from:https://blog.csdn.net/li315171406/article/details/78450534 最近要做一个大数据dataTable循环操作,开始发现 运用foreach,进行大数据循环,并做了一些逻辑处理.在循环中耗费的时间过长.后来换成使用Parallel.ForEach来进行循环. 一开始认为, 数据比较大时,Parallel.ForEach肯定比 ForEach效率高,后来发现,其实并不是这样. 我用了1000万次循环测试: using System;us

本文主要介绍Parallel.For以及Parallel.ForEach.Parallel.For是普通步长为1的for循环的并行代替方案.Parallel.ForEach是以集合为基准进行循环的foreach的并行代替方案.主要以下内容: 使用例子 如何退出并行循环 Break.Stop详细介绍 Partitioner 一.Parallel.For 1.1 使用例子 class ParallelFor { private void Action(int index) { Console.Wri

static class Program { /// <summary> /// 应用程序的主入口点. /// </summary> [STAThread] static void Main() { try { //添加事件处理程序未捕获的异常 Application.SetUnhandledExceptionMode(UnhandledExceptionMode.CatchException); //添加事件处理UI线程异常 Application.ThreadException

System.Threading.Tasks.Parallel类提供了Parallel.Invoke,Parallel.For,Parallel.ForEach这三个静态方法. 1 Parallel.Invoke 尽可能并行执行所提供的每个操作,除非用户取消了操作. 方法: 1)public static void Invoke(params Action[] actions); 2)public static void Invoke(ParallelOptions parallelOption

1.并发与并行的区别 并发: 一个时间段内有几个程序都处于已启动到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行.但在任一个时刻点只有一个程序在处理机上运行 并行: 在同一个时刻,多核处理多个任务.把工作拆分,同时在多核CPU上执行 2.parallelStream及parallel 在C#中,有Parallel类提供并行编程,同样在Java 8中针对Stream,Java 8也提供了parallelStream并行化编程. 2.1C#的Parallel static void Main(s

关于Parallel我也不细说了,一则微软封装的很好用,二来介绍这个的遍地都是. 我要说的是,要想成为一个优秀的标题党,一定要把重点放到别的地方,为了节省大家阅读时间,我先把结论说了,然后再慢慢从头说,愿意往下看的可以看看因果,不愿意看的,也算咱给大家提个醒吧. 结论就是,大家在做单元测试用例的时候一定要用心,这篇随笔是要检讨并警醒下自己并与大家共勉. 据一些我不记得名字的国外权威专家,据说是测试大师级人物研究,测试用例的出现的错误并不比被测试的代码少,我相信大多数人会和我类似,在写代码的时候小

坏味道--平行继承体系(Parallel Inheritance Hierarchies) 平行继承体系(Parallel Inheritance Hierarchies) 其实是 霰弹式修改(Shotgun Surgery) 的特殊情况. 特征 每当你为某个类添加一个子类,必须同时为另一个类相应添加一个子类.这种情况的典型特征是:某个继承体系的类名前缀或类名后缀完全相同. 问题原因 起初的继承体系很小,随着不断添加新类,继承体系越来越大,也越来越难修改. 解决方法 一般策略是:让一个继承体系的

Task - 基于线程池的任务(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 多 Task 的并行执行 Parallel - 并行计算(在 System.Threading.Tasks 命名空间下) 示例1.演示 Task(基于线程池的任务)的基本应用Thread/Tasks/TaskDemo.xaml <Page x:Class="XamlDemo.Thread.Tasks.TaskDemo" xmlns="http://schemas.micros

随着多核时代的到来,并行开发越来越展示出它的强大威力! 使用并行程序,充分的利用系统资源,提高程序的性能.在.net 4.0中,微软给我们提供了一个新的命名空间:System.Threading.Tasks.这里面有很多关于并行开发的东西,今天第一篇就介绍下最基础,最简单的--认识和使用Parallel. 在Parallel下面有三个常用的方法invoke,For和ForEach 并行同时访问全局变量,会出现资源争夺,大多数时间消耗在了资源等待上面. Parallel.For 从哪里可以看出来P

发现问题 需求很简单,大致就是要批量往数据库写数据,于是打算用Parallel并行的方式写入,希望能利用计算机多核特性加快程序执行速度.想的很美好,于是快速撸了类似下面的一串代码: using (var db = new SmsEntities()) { Parallel.For(, , (i) => { db.MemberCard.Add(new MemberCard() { CardNo = "NO_" + i.ToString(), Banlance = , CreateT

磁力链下载点我 还有linux版本 Intel.parallel.studio.xe.2015.Update.1.LINUX.ISO-TBE 收集自网络,要跨请跨原作者,谢谢.

