C#多线程提升效率 并行 Task.WhenAll & Parallel |
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C#多线程提升效率 并行 Task.WhenAll & Parallel
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C#多线程提升效率 并行 Task.WhenAll & Parallel程序中方法区分TPL Task并行库**1.Task.WhenAll**优点总结
**2.Parallel**优点总结
结论Parallel更适合处理CPU密集型操作Task.WhenAll更适合处理IO密集型操作
程序中方法区分
软件开发中，将程序内的操作区分为CPU操作和IO操作是一个非常实用的策略，尤其是在进行性能优化和并发编程时。这样的区分可以帮助开发者更有效地管理和优化资源使用，提高程序地执行效率 CPU密集型操作 需要大量计算资源的任务。这些操作通常是CPU密集型，涉及到复杂的逻辑或数据处理算法。常用的循环操作，算术运算。I/O密集型操作 输入输出操作，文件的读写，数据库交互，网络请求。这类事件往往需要等待外部事件完成，常常是磁盘或者网络延迟，这些等待时间CPU通常处于空闲状态。 TPL Task并行库 1.Task.WhenAll 创建任务数组启动所有任务等待所有任务完成 public async Task TaskWhenAllDemoAsync() { List list = new(); list.Add(TaskDemoAsync()); list.Add(TaskDemoAsync()); list.Add(TaskDemoAsync()); var results=await Task.WhenAll(list); } 优点 非阻塞 避免阻塞主线程，增加应用的响应错误处理 如何任何一个失败 Task.WhenAll都会抛出异常 总结处理多个并行异步任务的有效方法，能够优化程序的响应能力。 2.Parallel Parallel.For & Parallel.ForEach 并行循环Parallel.Invoke 可以执行多个由委托定义的方法 // 获取结果需要使用线程安全的集合ConcurrentBag Parallel.For(0,10,i=>{ Cal(i); }); var list =new List{0,1,2}; Parallel.ForEach(items,item=>{ Cal(item); }); Parallel.Invoke( ()=>Cal(0), ()=>Cal(1) ) Parallel.ForEachAsync(items,aysnc(item,_)=>{ await Task.Run(()=>{ cal(item); }); })提示：Task.WhenAll 执行一组已经定义的任务,Parallel.ForEachAsync 迭代集合并行处理每一个元素（大集合下更优）。 提示：这里不适用异步方法，异步方法会导致线程被挂起，这违背了Parallel的使用初衷，这种做法也会导致线程资源浪费。 优点 Parallel的自动线程管理减少了手动创建和销毁线程的需求，提高了效率。自动调整并行度 Parallel会根据系统地CPU核心数和工作量动态调整并行度，最大限度利用系统地计算资源。 public async Task DemoAsync() { //在异步方法中执行并行的同步方法 await Task.Run(()=>{ var list =new List{0,1,2}; Parallel.ForEach(items,item=>{ Cal(item); }); }) } 总结Parallel 可以有效地利用多核处理器地计算资源，平衡任务之间地工作负载。提高应用程序地执行效率和性能。 结论 Parallel更适合处理CPU密集型操作Parallel自动线程管理，根据CPU使用情况，来自动调整并行数。 负载均衡，它会将大任务分割成多个小任务，分别在不同的CPU核心上并行处理。 减少上下文切换的开销，线程阻塞。 Parallel的算法 尽可能地填充CPU核心，通过动态分区技术和本地队列减少线程竞争，优化CPU使用 Task.WhenAll更适合处理IO密集型操作适合管理多个异步操作 核心是等待所有任务完成，线程非阻塞。 可以并发IO请求，同时等待。减少了CPU空闲时间。 提示：由于Task.WhenAll不能动态调整并行数，所以在实际使用中需要控制并发数。 |
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