Question

我有一个需要处理的对象列表。所以说列表是所有客户的列表，我需要对所有客户执行CPU密集型计算。虽然在计算之前和之后我需要将数据提取并提交回数据库，因此它不仅仅是一个CPU任务。

所以我所做的就是

Parallel.ForEach(list, action);

行动在字面上

1 Fetch customer data
2 Process calculate (time and memory intensive task)
3 Commit back customer data

以前的代码运行良好，但有时当处理多个 记录数 的客户时，我们会让系统内存不足。

那么有没有办法对此进行负载均衡？大多数客户都得到了快速处理，但很少有人将所有资源都拿走了。我可以避免其中一些一起跑吗？

我可以实现这一点的一种方法是根据大小对列表进行排序，然后尝试选择第一个和最后一个项目并自己控制并行性，但是想看看我在这里有哪些选项。

Answer 1

由于您说在实际完成计算之前已经计算了大小，所以它简化了操作。此时，您只需要一个同步原语，该原语并不限制要执行的操作的 number ，而是具有一些总权重值，并确保所有当前运行的操作的总和小于指定的重量值。然后，您可以使用给定的重量值请求给定的操作运行，并且它实际上不会运行，直到有足够的未使用的重量值为止。

没有现有的原语正是如此（信号量非常接近，但并非如此）。但是，您可以很容易地从现有的同步原语中创建一个。

public class WeightedSemaphore
{
    public WeightedSemaphore(int totalWeight)
    {
        currentWeight = TotalWeight = totalWeight;
    }

    private ManualResetEvent signal = new ManualResetEvent(false);
    private int currentWeight;
    public int TotalWeight { get; }
    public int CurrentWeight { get { lock (signal) return currentWeight; } }

    public void Wait(int weight)
    {
        while (true)
        {
            lock (signal)
            {
                if (currentWeight >= weight)
                {
                    currentWeight -= weight;
                    return;
                }
            }

            signal.Reset();
            signal.WaitOne();
        }
    }
    public void Release(int weight)
    {
        lock (signal)
        {
            currentWeight += weight;
            signal.Set();
        }
    }
}

现在，您可以完成每项操作，确保在完成工作之前，等待并提供他们的尺寸＆＃34;值。从那里开始，我们只需要进行一些实验来确定当前系统可以支持的总重量。

请注意，这样做的副作用是您会发现更快的操作往往会更快地获得优先级。当一些空间被释放时，较短的操作更有可能在那里运行，这意味着它会在更昂贵的操作之前保留该空间，甚至可以在运行时进行操作。在许多情况下，这实际上是理想的属性，因为当您将更快的操作优先于更昂贵的操作时，平均响应时间实际上 down 。

如何在某些任务非常昂贵的任务中加载平衡并行度？

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