Parallel并行编程可以让我们使用极致的使用CPU.并行编程与多线程编程不同,多线程编程无论怎样开启线程,也是在同一个CPU上切换时间片.而并行编程则是多CPU核心同时工作.耗时的CPU计算操作选择并行是明智的.通常情况,每个CPU核心代表一个硬件线程,但超线程技术,可以使一个cpu核心具有两个硬件线程.软件线程顾名思义就是我们在程序中所开启的. 下面看一个最基础的并行编程的例子,也足以体现多核心并行运行的好处,当然微软.NET为我们封装后,我们也不必过多关注底层操作,那我们就看一下运行结果

返回目录 并行这个概念出自.net4.5,它被封装在System.Threading.Tasks命名空间里,主要提供一些线程,异步的方法,或者说它是对之前Thread进行的二次封装,为的是让开发人员更方便的调用它,对于异步与多线程我们在之前的几讲里已经介绍过了,今天主要说说并行,并行也可以叫并行计算,即对于一个大任务,使用多个线程去计算它,这可以充分发挥多核CPU的优势,可以说是大事所趋! 先看一下并行编程(并行计算)的图像

从表面上来看,Stream代表一连串无穷数据元素.一连串的意思是元素有固定的排列顺序,所以对元素的运算也必须按照顺序来:完成了前面的运算再跟着进行下一个元素的运算.这样来看,Stream应该不是很好的并行运算工具.但是,fs2所支持的并行运算方式不是以数据元素而是以Stream为运算单位的:fs2支持多个Stream同时进行运算,如merge函数.所以fs2使Stream的并行运算成为了可能. 一般来说,我们可能在Stream的几个状态节点要求并行运算: 1.同时运算多个数据源头来产生不排序的

log file parallel write概念介绍 log file parallel write 事件是LGWR进程专属的等待事件,发生在LGWR将日志缓冲区(log_buffer)中的重做日志信息写入联机重做日志文件组的成员文件,LGWR在该事件上等待该写入过程的完成.该事件的等待表示重做日志所处的磁盘设备缓慢或存在争用.下面看看官方一些资料是如何解释log file parallel write等待事件的. log file parallel write   Writing redo

Parallel Scavenge的老年代版本 标记-整理算法 注重吞吐量及cpu资源敏感环境.

Stream:parallel乱序 Java 8 stream流为处理集合时非常方便.遇到的一个坑是为了提高在多核cpu下的性能,尝试了parallel().数据源是HashSet的,在做分割的时候发现每次跟串行的结果都不一样. 解决方式: 后来改为有序的LinkedHashSet再使用parallel. 去掉parallel,让stream串行执行 lamada: 如下代码: public static void main(String[] args) throws Exception { t

设置自增列(其实通过navicate可以直接设置的,也方便:要不然可能需要删除列了) ALTER TABLE `domain_dns_tucows` CHANGE `id` `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT; 设置处境步长: alter table JY_BASE_ACCOUNT AUTO_INCREMENT = 10001;

牛客网上的题: class A { public: long a; }; class B : public A { public: long b; }; void seta1(A* data, int idx) { data[idx].a = ; } void seta2(A* data, int idx) { data[idx].a = ; } int main() { B data[]; ; i<; ++i) { data[i].a = ; data[i].b = ; seta1(data,

原作者: Pamela Vagata, Parallel Computing Platform Group, Microsoft Corporation 原文pdf:http://download.csdn.NET/detail/sqlchen/7509513 ==================================================================== 简介 当需要为多核机器进行优化的时候,最好先检查下你的程序是否有处理能够分割开来进行并行处理.(例如

SMON: Parallel transaction recovery tried 这个一般是在具有在跑大数据量的 transaction的时候kill掉了进程而导致 smon 去清理 回滚段时导致的. 这个在业务高峰期的时候,如果发现这个,有可能导致 SMON 占用了 100% cpu 而导致 系统 hang 在那边.即使你shutdown immediate ,oracle 也会等待 smon 清理完毕才能关机,而这个等待过程也许是漫长的.如果你 shutdown abort,那么oracl