C# 并行调整图像大小导致内存不足异常
我正在将大量图像并行调整为1000x1000个缩略图，并且很快就会耗尽内存。（Performance profiler让我在大约3分钟后拥有3GB的已用内存） 最初我使用的是C# 并行调整图像大小导致内存不足异常,c#,.net,out-of-memory,gdi+,parallel.foreach,C#,.net,Out Of Memory,Gdi+,Parallel.foreach,我正在将大量图像并行调整为1000x1000个缩略图，并且很快就会耗尽内存。（Performance profiler让我在大约3分钟后拥有3GB的已用内存） 最初我使用的是Image.FromFile（），但是做了一些研究，我发现Image.fromfstream（）是一个不错的选择。我认为我有适当的using语句，某些东西仍然保存在内存中，GC没有按预期清除资源 GDI+保持句柄打开似乎有问题，但我似乎找不到适合我的案例的解决方案 问题: 我做错什么了吗 如果没有，有没有更好的方法来处理流/
Image.FromFile（）Image.fromfstream（）Dispose（）列表文件Execute（）公共静态类调整大小
{
公共静态void ResizeImage（字符串文件名）
{
调整图像大小（文件名，1000，1000，true）；
}
公共静态void ResizeImage（字符串文件名，int-newHeight，int-newWidth，bool-keepasspectratio=true）
{
字符串saveto=Path.GetDirectoryName（文件名）+@“\Alternate\”+Path.GetFileName（文件名）；
尝试
{
使用（FileStream fs=newfilestream（文件名，FileMode.Open，FileAccess.Read））
{
使用（Image-ImageFromStream=Image.FromStream（fs））
{
var ImageSize=新尺寸（新高度、新宽度）；
if（keepAspectRatio）
{
int oWidth=ImageFromStream.Width；
int oHeight=ImageFromStream.Height；
双pWidth=（（双）图像大小.Width/（双）宽度）；
双光=（（双）图像大小.高度/（双）宽度）；
百分之二；
if（高度<宽度）
百分比=pHeight；
其他的
百分比=宽度；
新宽度=（整数）（宽度*百分比）；
新高度=（整数）（oHeight*百分比）；
}
其他的
{
newWidth=ImageSize.Width；
newHeight=ImageSize.Height；
}
var ResizedImage=新位图（新宽度、新高度）；
使用（Graphics gfxHandle=Graphics.FromImage（ResizedImage））
{
gfxHandle.InterpolationMode=InterpolationMode.HighQualityBicubic；
gfxHandle.DrawImage（ImageFromStream，0，0，newWidth，newHeight）；
如果（！Directory.Exists（Path.GetDirectoryName（saveto））{Directory.CreateDirectory（Path.GetDirectoryName（saveto））；}
ResizedImage.Save（保存到，ImageFormat.Jpeg）；
}
ResizedImage.Dispose（）；
ResizedImage=null；
}
}
}
捕获（例外情况除外）
{
WriteLine（string.Format（“异常：{0}”，例如Message））；
}
}
并行性的指出我的Parallel.ForEach（）
基本上是在创建过多的新任务，因为它正在等待磁盘访问。在大约5分钟的时候，大约在引发异常时，大约有160个线程。降低并行度会限制创建的线程数量，以及在内存中等待完成加载或写入dis的映像数量设置MaxDegreeOfParallelism=2
似乎是网络磁盘访问的最佳选择，它将线程数减少到25个左右，并将CPU利用率提高到35%左右（从17%提高到24%，这是由于GC阻塞线程，以及太多线程造成的CPU开销）
谢谢@ZacFaragher。我确实记得听说GDI+没有正确释放资源，但那是很久以前的事了，所以我对细节略知一二。你可以做的是使用GC.Collect（）强制执行垃圾收集循环
，或者使用显式工作线程限制并行大小调整的数量。或者两者都可以。@ZacFaragher AGC.Collect（）
在这种情况下不会起任何作用。我正在观看性能分析器，垃圾工过来捡东西，但它不在路边。不过，关于并行大小调整的数量，您是对的，您刚刚为我指出了解决方案，谢谢。做得好，做得好！今天我了解到parallel.ForEach（）
存在！
public void Execute()
{
Parallel.ForEach(Files, (file) =>
{
Resize.ResizeImage(file.FullName);
}
);
}
public static class Resize
{
public static void ResizeImage(string fileName)
{
ResizeImage(fileName, 1000, 1000, true);
}
public static void ResizeImage(string fileName, int newHeight, int newWidth, bool keepAspectRatio = true)
{
string saveto = Path.GetDirectoryName(fileName) + @"\Alternate\" + Path.GetFileName(fileName);
try
{
using (FileStream fs = new FileStream(fileName, FileMode.Open, FileAccess.Read))
{
using (Image ImageFromStream = Image.FromStream(fs))
{
var ImageSize = new Size(newHeight, newWidth);
if (keepAspectRatio)
{
int oWidth = ImageFromStream.Width;
int oHeight = ImageFromStream.Height;
double pWidth = ((double)ImageSize.Width / (double)oWidth);
double pHeight = ((double)ImageSize.Height / (double)oWidth);
double percent;
if (pHeight < pWidth)
percent = pHeight;
else
percent = pWidth;
newWidth = (int)(oWidth * percent);
newHeight = (int)(oHeight * percent);
}
else
{
newWidth = ImageSize.Width;
newHeight = ImageSize.Height;
}
var ResizedImage = new Bitmap(newWidth, newHeight);
using (Graphics gfxHandle = Graphics.FromImage(ResizedImage))
{
gfxHandle.InterpolationMode = InterpolationMode.HighQualityBicubic;
gfxHandle.DrawImage(ImageFromStream, 0, 0, newWidth, newHeight);
if (!Directory.Exists(Path.GetDirectoryName(saveto))) { Directory.CreateDirectory(Path.GetDirectoryName(saveto)); }
ResizedImage.Save(saveto, ImageFormat.Jpeg);
}
ResizedImage.Dispose();
ResizedImage = null;
}
}
}
catch (Exception ex)
{
Debug.WriteLine(string.Format("Exception: {0}", ex.Message));
}
}
public void Execute()
{
//Parallel.ForEach(Files, (file) =>
//{
// Resize.ResizeImage(file.FullName);
//}
//);
Parallel.ForEach(Files, new ParallelOptions() { MaxDegreeOfParallelism = 2 }, (file) => { Resize.ResizeImage(file.FullName); } );
}