场景五:线程局部变量 Parallel.ForEach 提供了一个线程局部变量的重载,定义如下: public static ParallelLoopResult ForEach<TSource, TLocal>( IEnumerable<TSource> source, Func<TLocal> localInit, Func<TSource, ParallelLoopState, TLocal,TLocal> body, Action<TLocal

前言:最近给客户开发一个伙食费计算系统,大概需要计算2000个人的伙食.需求是按照员工的预定报餐计划对消费记录进行检查,如有未报餐有刷卡或者有报餐没刷卡的要进行一定的金额扣减等一系列规则.一开始我的想法比较简单,直接用一个for循环搞定,统计结果倒是没问题,但是计算出来太慢了需要7,8分钟.这样系统服务是报超时错误的,让人觉得有点不太爽.由于时间也不多就就先提交给用户使用了,后面逻辑又增加了,计算时间变长,整个计算一遍居然要将近10分钟了.这个对用户来说是能接收的(原来自己手算需要好几天呢),但

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

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ParallelThreadPool { class Program { static void Main(string[] args) { List<); Console.WriteLine("

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,有一个巨大的数据集合,其中的元素需要一个一个进行彼此独立的耗时计算). .net framework 4 中提供了 Parallel.ForEach 和 PLINQ 来帮助我们进行并行处理,本文探讨这两者的差别及适用的场景. Parallel.ForEach Parallel.ForEach 是 foreach 的多线程实现,他们都能对 IEnumerable<T> 类型对象进行遍历,Para

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Net; using System.Threading.Tasks; using System.Collections.Concurrent; namespace ConsoleApplication1 { class Program { /* * 测试分析结果 * Parallel.For.Para

x using System; using System.Collections.Generic; namespace Parallel.ForEach { class Program { //代码结构应该都是这样的吧...但是实际环境中方法Test中的逻辑要复杂很多的... static void Main(string[] args) { //测试数据... List<int> intList = new List<int>(); ; i < ; i++) { intLi

还是那句话:十年河东,十年河西,莫欺少年穷. 今天和大家探讨一个问题:Parallel.For 和 For 谁的效率高呢? 从CPU使用方面而言,Parallel.For 属于多线程范畴,可以开辟多个线程使用CPU内核,也就是说可以并行处理程序.For 循环是单线程的,一个线程执行完所有循环. 因此你会认为:多线程的效率肯定高于单线程.但这样认为是错误的! 例如下面程序: static void Main(string[] args) { Stopwatch sw = new Stopwatch

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

微软的并行运算平台(Microsoft’s Parallel Computing Platform (PCP))提供了这样一个工具,让软件开发人员可以有效的使用多核提供的性能. Visual Studio 2010 和 .NET Framework 4 提供了新的运行时.新的类库类型以及新的诊断工具,从而增强了对并行编程的支持. 这些功能简化了并行开发,使您能够通过固有方法编写高效.细化且可伸缩的并行代码,而不必直接处理线程或线程池. 实验1:测试一般Foreach,Parallel.For,P

using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp1 { class Program { static void Main(string[] args) { List<int> aa = new List<int>(); Random Rand = new Random(); ; i &

参考:Max Degree of Parallelism最大并行度配置 结论: 与设置的线程数有关 有设置的并行度有关 测试如下: @@@code System.Threading.ThreadPool.SetMinThreads(20, 20); System.Threading.ThreadPool.SetMinThreads(50, 50); var list = GetIPByMask(IPAddress.Parse("192.168.10.1"), IPAddress.Par

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

我们有时候会通过token进行多次查询(猪:token是redis中的key),比如: 一次是在登录拦截器中,一次是在controller的业务中查询,这样存在性能和资源的浪费问题!!! 那么如何将拦截器中的数据传递到Controller中呢? 有两种方案: 1,将User对象放置到request对象中 2,使用ThreadLocal线程变量实现(在进入tomcat和产生响应前,对象都处于同一个线程中) 实现: 1,定义一个ThreadLocal相关的类 public class UserThr

现在的电脑几乎都是多核的,但在软件中并还没有跟上这个节奏,大多数软件还是采用传统的方式,并没有很好的发挥多核的优势. 微软的并行运算平台(Microsoft’s Parallel Computing Platform (PCP))提供了这样一个工具,让软件开发人员可以有效的使用多核提供的性能. Parallel.ForEach()和Parallel.For()就是微软并发类的成员. 今天做了一个简单的测试,我的电脑是双核的,效果还是比较明显的. 一般的for和foreach循环用时都在10秒钟:

An IEnumerable object An Action of T which is used to process each item in the list List<string> dataList = new List<string> { "this", "is", "random", "sentence", "hello", "goodbye" }

 一般的Web应用划分为展现层.服务层和持久层三个层次,在不同的层中编写对应的逻辑,下层通过接口向上层开放功能调用.在一般情况下,从接收请求到返回响应所经过的所有程序调用都同属于一个线程.      也就是说,同一线程贯通N层,不同的线程可能由于参数等不同会对程序中的某些变量进行修改,但是又要防止修改后的值对其它线程产生影响,因为不同的线程可以同时运行滴,这就需要我们解决对某些线程共享的变量的访问冲突问题.ThreadLocal本地线程变量就是一种解决方式,它通过将程序中不安全的变量封装进Thr

Parallel.For(int fromInclude, int toExclude, Action<int> body) 栗子: Parallel.For(0, 10, (i) => { Console.Write(i); }); Console.WriteLine(); Parallel.ForEach<T>(IEnumerable<T>, Action<T>) 栗子: var all = new [] { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6

一.ThreadLocal线程变量的实现原理 1.ThreadLocal核心方法有这个几个 get().set(value).remove() 2.实现原理 ThreadLocal在每个线程都会创建一个线程内对应的T的副本,本T数据可以在本线程内任何地方可以被使用.线程之间互相不影响,所以是线程安全的. 3.底层结构 ThreadLocal实现各个线程数据副本的存取,是通过操作它的内部类ThreadLocalMap,进行<k,v>键值对的存取和移除. 4.set(value)方法的底层 pub

前言:工作中将要使用ThreadLocal,先学习总结一波.有不对的地方欢迎评论指出. 定义 ThreadLocal并不是一个Thread,而是Thread的局部变量.这些变量不同于它们的普通对应物,因为访问某个变量(通过其 get 或 set 方法)的每个线程都有自己的局部变量,它独立于变量的初始化副本. 作用 实现每一个线程都有自己的共享变量. 使用方法 initialValue:返回该线程局部变量的初始值,该方法是一个protected的方法,显然是为了让子类覆盖而设计的,默认就是null