c# - 任务后台 worker c#

Question

在 5 秒运行进程中，多个后台工作人员的表现是否优于任务？我记得在一本书中读到，Task 是为短时间运行的进程设计的。

我问的原因是这样的:

我有一个进程需要 5 秒才能完成，还有 4000 个进程要完成。起初我做了:

for (int i=0; i<4000; i++) {
    Task.Factory.StartNewTask(action);
}

而且性能很差(第一分钟后，完成了 3-4 个任务，控制台应用程序有 35 个线程)。也许这很愚蠢，但我认为线程池会处理这种情况(它将所有操作放入队列中，当线程空闲时，它会采取操作并执行它)。

现在的第二步是手动做 Environment.ProcessorCount background workers，并将所有的 Action 放在一个 ConcurentQueue 中。所以代码看起来像这样:

var workers = new List<BackgroundWorker>();
//initialize workers

workers.ForEach((bk) =>
{
    bk.DoWork += (s, e) =>
    {
        while (toDoActions.Count > 0)
        {
            Action a;
            if (toDoActions.TryDequeue(out a))
            {
                a();
            }
        } 
    }

    bk.RunWorkerAsync();
});

这表现得更好。即使我有 30 个后台工作人员(与第一个案例一样多的任务)，它的表现也比任务好得多。

乐:

我这样开始任务:

    public static Task IndexFile(string file)
    {
        Action<object> indexAction = new Action<object>((f) =>
        {
            Index((string)f);
        });

        return Task.Factory.StartNew(indexAction, file);
    }

Index 方法是这个:

    private static void Index(string file)
    {
        AudioDetectionServiceReference.AudioDetectionServiceClient client = new AudioDetectionServiceReference.AudioDetectionServiceClient();

        client.IndexCompleted += (s, e) =>
            {
                if (e.Error != null)
                {
                    if (FileError != null)
                    {
                        FileError(client, 
                            new FileIndexErrorEventArgs((string)e.UserState, e.Error));
                    }
                }
                else
                {
                    if (FileIndexed != null)
                    {
                        FileIndexed(client, new FileIndexedEventArgs((string)e.UserState));
                    }
                }
            };

        using (IAudio proxy = new BassProxy())
        {
            List<int> max = new List<int>();
            if (proxy.ReadFFTData(file, out max))
            {
                while (max.Count > 0 && max.First() == 0)
                {
                    max.RemoveAt(0);
                }
                while (max.Count > 0 && max.Last() == 0)
                {
                    max.RemoveAt(max.Count - 1);
                }

                client.IndexAsync(max.ToArray(), file, file);
            }
            else
            {
                throw new CouldNotIndexException(file, "The audio proxy did not return any data for this file.");
            }
        }
    }

此方法使用 Bass.net 库从 mp3 文件中读取一些数据。然后使用异步方法将该数据发送到 WCF 服务。创建任务的 IndexFile(string file) 方法在 for 循环中被调用了 4000 次。这两个事件，FileIndexed 和 FileError 没有被处理，所以它们永远不会被抛出。

Answer 1

Tasks 性能这么差的原因是因为你挂载了太多的小任务(4000)。请记住，CPU 也需要调度任务，因此装载大量短期任务会给 CPU 带来额外的工作负载。更多信息可以在TPL的第二段中找到:

Starting with the .NET Framework 4, the TPL is the preferred way to write multithreaded and parallel code. However, not all code is suitable for parallelization; for example, if a loop performs only a small amount of work on each iteration, or it doesn't run for many iterations, then the overhead of parallelization can cause the code to run more slowly.

当您使用后台工作程序时，您将可能的事件线程数限制为 ProcessCount。这减少了很多调度开销。