为什么这个并行代码比它类似的非并行版本慢呢？

Question

我有以下代码(从LINQPad复制到这里)。显然，我似乎不明白TPL是如何工作的，或者代码是垃圾，为什么并行版本比它的非并行版本运行慢呢？

for (int i = 0; i < 100; i++)
{
    ParallelOptions ops = new ParallelOptions();
    ops.MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount;

    var watch = Stopwatch.StartNew();
    Parallel.ForEach<int>(Enumerable.Range(1, 10000000), ops, x => { int y = x + 1; });
    watch.Stop();
    Console.WriteLine("Parallel: {0}", watch.Elapsed.TotalSeconds);

    watch = Stopwatch.StartNew();
    foreach (var x in Enumerable.Range(1, 10000000))
    {
        int y = x + 1;
    }
    watch.Stop();
    Console.WriteLine("Non-parallel: {0}\n", watch.Elapsed.TotalSeconds);
}

前10项结果：

平行: 0.1991644非平行: 0.0466178

平行: 0.1723428非平行: 0.0447134

平行: 0.1141791非平行: 0.0444557

平行: 0.1758878非平行: 0.0444636

平行: 0.1687637非平行: 0.0444338

平行: 0.1677679非平行: 0.0445771

平行: 0.1191462非平行: 0.0446116

平行: 0.1702483非平行: 0.0454863

平行: 0.1143605非平行: 0.0451731

平行: 0.2155218非平行: 0.0450392

Answer 1

好吧，你能得到的最好的答案是运行一个分析器工具，并测量你的代码发生了什么。但我的猜测是，您的并行代码速度较慢，因为您的代码非常简单，启动线程并在它们之间切换会增加成本，因此计算速度方面的任何优势都可以忽略不计。

但是，尝试进行一些实质性的计算，最终您将拥有并行执行的优势。你的代码太简单了。现代CPU不能以这种方式加载。

Answer 2

因为我不能将它添加为注释，所以我将添加另一个答案来发布修改后的代码。@ixSci在他的回答中说的似乎是正确的。我在并行代码体中执行了一个很小的操作，执行速度非常快，但是速度慢是因为在线程之间切换上下文花费了大量时间？当我将代码改为休眠一段时间而不是将int值增加1时，并行代码大约为4(否)。)比非并行版本快一倍。

for (int i = 0; i < 100; i++)
{
    ParallelOptions ops = new ParallelOptions();
    ops.MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount;

    var partitioner = Partitioner.Create<int>(Enumerable.Range(1, 5000));

    var watch = Stopwatch.StartNew();
    Parallel.ForEach<int>(partitioner, ops, x => { Thread.Sleep(1); });
    watch.Stop();
    Console.WriteLine("Parallel: {0}", watch.Elapsed.TotalSeconds);

    watch = Stopwatch.StartNew();
    foreach (var x in Enumerable.Range(1, 5000))
    {
        Thread.Sleep(1);
    }
    watch.Stop();
    Console.WriteLine("Non-parallel: {0}\n", watch.Elapsed.TotalSeconds);
}

前10项结果：

平行: 1.2887589非平行: 5.0020569

平行: 1.277047非平行: 5.0011116

平行: 1.2790631非平行: 5.0001498

平行: 1.2770644非平行: 5.0052016

平行: 1.2770013非平行: 5.0021479

平行: 1.2770031非平行: 5.0001927

平行: 1.2799937非平行: 5.0062141

平行: 1.2819909非平行: 5.0171945

平行: 1.2780496非平行: 5.0071667

平行: 1.2821714非平行: 5.0082108

平行: 1.2777875非平行: 5.0152099