C# SaveChangesSync没有预期的性能改进

我在一个接一个地等待任务和同时等待所有任务时比较性能。我的测试结果：

循环计数为100时

• 在循环中等待-11595毫秒
• 等待所有时间-118毫秒

等一切都快98倍的时候

当循环1000次时

• 在循环中等待-111249毫秒
• 等待一切的到来——189

等一切都快588倍的时候

我必须说，像这样的事情我早就预料到了

这是我用于从控制台应用程序进行测试的代码：

   public class TestSaveChanges
        {
            public async Task TestManySaves()
            {
                var loopCount = 100;
                var watch = System.Diagnostics.Stopwatch.StartNew();
                for (int i = 0; i < loopCount; i++)
                {
                    await TestSave();

                }
                watch.Stop();
                Console.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds);

                watch = System.Diagnostics.Stopwatch.StartNew();
                var tasks = new List<Task>();
                for (int i = 0; i < loopCount; i++)
                {
                    tasks.Add(TestSave());

                }
                await Task.WhenAll(tasks);
                watch.Stop();
                Console.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds);
                Console.ReadKey();
            }

            private async Task<bool> TestSave()
            {
                await Task.Delay(100);
                return true;
            }
        }

公共类TestSaveChanges
{
公共异步任务TestManySaves（）
{
var循环计数=100；
var watch=System.Diagnostics.Stopwatch.StartNew（）；
for（int i=0；i

下一步是测试相同的场景，但实际保存到DB。 我只是用一个新的方法替换TestSave方法

private async Task<bool> TestSave()
{
    using (var db = new BloggingContext())
    {
        var blog = new Blog { Name = Guid.NewGuid().ToString() };
        db.Blogs.Add(blog);
        var res = await db.SaveChangesAsync();
        return res != 0;
    }
}

private异步任务TestSave（）
{
使用（var db=new BloggingContext（））
{
var blog=newblog{Name=Guid.NewGuid（）.ToString（）}；
添加（blog）；
var res=await db.SaveChangesAsync（）；
返回res！=0；
}
}

我并没有期望Task.Delay会有同样的改进，但我希望看到循环计数会有更大的改进

我得到了意想不到的结果

循环计数为100时

• 在循环中等待-9040毫秒
• 等待所有时间-582毫秒

快15倍

当循环计数为1000时

• 在循环中等待-10539毫秒
• 等待所有时间-4042毫秒

快2.6倍

循环计数为3000时

• 在循环中等待-18786毫秒
• 等待所有时间-12992毫秒

快1.4倍

可能对于循环计数100000来说，它只是稍微快一点。

---

为什么会这样？即使循环计数很大，我也能保持良好的性能吗？

您正在尝试比较异步代码和并行代码的性能。异步并不意味着并行。但是，您可以混合使用并行代码和异步代码

场景1：异步代码

 for (int i = 0; i < loopCount; i++)
 {
    await TestSave();
 }

for（int i=0；i

对于客户端应用程序，异步代码提高了屏幕响应能力。对于服务器端，异步代码有助于提高可伸缩性。例如，在asp.net中，当收到请求时，会选择线程池线程来处理该请求。然而，若请求处理需要访问外部资源，比如从数据库获取一些数据，那个么它将被阻止，而不做任何事情。此场景中的异步代码将有助于将该线程返回到池中，以处理任何进一步的请求，并且一旦外部资源可用，它们将返回到之前保留请求的位置。因此，服务器能够处理比可用线程池数量更多的请求

场景2：并行代码

  var tasks = new List<Task>();
                for (int i = 0; i < loopCount; i++)
                {
                    tasks.Add(TestSave());

                }
  Task.WhenAll(tasks);

  or using Paralle.Foreach

var tasks=newlist（）；
for（int i=0；i

---

在这种情况下，TestSave将在多个线程上并行执行，从而获得性能优势。

您已经看到了。通过并行化，您可以最大限度地降低一些低效率--可能的延迟。但您现在遇到了吞吐量问题。您可能会达到最大连接池限制，默认情况下为100。尝试在连接字符串中设置

Max Pool Size=1000

，然后再次观察结果（实际上我不建议这样做…）。当然，它仍然不会线性扩展，因为您的数据库在给定的时间范围内只能对同一个表（通常）处理如此多的insert操作。@Evk当我使用Max Pool Size=1000进行测试时，我看不到任何显著的变化。如果池限制为100，这是否意味着for循环100应该在1的时间内完成（因为100个线程同时保存）？如果设置ThreadPool.SetMinThreads（500100），也没有区别？另外，数据库是本地的？我知道什么是异步的，什么是并行的，我知道我在比较什么。我不知道为什么我不能获得预期的并行代码性能。为什么在并行情况下性能改进如此之小？