C# Invoke提供了最小的性能提升（如果有的话）

我编写了一个简单的控制台应用程序来测试Parallel.Invoke的性能，它基于Microsoft在msdn上的示例：

public static void TestParallelInvokeSimple()
    {
        ParallelOptions parallelOptions = new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 1 }; // 1 to disable threads, -1 to enable them
        Parallel.Invoke(parallelOptions,
            () =>
                {
                    Stopwatch sw = new Stopwatch();
                    sw.Start();
                    Console.WriteLine("Begin first task...");
                    List<string> objects = new List<string>();
                    for (int i = 0; i < 10000000; i++)
                    {
                        if (objects.Count > 0)
                        {
                            string tempstr = string.Join("", objects.Last().Take(6).ToList());
                            objects.Add(tempstr + i);
                        }
                        else
                        {
                            objects.Add("START!");
                        }
                    }
                    sw.Stop();
                    Console.WriteLine("End first task... {0} seconds", sw.Elapsed.TotalSeconds);
                },
            () =>
                {
                    Stopwatch sw = new Stopwatch();
                    sw.Start();
                    Console.WriteLine("Begin second task...");
                    List<string> objects = new List<string>();
                    for (int i = 0; i < 10000000; i++)
                    {
                        objects.Add("abc" + i);
                    }
                    sw.Stop();
                    Console.WriteLine("End second task... {0} seconds", sw.Elapsed.TotalSeconds);
                },
            () =>
                {
                    Stopwatch sw = new Stopwatch();
                    sw.Start();
                    Console.WriteLine("Begin third task...");
                    List<string> objects = new List<string>();
                    for (int i = 0; i < 20000000; i++)
                    {
                        objects.Add("abc" + i);
                    }
                    sw.Stop();
                    Console.WriteLine("End third task... {0} seconds", sw.Elapsed.TotalSeconds);
                }
            );
    }

当我通过将MaxDegreeOfParallelism设置为-1来启用线程时，我得到：

Begin third task...
Begin first task...
Begin second task...
End second task... 5.9112167 seconds
End third task... 13.113622 seconds
End first task... 19.5815043 seconds
done!
Total elapsed time: 19.5884057 seconds

这实际上与顺序处理的速度相同。由于任务1花费的时间最长，大约为10秒，因此我预计线程总共需要大约10秒来运行所有3个任务。那么是什么原因呢为什么是并行的。调用“单独运行我的任务”的速度较慢，但并行运行？

顺便说一句，我在一个实际的应用程序中使用Parallel.Invoke同时执行许多不同的任务（其中大部分是运行查询）时看到了完全相同的结果

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如果你认为是我的电脑，再想想。。。它已经有1年的历史了，拥有8GB内存、windows 8.1、Intel Core I7 2.7GHz 8核cpu。当我一遍又一遍地运行测试时，我的电脑并没有过载。我的电脑从未达到最大值，但在运行时明显显示cpu和内存增加。

我没有对此进行分析，但这里的大部分时间可能都花在为这些列表和小字符串分配内存上。这些“任务”实际上除了用最少的输入和几乎没有处理时间来增加列表之外，什么都没有做

认为：

objects.Add("abc" + i);

本质上只是创建一个新字符串，然后将其添加到列表中。创建这样的小字符串在很大程度上只是一个内存分配练习，因为字符串存储在堆上。此外，为

列表
分配的内存将很快填满—每次这样做时，列表都会为自己的存储重新分配更多内存

现在，堆分配在一个进程内序列化-一个进程内的四个线程不能同时分配内存。内存分配请求是按顺序处理的，因为共享堆与任何其他需要防止并发破坏的共享资源一样

因此，您有三个非常需要内存的线程，它们可能会花费大部分时间等待彼此完成获取新内存

用CPU密集型工作（例如：做一些数学等）填充这些方法，您将看到结果非常不同。教训是，并非所有任务都是有效并行的，也并非所有任务都是以您可能认为的方式进行的。例如，可以通过在自己的进程中运行每个任务来加速上述过程——例如，使用自己的私有内存空间，就不会有内存分配争用
 我没有对此进行分析，但这里的大部分时间可能都花在为这些列表和小字符串分配内存上。这些“任务”实际上除了用最少的输入和几乎没有处理时间来增加列表之外，什么都没有做

认为：

objects.Add("abc" + i);

本质上只是创建一个新字符串，然后将其添加到列表中。创建这样的小字符串在很大程度上只是一个内存分配练习，因为字符串存储在堆上。此外，为
列表
分配的内存将很快填满—每次这样做时，列表都会为自己的存储重新分配更多内存

现在，堆分配在一个进程内序列化-一个进程内的四个线程不能同时分配内存。内存分配请求是按顺序处理的，因为共享堆与任何其他需要防止并发破坏的共享资源一样

因此，您有三个非常需要内存的线程，它们可能会花费大部分时间等待彼此完成获取新内存

用CPU密集型工作（例如：做一些数学等）填充这些方法，您将看到结果非常不同。教训是，并非所有任务都是有效并行的，也并非所有任务都是以您可能认为的方式进行的。例如，可以通过在自己的进程中运行每个任务来加速上述过程——例如，使用自己的私有内存空间，就不会有内存分配争用
 字符串是一种“特殊”类型。如果您使用其他数据类型会发生什么？您正在进行大量内存分配。实际上，您的代码不是CPU绑定的，而是内存和GC绑定的。由于.NET中的垃圾收集器将强制所有线程在执行其操作之前冻结，因此您已设法将代码限制在单个线程所能提供的范围内。甚至除了GC，您所做的大部分工作都是分配。这给内存带来了很大的压力，而对CPU的压力很小。内存访问速度很慢，而且非常不可并行（即在台式PC中）。@Luaan-你说得对，GC加上分配大量堆内存会降低性能。我刚刚发现了一篇相关文章：字符串是一种“特殊”类型。如果您使用其他数据类型会发生什么？您正在进行大量内存分配。实际上，您的代码不是CPU绑定的，而是内存和GC绑定的。由于.NET中的垃圾收集器将强制所有线程在执行其操作之前冻结，因此您已设法将代码限制在单个线程所能提供的范围内。甚至除了GC，您所做的大部分工作都是分配。这给内存带来了很大的压力，而对CPU的压力很小。内存访问速度很慢，而且非常不可并行（即在台式PC中）。@Luaan-你说得对，GC加上分配大量堆内存会降低性能。我刚刚发现了一篇相关文章：“堆分配在一个进程内序列化”——我不知道！这正是问题所在。我将代码更改为使用数学库中的一些函数，并且不分配任何内存，现在是并行的。谢谢你的解释。@goku_da_大师注意，在.N中有一些不同的地面军事系统