Parallel.For与

Question

我有一个Parallel.For和一个常规的for循环执行一些简单的运算，只是为了对Parallel.For进行基准测试

我的结论是，在我的i5笔记本处理器上，常规的for速度更快。

这是我的代码

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;

namespace ConsoleApplication1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int Iterations = int.MaxValue / 1000;
            DateTime StartTime = DateTime.MinValue;
            DateTime EndTime = DateTime.MinValue;

            StartTime = DateTime.Now;
            Parallel.For(0, Iterations, i =>
            {
                OperationDoWork(i);
            });
            EndTime = DateTime.Now;
            Console.WriteLine(EndTime.Subtract(StartTime).ToString());

            StartTime = DateTime.Now;
            for (int i = 0; i < Iterations; i++)
            {
                OperationDoWork(i);
            }
            EndTime = DateTime.Now;
            Console.WriteLine(EndTime.Subtract(StartTime).ToString());

            StartTime = DateTime.Now;
            Parallel.For(0, Iterations, i =>
            {
                OperationDoWork(i);
            });
            EndTime = DateTime.Now;
            Console.WriteLine(EndTime.Subtract(StartTime).ToString());

            StartTime = DateTime.Now;
            for (int i = 0; i < Iterations; i++)
            {
                OperationDoWork(i);
            }
            EndTime = DateTime.Now;
            Console.WriteLine(EndTime.Subtract(StartTime).ToString());
        }

        private static void OperationDoWork(int i)
        {
            int a = 0;
            a += i;
            i = a;
            a *= 2;
            a = a * a;
            a = i;
        }
    }
}

这是我的结果。在重复的时候不会有太大的变化：

00:00:03.9062234
00:00:01.7971028
00:00:03.2231844
00:00:01.7781017

那么为什么要使用Parallel.For呢？

Answer 1

当人们第一次深入研究多线程时，最常见的错误之一就是相信多线程是一个Free Lunch。

事实上，将您的操作拆分成多个较小的操作，然后这些操作可以并行运行，这将需要一些额外的时间。如果同步不好，您的任务很可能会花费更多的时间，等待其他任务释放它们的锁。

因此，当每个任务只做很少的工作时，并行化就不值得花时间/麻烦，OperationDoWork就是这种情况。

编辑：

请考虑尝试以下操作：

    private static void OperationDoWork(int i)
    {
        double a = 101.1D * i;
        for (int k = 0; k < 100; k++)
            a = Math.Pow(a, a);
    }

根据我的基准测试，在我的Core2Duo处理器上，for平均为5.7秒，而Parallel.For为3.05秒(加速== ~1.87)。

在我的四核i7上，使用for的平均时间为5.1秒，使用Parallel.For的平均时间为1.38秒(加速== ~3.7)。

修改后的代码可以很好地扩展到可用的物理核心数量。Q.E.D.

Answer 2

并行处理有组织开销。考虑一下有100个任务和10个人来做这些任务。让10个人为你工作并不容易，除了实际完成100项任务外，还需要组织谁来做耗时的事情。

因此，如果你想并行做一些事情，确保它是如此多的工作，组织并行的工作量与实际工作量相比是非常小的，所以这样做是有意义的。