Parallel.ForEach slower than foreach

本文关键字：foreach than slower ForEach Parallel | 更新日期: 2023-09-27 17:56:50

这是代码：

using (var context = new AventureWorksDataContext())
{
    IEnumerable<Customer> _customerQuery = from c in context.Customers
                                           where c.FirstName.StartsWith("A")
                                           select c;
    var watch = new Stopwatch();
    watch.Start();
    var result = Parallel.ForEach(_customerQuery, c => Console.WriteLine(c.FirstName));
    watch.Stop();
    Debug.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds);
    watch = new Stopwatch();
    watch.Start();
    foreach (var customer in _customerQuery)
    {
        Console.WriteLine(customer.FirstName);
    }
    watch.Stop();
    Debug.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds);
}

问题是，Parallel.ForEach大约需要 400 毫秒，而普通foreach大约需要 40 毫秒。我到底做错了什么，为什么这没有像我预期的那样工作？

假设您有一个任务要执行。假设你是一名数学老师，你有二十张论文要评分。批改一篇论文需要两分钟，所以大约需要四十分钟。

现在让我们假设您决定聘请一些助手来帮助您批改论文。找到四个助手需要一个小时。你们每人拿四张纸，八分钟就完成了。你已经用 40 分钟的工作换取了总共 68 分钟的工作，包括寻找助手的额外小时，所以这不是节省。寻找助手的开销大于自己完成工作的成本。

现在假设你有两万张论文要评分，所以大约需要 40000 分钟。现在，如果你花一个小时寻找助手，那就是一场胜利。你们每人拿4000张论文，总共用完8060分钟，而不是40000分钟，节省近5倍。寻找助手的开销基本上无关紧要。

并行化不是免费的。与每个线程完成的工作量相比，在不同线程之间分配工作的成本需要很小。