C#并行计算类Parallel的性能测试

为下个学期的《C#程序设计与应用》课程做准备，这个暑假部分学习了Herbert Schildt的名著《C#4.0完全参考手册》，并决定从.NET 2.0更新到.NET 4.0开发环境。比较.NET 2.0框架，还是学到了不少有用东西。比如：Turple类，解决了以前返回多个结果时需要out参数或新定义一个类的问题；其次是实用的大整数类BigInteger；另一个是HashSet集合，为唯一编号搜索提供了简单解决方法，当然也用于数学中的集合计算。

因为假期还做了个千万级文件记录的大数据汇总审核软件sfsjAnalyzer，需要高性能的记录查重算法。虽然通过技术手段在10至30分钟内计算得到结果（刚开始时是3个小时！呵呵！），但感觉还有提升的余地，至少应该利用当前主流的多核环境和并行计算。为此，编程测试了C#的并行类的性能。下面是测试代码和运行结果图片。

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Numerics;

namespace ConsoleApplication1
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
System.Diagnostics.Stopwatch sw = new System.Diagnostics.Stopwatch();
sw.Start();

Parallel.Invoke(Calc100, Calc100);

sw.Stop();
Console.WriteLine("main thread cost time = " + sw.ElapsedMilliseconds + "(ms)");
}

static void Calc100()
{
int n = 1000000;
BigInteger b = new BigInteger(long.MaxValue);

System.Diagnostics.Stopwatch sw = new System.Diagnostics.Stopwatch();
sw.Start();

for (var k = 1; k <= n; k++)
{
BigInteger b2 = b * b;
}

sw.Stop();
Console.WriteLine("calc " + n + " times bigint multiply cost time " + sw.ElapsedMilliseconds + "(ms)");
}
}
}

上面结果图可以看出，单个计算100万个大整数乘的方法Calc100()需要的时间大致是200ms，于是串行调用两个Calc100()的时间将是400ms左右。在主线程中使用Parallel.Invoke()方法并行运算两个Calc100()方法，总计时间是219ms，几乎节省了一半时间。

俺的计算环境是：Thinkpad E430、win7/X64、Core I3-3210M，2.5G主频，4G内存。经网查，机器处理器是双核心四线程的CPU。显然，图片显示的结果表明并行类Parallel利用了机器的双核心做并行计算，于是节省了一半的时间。如果是N核心的话，将获得单个计算的大约1/N时间的高性能效果。

总之，在多核计算环境下，C#的Parallel类提供了一个简易的并行计算方案，可以显著提高计算性能。