确定C#Partitioner.GetPartitions（）的分区计数的因素

下面是

ForEachAsync

公共静态任务ForEachAsync（此IEnumerable源代码，int-dop，Func-body）
{ 
返回任务。当所有（
从Partitioner.Create（source）.GetPartitions（dop）中的分区
选择Task.Run（异步委托{
使用（分区）
while（partition.MoveNext（））
等待体（partition.Current）；
})); 
}

指定分区计数时应考虑哪些因素（

dop

）

硬件是否有区别（内核、可用RAM等）

数据/操作的类型是否影响计数

---

我的第一个猜测是将

dop

设置为等于

环境。对于一般情况，ProcessorCount

，但我的直觉告诉我这可能是不相关的。

硬件和执行的操作都非常重要

如果您想运行CPU绑定的工作，而不受任何其他方式的约束，则根本不需要使用该方法。您最好使用

Parallel

或

PLINQ

，它们都是为此而设计的（而且在IO上非常糟糕）

对于IO来说，没有简单的方法可以预测最佳DOP。例如，像DOP1这样的磁盘。类似于4-16（？）的固态硬盘。Web服务几乎可以拥有任何价值。我可以继续列出更多因素，包括数据库、锁争用等

您需要在测试环境中测试不同的量。然后，使用最佳性能值

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使用Environment.ProcessorCount对IO没有任何意义。添加CPU时，IO不会变快。

DOP值会影响硬件。你可以给DOP任何可行的值

您一次为多个并行代码进程提供的值

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例如，如果数据集中有1000行，则需要处理每行并对其执行特定操作。现在，如果DOP值为50，那么每次50行将并行处理。

您反对将其用于IO的论点是有道理的。但是为什么（具体地说）使用

Parallel

或

PLINQ

比使用

async await

的扩展更好呢？我认为它们有不同的方法来生成线程。此代码将始终生成N，而Parallel具有在线程池饱和时生成较少的规定。不过，我不确定这有多重要。在任何情况下，异步对于CPU受限的工作来说都是毫无意义的。感谢您解释每种类型问题的用例：CPU vs.IO vs.外部（想想HTTP请求）。

public static Task ForEachAsync<T>(this IEnumerable<T> source, int dop, Func<T, Task> body) 
{ 
    return Task.WhenAll( 
        from partition in Partitioner.Create(source).GetPartitions(dop) 
        select Task.Run(async delegate { 
            using (partition) 
                while (partition.MoveNext()) 
                    await body(partition.Current); 
        })); 
}