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Possible Duplicate:
Parallel.ForEach vs Task.Factory.StartNew
ThreadPool 中运行大约 1,000 个任务每晚一次(这个数字将来可能会增加)。每个任务都在执行长时间运行的操作(从 Web 服务读取数据)并且是 非 CPU 密集型 . Async I/O不是此特定用例的选项。IList<string>参数，我需要DoSomething(string x) .我试图在以下两个选项之间进行选择:IList<Task> tasks = new List<Task>();
foreach (var p in parameters)
{
tasks.Add(Task.Factory.StartNew(() => DoSomething(p), TaskCreationOptions.LongRunning));
}
Task.WaitAll(tasks.ToArray());
Parallel.ForEach(parameters, new ParallelOptions {MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount*32}, DoSomething);
TaskCreationOptions.LongRunning 用法之间的比较和 MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount * SomeConstant .
最佳答案
也许你不知道这一点，但Parallel 中的成员类只是 Task 周围的简单(复杂)包装器对象。如果您想知道，Parallel类创建 Task对象 TaskCreationOptions.None .然而，MaxDegreeOfParallelism无论将什么创建选项传递给任务对象的构造函数，都会影响这些任务对象。TaskCreationOptions.LongRunning给底层证券一个“提示”TaskScheduler它可能会因线程的超额订阅而表现得更好。超额订阅适用于具有高延迟的线程，例如 I/O，因为它会将多个线程(是的线程，而不是任务)分配给单个内核，以便它始终有事可做，而不是等待当线程处于等待状态时要完成的操作。关于 TaskScheduler使用 ThreadPool ，它将在自己的专用线程上运行 LongRunning 任务(唯一一种每个任务都有一个线程的情况)，否则它将正常运行，并进行调度和工作窃取(真的，无论如何你都想要)MaxDegreeOfParallelism控制并发操作运行的数量。这类似于指定数据将被分割成和处理的最大分区数。如 TaskCreationOptions.LongRunning能够被指定，所有这些都会限制一次运行的任务数量，类似于 TaskScheduler其最大并发级别设置为该值，similar to this example .
您可能需要 Parallel.ForEach .但是，添加 MaxDegreeOfParallelism等于这么高的数字实际上并不能保证同时运行那么多线程，因为任务仍然由 ThreadPoolTaskScheduler 控制。 .该调度程序会将同时运行的线程数尽可能减少，我认为这是两种方法之间最大的区别。您可以编写(并指定)自己的 TaskScheduler这将模仿最大程度的并行行为，并两全其美，但我怀疑您是否有兴趣做某事。
我的猜测是，根据延迟和您需要执行的实际请求数量，使用任务在许多(？)情况下会表现得更好，尽管最终会使用更多内存，而并行在资源使用方面将更加一致。当然，异步 I/O 的性能会比这两个选项中的任何一个都好得多，但我知道您不能这样做，因为您使用的是遗留库。因此，不幸的是，无论您选择哪一个，您都会遇到平庸的表现。
一个真正的解决方案是找出一种方法来实现异步 I/O；因为我不了解情况，所以我认为我没有比这更有帮助的了。您的程序(读取、线程)将继续执行，内核将等待 I/O 操作完成(这也称为使用 I/O 完成端口)。因为线程不处于等待状态，所以运行时可以在更少的线程上做更多的工作，这通常会以内核数和线程数之间的最佳关系结束。添加更多线程，如我所愿，并不等同于更好的性能(实际上，由于上下文切换之类的事情，它通常会损害性能)。
然而，这整个答案对于确定您的问题的最终答案是无用的，尽管我希望它能给您一些需要的方向。在您对其进行分析之前，您不会知道什么表现更好。如果您不同时尝试它们(我应该澄清我的意思是没有 LongRunning 选项的任务，让调度程序处理线程切换)并分析它们以确定最适合您的特定用例的方法，那么您就是在卖空自己。
关于c# - Task.Factory.StartNew 或 Parallel.ForEach 用于许多长时间运行的任务？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10687850/
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