【edobnet】利用.Net 執行緒池提高應用程式效能.
通常在大資料量計算的應用程式裡,CPU大部分時間處理等待狀態.在一個單執行緒的應用程式裡，這些查詢會導致window訊息處理能力阻塞,這裡會導致計算時間很長,CPU利用率也非常低.
最近一直在研究,提高處理效能的方法.
開始利用,多執行緒,非同步的方法來實現,
下面的語句是用來分段進行資料整合, (如按天,或按月,對中間資料進行整合)整合SQL通過批量生成
在單執行緒的執行時間,CPU利用率一般在1-10%,(伺服器HP 580 4 CPU XEON 3.0G 16G記憶體,加盤櫃),這樣整合時間太長。
如果分段整合，CPU利用率就在40-80%得到比較大的利用。
FileInfo[] files;
private void button1_Click(object sender, System.EventArgs e)
{
if(folderBrowserDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
System.IO.DirectoryInfo di = new DirectoryInfo(folderBrowserDialog1.SelectedPath);
files = di.GetFiles();
ThreadStart ts = new ThreadStart(start);
Thread thread = new Thread(ts);
thread.Start();
}
}
public delegate string myMethodDelegate( object[] args);
static int t = 0;
void start()
{
foreach(FileInfo file in files)
{
System.IO.StreamReader sr = new StreamReader(file.FullName,System.Text.Encoding.Default);
string txt = sr.ReadToEnd();
sr.Close();
myMethodDelegate ddd= new myMethodDelegate(Work2);
ddd.BeginInvoke(new object[]{txt_connectString.Text,txt,file.FullName},new AsyncCallback(EndWorkBack), null);
Write(string.Format("T:{0}|{1} {1}\r\n",DateTime.Now,file.FullName,t));
//_Task.StartTask(new TaskDelegate(_Task.Work2),new object[]{txt_connectString.Text,txt});
}
}
public string Work2( object[] args)
{
using(SqlConnection conn = new SqlConnection(args[0].ToString()))
{
using(SqlCommand comm = new SqlCommand(args[1].ToString(),conn))
{
comm.CommandTimeout = 60000;
conn.Open();
comm.ExecuteNonQuery();
}
conn.Close();
}
return args[2].ToString();
}
int i =0;
protected void EndWorkBack( IAsyncResult ar )
{
myMethodDelegate ddd = (myMethodDelegate)ar.AsyncState;
string result = ddd.EndInvoke( ar );
i++;
Write(string.Format("T:{3}:{2}:{0} {1}\r\n",result,DateTime.Now,i,t));
}
public void Write(string msg)
{
System.IO.StreamWriter sw = new StreamWriter("C:\\install.log",true,System.Text.Encoding.Default);
sw.WriteLine(msg);
sw.Close();
}
public void FExeute(object Param)
{
//myResetEvent.WaitOne();
using(TG_EvaluteBaseDatasSet service = (TG_EvaluteBaseDatasSet)Param)
{
service.doResult();
writeFile(Path,service) ;
OnTgReport(new ReportEvent(service.TE_PASS_RANGE,service.TE_YEAR,service.TE_MONTH,int.Parse(service.TE_I_E_FLAG),int.Parse(service.TE_ENTRY_TYPE)));
}
Interlocked.Decrement(ref number);
//number--;
}
最近一直在研究,提高處理效能的方法.
開始利用,多執行緒,非同步的方法來實現,
下面的語句是用來分段進行資料整合, (如按天,或按月,對中間資料進行整合)整合SQL通過批量生成
在單執行緒的執行時間,CPU利用率一般在1-10%,(伺服器HP 580 4 CPU XEON 3.0G 16G記憶體,加盤櫃),這樣整合時間太長。
如果分段整合，CPU利用率就在40-80%得到比較大的利用。
FileInfo[] files; private void button1_Click(object sender, System.EventArgs e) { if(folderBrowserDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK) { System.IO.DirectoryInfo di = new DirectoryInfo(folderBrowserDialog1.SelectedPath); files = di.GetFiles(); ThreadStart ts = new ThreadStart(start); Thread thread = new Thread(ts); thread.Start(); } } public delegate string myMethodDelegate( object[] args); static int t = 0; void start() { foreach(FileInfo file in files) { System.IO.StreamReader sr = new StreamReader(file.FullName,System.Text.Encoding.Default); string txt = sr.ReadToEnd(); sr.Close(); myMethodDelegate ddd= new myMethodDelegate(Work2); ddd.BeginInvoke(new object[]{txt_connectString.Text,txt,file.FullName},new AsyncCallback(EndWorkBack), null); Write(string.Format("T:{0}|{1} {1}\r\n",DateTime.Now,file.FullName,t)); //_Task.StartTask(new TaskDelegate(_Task.Work2),new object[]{txt_connectString.Text,txt}); } } public string Work2( object[] args) { using(SqlConnection conn = new SqlConnection(args[0].ToString())) { using(SqlCommand comm = new SqlCommand(args[1].ToString(),conn)) { comm.CommandTimeout = 60000; conn.Open(); comm.ExecuteNonQuery(); } conn.Close(); } return args[2].ToString(); } int i =0; protected void EndWorkBack( IAsyncResult ar ) { myMethodDelegate ddd = (myMethodDelegate)ar.AsyncState; string result = ddd.EndInvoke( ar ); i++; Write(string.Format("T:{3}:{2}:{0} {1}\r\n",result,DateTime.Now,i,t)); } public void Write(string msg) { System.IO.StreamWriter sw = new StreamWriter("C:\\install.log",true,System.Text.Encoding.Default); sw.WriteLine(msg); sw.Close(); } 不過上面程式也有一點問題，就是非同步執行緒資料沒有好的控制。如果同時執行執行緒，過多，CPU時間片分配就不合理，執行速度反而慢。
後來就一直想用執行緒池的來合理處理執行緒。
。Net自帶的執行緒池使用起來比較簡單。
通過System.Threading.ThreadTool類就可以使用，
定義回撥方法
WaitCallback async = new WaitCallback(FExeute);
通過ThreadPool.QueueUserWorkItem(async,service);加入佇列
回撥方法執行運算
public void FExeute(object Param) { //myResetEvent.WaitOne(); using(TG_EvaluteBaseDatasSet service = (TG_EvaluteBaseDatasSet)Param) { service.doResult(); writeFile(Path,service) ; OnTgReport(new ReportEvent(service.TE_PASS_RANGE,service.TE_YEAR,service.TE_MONTH,int.Parse(service.TE_I_E_FLAG),int.Parse(service.TE_ENTRY_TYPE))); } Interlocked.Decrement(ref number); //number--; } 其中Interlocked.Decrement,是呼叫原子操作，進行減操作，
Interlocked.Increment(ref number);是呼叫原子操作，進行加
原子操作在多執行緒中不會有衝突。
執行緒池有幾點好處，
1。多執行緒執行，
2。根據CPU個數，效能等，合理安排執行的執行緒，（在實際操作過程中，通過SQL SERVER企業管理器中檢視當前活動的程式數，可以看到當前正在執行的執行緒數）
3。非同步操作。
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