[ASP.NET] 4.0 平行運算測試

2011-04-09

6613
0
ASP.NET
2011-04-13

首先，產生五千萬筆0~10000亂數資料。

//產生測試資料
List testData = new List();
Random Rand = new Random();
//產生亂數字串
for (int i = 0; i < 50000000; i++)
{
testData.Add(Rand.Next(0, 10000));
}

首先，產生五千萬筆0~10000亂數資料。


            //產生測試資料
            List< int > testData = new List< int >();
            Random Rand = new Random();
            //產生亂數字串
            for (int i = 0; i < 50000000; i++)
            {
                testData.Add(Rand.Next(0, 10000)); 
            }

先用一般的foreach方式跑，平均時間約1.2秒。


            List< int > resultData = new List< int >();
            foreach (var item in testData)
            {
                if (item.Equals(55) || item.Equals(99))
                {
                    resultData.Add(item);
                }
            }

用4.0的平行運算方式跑，平均時間約1秒左右...


            ConcurrentStack< int > resultData2 = new ConcurrentStack< int >();
            Parallel.ForEach(testData, (item, loopState) =>
            {
                if (item.Equals(55) || item.Equals(99))
                {
                    resultData2.Push(item);
                }
            });

之前單純不加判斷式，只將資料放入集合中，會因為資源等候問題導致處理處理更慢，如果是應用在大量的程式判斷上，效能提升就可以看得出來了。

此範例如果改成0~100的亂數，又會因為資源等候造成比較慢，所以使用時機還是需要慎重考慮。

引用黃忠成老師的一段話：

當你針對TPL來測定效能的提升度時，有時會落入一個數字的迷思，最常見的是當效能總數降到1000 ms以下時，不管你如何做，效能的提升都很有限，這是因為For、ForEach本身也是需要建立成本的，當建立成本高於單緒執行成本時，你就應該考慮該工作是否適合使用TPL。
偶而，你會觀測到懸殊的差距，這多半是因為TPL分割資料時發生無法整除於核心數時，其會多加一個Task，也就是說4核的電腦上，是有可能出現For、ForEach產生5個Task執行的情況，此時如果要搜尋的資料元素是在陣列的尾端時，因為第5個Task的出現，所以會很快就找到。

感謝這段話讓我對平行運算的觀念更清楚了。

參考來源：http://www.dotblogs.com.tw/asdtey/archive/2010/05/08/parallelforforeach.aspx

http://www.dotblogs.com.tw/code6421/archive/2010/02/25/13770.aspx

回首頁