C# 开启线程后程序越跑越慢,何故?

荷塘散人 2014-09-18 09:49:19
程序基本逻辑是这样的;点击开始启动线程
Thread t=new Thread(method);
bool begin=true;
t.Start();



private void method()
{
while(begin)
{
//查询数据库,获取10张图片
//绑定到listview展示图片
//绑定Datagridview
Thread.Sleep(500);
}
}

主要逻辑就是这样,观察过内存,一直很稳定,所以排除了内存泄露的可能;

程序运行时间一长,如1个小时,去点击界面的时候,会发现,相应没那么快了,很明显感觉到界面响应变慢了;但又不知道问题出在哪里?求大神指点
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小灰狼 2014-09-24
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引用 10 楼 yszx811 的回复:
[quote=引用 7 楼 hemowolf 的回复:] 你重要的是找到程序到底慢在哪里,这种方式是经常用到的: private void method() { while(begin) { DateTime dt1 = DateTime.Now; //查询数据库,获取10张图片 DateTime dt2 = DateTime.Now; //绑定到listview展示图片 DateTime dt3 = DateTime.Now; //绑定Datagridview DateTime dt4 = DateTime.Now; long l1 = (dt2 - dt1).TotalMillionSeconds; long l2 = (dt3 - dt2).TotalMillionSeconds; long l3 = (dt4 - dt3).TotalMillionSeconds; Console.WriteLine("查询数据库用时" + l1 + "毫秒, 绑定ListView用时" + l2 + "毫秒,绑定DataGridView用时" + l3 + "毫秒"); Thread.Sleep(500); } }
是界面响应变慢了[/quote] 那估计是控件绑定数据时花的时间太长引起的,频繁的绑定数据造成界面反应变慢
於黾 2014-09-19
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如果你界面上的数据越来越多,响应必然是越来越慢
cancerser 2014-09-19
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不像是啥大问题,如果已经排除内存溢出的话 你的list是递增的还是 每次都清空?要是递增的,有可能是你界面显示逻辑有问题,刷新有问题。 其实还有一种可能就是,没有问题。 长时间不响应UI 系统会自动收回一部分资源,只留少部分资源保证基本功能。 重新响应UI 系统会重新分配内存,再加上在此时间内,你还在不断的刷新,短时间内,就会感觉卡卡的。 1你自己测试下,把刷新间隔加大,看看效果 2没事就点几下,看看长时间还卡不 3.卡了也不怕,多等一会看看能恢复正常不。
荷塘散人 2014-09-19
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引用 7 楼 hemowolf 的回复:
你重要的是找到程序到底慢在哪里,这种方式是经常用到的: private void method() { while(begin) { DateTime dt1 = DateTime.Now; //查询数据库,获取10张图片 DateTime dt2 = DateTime.Now; //绑定到listview展示图片 DateTime dt3 = DateTime.Now; //绑定Datagridview DateTime dt4 = DateTime.Now; long l1 = (dt2 - dt1).TotalMillionSeconds; long l2 = (dt3 - dt2).TotalMillionSeconds; long l3 = (dt4 - dt3).TotalMillionSeconds; Console.WriteLine("查询数据库用时" + l1 + "毫秒, 绑定ListView用时" + l2 + "毫秒,绑定DataGridView用时" + l3 + "毫秒"); Thread.Sleep(500); } }
是界面响应变慢了
荷塘散人 2014-09-19
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引用 8 楼 Z65443344 的回复:
在线程里绑定数据到UI控件,不报错? 用了委托,还是只是简单的使用了CheckForIllegalCrossThreadCalls = false;?? 建议这种实时性不需要太高的显示,把通信和显示分开,不要混杂在同一个逻辑里
用了委托
於黾 2014-09-19
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在线程里绑定数据到UI控件,不报错? 用了委托,还是只是简单的使用了CheckForIllegalCrossThreadCalls = false;?? 建议这种实时性不需要太高的显示,把通信和显示分开,不要混杂在同一个逻辑里
小灰狼 2014-09-19
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你重要的是找到程序到底慢在哪里,这种方式是经常用到的: private void method() { while(begin) { DateTime dt1 = DateTime.Now; //查询数据库,获取10张图片 DateTime dt2 = DateTime.Now; //绑定到listview展示图片 DateTime dt3 = DateTime.Now; //绑定Datagridview DateTime dt4 = DateTime.Now; long l1 = (dt2 - dt1).TotalMillionSeconds; long l2 = (dt3 - dt2).TotalMillionSeconds; long l3 = (dt4 - dt3).TotalMillionSeconds; Console.WriteLine("查询数据库用时" + l1 + "毫秒, 绑定ListView用时" + l2 + "毫秒,绑定DataGridView用时" + l3 + "毫秒"); Thread.Sleep(500); } }
荷塘散人 2014-09-19
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引用 2 楼 truediego 的回复:
1楼有理 不用时间长了,从threa启动开始就慢吧 1秒钟就大面积刷了两次画面,这1秒内还要互斥的响应用户操作 肯定体感比较慢
刚启动时不慢,没有一秒刷两次啊,只是执行完绑定操作后sleep了500毫秒,因为我要去不断获取新数据显示到界面
荷塘散人 2014-09-19
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引用 4 楼 sp1234 的回复:
如果你想辩解说“我注释掉的代码其实是有一大堆真实的代码的”,那么我只能告诉你,你这样“避重就轻”的欺骗自己的做法,自然无法诊断真正的问题,让别人瞎议论你随便“注释”的直言片语。
实际程序中是有的,并没有注释掉,我提问的时候不小心用了注释符,您就按这部分逻辑存在的情况下帮我分析下
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如果你想辩解说“我注释掉的代码其实是有一大堆真实的代码的”,那么我只能告诉你,你这样“避重就轻”的欺骗自己的做法,自然无法诊断真正的问题,让别人瞎议论你随便“注释”的直言片语。
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你的 while 循环里都只有一条 Sleep 语句,别的代码不都注释掉了吗,也会变慢? 谁让你滥用线程呢?说告诉你说用线程是为了让程序执行更快?
truediego 2014-09-18
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1楼有理 不用时间长了,从threa启动开始就慢吧 1秒钟就大面积刷了两次画面,这1秒内还要互斥的响应用户操作 肯定体感比较慢
我叫小菜菜 2014-09-18
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引用 楼主 yszx811 的回复:
程序基本逻辑是这样的;点击开始启动线程 Thread t=new Thread(method); bool begin=true; t.Start(); private void method() { while(begin) { //查询数据库,获取10张图片 //绑定到listview展示图片 //绑定Datagridview Thread.Sleep(500); } } 主要逻辑就是这样,观察过内存,一直很稳定,所以排除了内存泄露的可能; 程序运行时间一长,如1个小时,去点击界面的时候,会发现,相应没那么快了,很明显感觉到界面响应变慢了;但又不知道问题出在哪里?求大神指点
界面刷新太快吧。 试试把500毫秒改为2000
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
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