Question

我在工作负载中有一组可以并行运行的项目。有时只有1，有时会有很多。当我在一个大的工作负载上使用Parallel.ForEach时，它明显更快。所以它似乎是Parelle.ForEach的合适用途。

我已经读过，对于1或2的工作负载，最好不要将Parallel.ForEach放在它们上面。这是否意味着我必须用这种模式包装每个Parallel.ForEach的变量工作负载大小？

if (workItems.Count==1)
{
    foreach (MyItem item in workItems)
    {
        bool failed = WorkItWorkIt(item);
    }
}
else
{
    Parallel.ForEach(workItems, (item, loopState) =>
        {
            bool failed = WorkItWorkIt(item);
        });
}

Answer 1

嗯，Parallel.ForEach只需一个任务就会增加一些开销，但不会太大。 Parallel.ForEach实际上会重用主线程，这意味着只有一些小支票，然后它会运行你的工作。两个工作项目可能是有价值的，更多只是更好。

Parallel.ForEach的更大问题实际上并不是集合中的项目数量，而是每个项目的工作量和类型。如果你的身体非常小（就CPU时间等而言），并行化的成本可能会快速超过好处。

如果每个项目的工作受CPU限制并且相当大，那么在没有检查的情况下始终并行化是相当安全的。

话虽如此，一如既往，最好的解决方案是实际使用各种选项来分析您的应用程序。

Answer 2

对于大多数常见任务，与维护两个代码路径的开发成本相比，有时会导致Parallel.ForEach（）的小工作负载的CPU成本较小，一个用于小型工作路径，一个用于大型工作负载。

除非您的用例中的测量结果表明相反，否则我会选择单个Parallel.ForEach（）实现。

Answer 3

如果您的任务很关键 - 性能方面 - 特别是如果您的方法 WorkItWorkIt() 需要某种锁定（例如对 DataTable 的写操作），那绝对值得，但我不会测试它的 1 或 2仅元素。相反，我有一个阈值，并根据数据集大小决定最佳策略。示例：我处理了一个真实的测试用例，其中 Parallel.ForEach() 需要 4 秒来处理 DataTable 中的 1200 行，其中单线程线性 For 将在 2 秒内完成相同的任务仅（时间的 1/2）。

对于小型工作负载，我是否需要检查Parallel.ForEach？

3 个答案: