我们每天有多达30GB的GZip日志文件。每个文件包含100.000行，压缩后大小在6到8MB之间。已剥离解析逻辑的简化代码利用了Parallel.ForEach循环。在双NUMA节点、32个逻辑CPU盒(IntelXeonE7-2820@2GHz)上，MaxDegreeOfParallelism处理峰值的最大行数:usingSystem;usingSystem.Collections.Concurrent;usingSystem.Linq;usingSystem.IO;usingSystem.IO.Compression;usingSystem.Threading.Tasks;nam
一段时间以来，我一直在围绕没有副作用的方法构建我的代码，以便使用并行linq来加快速度。一路走来，我不止一次偶然发现惰性评估使事情变得更糟而不是更好，我想知道是否有任何工具可以帮助优化并行linq查询。我问是因为我最近通过修改一些方法并在某些关键位置添加AsParallel来重构一些令人尴尬的并行代码。运行时间从2分钟下降到45秒，但从性能监视器可以清楚地看出，在某些地方CPU上的所有内核都没有得到充分利用。在几次错误启动后，我使用ToArray强制执行了一些查询，运行时间进一步缩短至16秒。减少代码的运行时间感觉很好，但它也有点令人不安，因为不清楚在代码中的什么地方需要使用ToArr
我通过单击按钮启动两个线程，每个线程调用一个单独的例程，每个例程将打印线程名称和i的值。程序运行完美，但我看到Thread1()函数先运行，然后Thread2()例程开始，但我尝试运行Thread1()和Thread2()都是并行的。我哪里出错了？privatevoidbutton1_Click(objectsender,EventArgse){Threadtid1=newThread(newThreadStart(Thread1));Threadtid2=newThread(newThreadStart(Thread2));tid1.Start();tid2.Start();Mess
我想将2个任务的结果合并到一个列表集合中。确保-我想并行运行这两种方法。代码:ListtotalEmployees=newList();方法一:publicasyncTask>SearchEmployeeFromDb();方法二:publicasyncTask>GetEmployeeFromService();现在，我想将这两个方法的结果保存在totalEmployees字段中，而且这两个方法应该异步运行。 最佳答案 虽然许多答案都很接近，但最干净、最有效的选择是使用Task.WhenAll结合SelectMany:asyncTas
任务并行库和await、async有什么区别。引入await和async的必要性是什么？我看到TPL是C#4.0的一部分，await/async是C#5.0的一部分，但除此之外，基本区别是什么。引入这个新关键字的必要性是什么？ 最佳答案 任务并行库是为parallelprogramming设计的-当您有很多工作要做并且想在多个线程之间拆分这些工作以便您可以使用所有CPU内核时。TPL最适合CPU密集型工作。Async和await适用于asynchronousprogramming-当你有一个操作(或多个操作)将在未来完成，而你想同时
我有一个返回System.Threading.Tasks.Task的对象:publicclassMyClass{publicTaskGetTask(objectstate,CancellationTokencancellationToken){returnnewTask(Execute,state,cancellationToken);}publicvoidExecute(objectcontext){//dostuff}}在其他地方我有一个List，所以我执行以下操作以获得List:varmyTaskList=myClassList.Select(p=>p.GetTask(null,
我有一个异步方法GetExpensiveThing()，它执行一些昂贵的I/O工作。这就是我使用它的方式://SerialexecutionpublicasyncTask>GetThings(){varfirst=awaitGetExpensiveThing();varsecond=awaitGetExpensiveThing();returnnewList(){first,second};}但由于这是一种昂贵的方法，我想并行执行这些调用。我原以为移动等待会解决这个问题://SerialexecutionpublicasyncTask>GetThings(){varfirst=GetE
我已通读TPL和任务库文档。但是，我仍然不能很清楚地理解下面的案例，现在我需要实现它。我会简化我的情况。我有一个IEnumerable长度为1000。我必须使用HttpClient为他们提出请求.我有两个问题。没有太多的计算，只是在等待Http请求。这种情况下我还能用Parallel.Foreach()吗？？如果使用Task相反，创建大量它们的最佳实践是什么？假设我使用Task.Factory.StartNew()并将这些任务添加到列表中并等待所有任务。是否有控制最大任务数和最大HttpClient的功能(例如TPL分区程序)我可以创作吗？SO上有几个类似的问题，但没有人提到最大值。要
我知道常规的MS-Test单元测试可以通过在.testresults文件中指定parallelTestCount属性在多核机器上并行化(当然有警告)测试解决方案。像这样，MSDN上的更多信息:ExecutingUnitTestsinparallelonamulti-CPU/coremachine但是，我有一个数据驱动的测试，像这样，这只是一个测试，但输入来自csv并运行1000条记录通过相同测试。[DeploymentItem("InputDataRows.csv"),Timeout(37800000),DataSource("Microsoft.VisualStudio.TestTo
我有一个包含许多独立计算的程序，所以我决定将其并行化。我使用Parallel.For/Each。双核机器的结果还不错-大多数时候CPU利用率约为80%-90%。然而，对于双Xeon机器(即8核)，尽管程序在并行部分花费了相当多的时间(有时超过10秒)，但我只获得了大约30%-40%的CPU利用率，而且我看到它采用与串行部分相比，这些部分中的线程多了大约20-30个。每个线程都需要超过1秒的时间才能完成，所以我认为它们没有理由不并行工作-除非存在同步问题。我用了VS2010自带的profiler，结果很奇怪。即使我只在一个地方使用锁，分析器报告说大约85%的程序时间花在了同步上(还有5-
