


Parallel.ForEach atau Task.Factory.StartNew: Mana yang Lebih Baik untuk Prestasi Selari?
Perbandingan prestasi Parallel.ForEach vs. Task.Factory.StartNew: Kaedah selari yang manakah lebih baik?
Dalam pengaturcaraan selari, memilih kaedah pelaksanaan yang sesuai adalah penting untuk kecekapan. Artikel ini menyelami perbezaan antara dua teknik yang biasa digunakan: Parallel.ForEach
dan Task.Factory.StartNew
.
Memahami Selari.UntukSetiap
Parallel.ForEach
ialah ahli kelas Parallel
dalam Task Parallel Library (TPL). Ia menyediakan cara untuk melaksanakan operasi secara selari pada setiap elemen dalam koleksi. Tidak seperti Task.Factory.StartNew
, ia tidak mencipta objek tugasan yang berasingan untuk setiap item dalam koleksi. Sebaliknya, ia menggunakan Partitioner<t></t>
untuk mengagihkan kerja dengan cekap. Ini menyebabkan overhed yang lebih rendah dan masa pelaksanaan yang lebih pantas, terutamanya apabila bekerja dengan koleksi yang besar.
Memahami Tugas.Kilang.MulaBaru
Task.Factory.StartNew
ialah kaedah lain yang biasa digunakan untuk pelaksanaan selari. Ia mencipta tugas baharu untuk setiap item dalam koleksi. Walaupun pendekatan ini memberikan lebih fleksibiliti dan kawalan ke atas proses pelaksanaan, ia juga mungkin memperkenalkan lebih banyak overhed. Overhed yang dikaitkan dengan membuat tugasan baharu untuk setiap projek mungkin melebihi sebarang potensi manfaat penyelarasan.
Pertimbangan Prestasi
Apabila prestasi menjadi perhatian utama, Parallel.ForEach
biasanya merupakan pilihan yang lebih baik. Ia meningkatkan prestasi dengan menggabungkan item kerja dan mengurangkan overhed. Ini amat ketara dalam koleksi besar, di mana mencipta satu tugas boleh menjadi sangat mahal.
Pelaksanaan tak segerak
Semasa Parallel.ForEach
beroperasi secara serentak secara lalai, anda juga boleh menjadikannya tak segerak menggunakan pembungkus Task.Factory.StartNew
:
Task.Factory.StartNew(() => Parallel.ForEach<T>(items, item => DoSomething(item)));
Pendekatan ini menggabungkan yang terbaik daripada kedua-dua pendekatan, membolehkan pelaksanaan selari sambil mengekalkan tingkah laku tak segerak Task.Factory.StartNew
.
Kesimpulan
Pilihan antaraParallel.ForEach
dan Task.Factory.StartNew
bergantung pada keperluan khusus aplikasi. Untuk pelaksanaan selari yang cekap, terutamanya apabila bekerja dengan koleksi besar, Parallel.ForEach
ialah pilihan yang disyorkan kerana ia mempunyai overhed yang lebih rendah dan prestasi yang lebih baik. Jika anda memerlukan tingkah laku tak segerak, anda boleh menggunakan pembungkus async Parallel.ForEach
.
Atas ialah kandungan terperinci Parallel.ForEach atau Task.Factory.StartNew: Mana yang Lebih Baik untuk Prestasi Selari?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Perbezaan utama antara C# dan C ialah sintaks, pengurusan memori dan prestasi: 1) C# sintaks adalah moden, menyokong Lambda dan Linq, dan C mengekalkan ciri -ciri C dan menyokong templat. 2) C# secara automatik menguruskan memori, C perlu diuruskan secara manual. 3) Prestasi C lebih baik daripada C#, tetapi prestasi C# juga dioptimumkan.

Anda boleh menggunakan perpustakaan TinyXML, PuGixML, atau libxml2 untuk memproses data XML dalam C. 1) Parse XML Files: Gunakan kaedah DOM atau SAX, DOM sesuai untuk fail kecil, dan SAX sesuai untuk fail besar. 2) Menjana fail XML: Tukar struktur data ke dalam format XML dan tulis ke fail. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diuruskan dan dimanipulasi dengan berkesan.

Bekerja dengan struktur data XML di C boleh menggunakan perpustakaan TinyXML atau PugixML. 1) Gunakan perpustakaan PugixML untuk menghuraikan dan menghasilkan fail XML. 2) Mengendalikan elemen XML bersarang kompleks, seperti maklumat buku. 3) Mengoptimumkan kod pemprosesan XML, dan disyorkan untuk menggunakan perpustakaan yang cekap dan parsing streaming. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diproses dengan cekap.

C masih menguasai pengoptimuman prestasi kerana pengurusan memori peringkat rendah dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat diperlukan dalam pembangunan permainan, sistem transaksi kewangan dan sistem tertanam. Khususnya, ia ditunjukkan sebagai: 1) dalam pembangunan permainan, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya bahasa pilihan untuk pembangunan enjin permainan; 2) Dalam sistem transaksi kewangan, kelebihan prestasi C memastikan latensi yang sangat rendah dan throughput yang tinggi; 3) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat popular dalam persekitaran yang terkawal sumber.

Pilihan kerangka C XML harus berdasarkan keperluan projek. 1) TinyXML sesuai untuk persekitaran yang terkawal sumber, 2) PugixML sesuai untuk keperluan berprestasi tinggi, 3) Xerces-C menyokong pengesahan XMLSchema kompleks, dan prestasi, kemudahan penggunaan dan lesen mesti dipertimbangkan ketika memilih.

C# sesuai untuk projek yang memerlukan kecekapan pembangunan dan keselamatan jenis, manakala C sesuai untuk projek yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan perkakasan. 1) C# menyediakan koleksi sampah dan LINQ, sesuai untuk aplikasi perusahaan dan pembangunan Windows. 2) C dikenali dengan prestasi tinggi dan kawalan asasnya, dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Pengoptimuman kod C boleh dicapai melalui strategi berikut: 1. Menguruskan memori secara manual untuk penggunaan pengoptimuman; 2. Tulis kod yang mematuhi peraturan pengoptimuman pengkompil; 3. Pilih algoritma dan struktur data yang sesuai; 4. Gunakan fungsi inline untuk mengurangkan overhead panggilan; 5. Memohon template metaprogramming untuk mengoptimumkan pada masa penyusunan; 6. Elakkan penyalinan yang tidak perlu, gunakan semantik bergerak dan parameter rujukan; 7. Gunakan Const dengan betul untuk membantu pengoptimuman pengkompil; 8. Pilih struktur data yang sesuai, seperti STD :: vektor.

Kata kunci yang tidak menentu dalam C digunakan untuk memaklumkan pengkompil bahawa nilai pembolehubah boleh diubah di luar kawalan kod dan oleh itu tidak dapat dioptimumkan. 1) Ia sering digunakan untuk membaca pembolehubah yang boleh diubahsuai oleh perkakasan atau program perkhidmatan mengganggu, seperti keadaan sensor. 2) Tidak menentu tidak dapat menjamin keselamatan multi-thread, dan harus menggunakan kunci mutex atau operasi atom. 3) Menggunakan tidak menentu boleh menyebabkan prestasi sedikit berkurangan, tetapi memastikan ketepatan program.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
