探讨个问题关于多线程

[方正夜明]

我把1件事情分成1000份
每份事情交给一个线程去做

刚开始的时候速度的确很快，但随着线程结束后回归（几百的线程回归）
似乎会阻塞其他线程的执行？导致最后的线程一直在等待其他的999线程回归后才能继续执行

//threadNum = 1000
//根据上传线程数计算分页上传页数和单页上传数据数
                           int forNum = threadNum;
                           double totalRows = dss.Tables[0].Rows.Count;
                           double perUploadDataRows = Math.Floor(Convert.ToDouble(totalRows / forNum));
                           int otherDataRows = (int)totalRows % forNum;
                           Console.WriteLine("每页上传数[" + perUploadDataRows + "]");
                           for (int i = 0; i < forNum; i++)
                           {
                               if (i == 0)
                                   startIndex[i] = 0;
                               else
                                   startIndex[i] = (int)perUploadDataRows * i;
                               
                               if(i == forNum - 1)
                                   endIndex[i] = (int)perUploadDataRows * (i + 1) + otherDataRows;
                               else
                                   endIndex[i] = (int)perUploadDataRows * (i + 1);
                               Console.WriteLine(i + "号线程搜索区间:[" + startIndex[i] + "-" + endIndex[i] + "]");
                               //启动病案查询线程线程
                               th_PerThreadUpload[i] = new Thread(PerThreadUpload);
                               th_PerThreadUpload[i].Start(i);//开始线程，代入参数
                           }

[stherix]

1000个线程... 还是用线程池把

[bloodish]

//如果不需要等待所有线程执行完成就可以继续后面的流程
Task.Run(() => Parallel.For(0, forNum, i => PerThreadUpload(i)));

//如果需要等待所有线程执行完成才可以继续后面的流程
Parallel.For(0, forNum, i => {PerThreadUpload(i));

[方正夜明]

引用 1 楼 stherix 的回复:

1000个线程... 还是用线程池把

这样子似乎只是让线程均匀回归而已，与我上面原来的方案速度差不多，区别在于用线程池的执行速度比较稳定但慢（因为线程回归的时间均匀分布在各个线程执行的过程中），而我的方式在任务前面70%的时候执行的速度是非常快的，只是后面都卡在线程回归的等待上，两者最终耗时是差不多的。

[stherix]

引用 3 楼 方正夜明 的回复:

[quote=引用 1 楼 stherix 的回复:] 1000个线程... 还是用线程池把

这样子似乎只是让线程均匀回归而已，与我上面原来的方案速度差不多，区别在于用线程池的执行速度比较稳定但慢（因为线程回归的时间均匀分布在各个线程执行的过程中），而我的方式在任务前面70%的时候执行的速度是非常快的，只是后面都卡在线程回归的等待上，两者最终耗时是差不多的。[/quote] 本身就不能加快速度,尤其可能瓶颈并不是在CPU上面,而是数据库访问/网络传输等等 而且过多的线程反而会加大CPU调度的压力,一般CPU核心线程就只有8,16等等

[方正夜明]

引用 4 楼 stherix 的回复:

[quote=引用 3 楼 方正夜明 的回复:]
[quote=引用 1 楼 stherix 的回复:]
1000个线程... 还是用线程池把

这样子似乎只是让线程均匀回归而已，与我上面原来的方案速度差不多，区别在于用线程池的执行速度比较稳定但慢（因为线程回归的时间均匀分布在各个线程执行的过程中），而我的方式在任务前面70%的时候执行的速度是非常快的，只是后面都卡在线程回归的等待上，两者最终耗时是差不多的。[/quote]

本身就不能加快速度,尤其可能瓶颈并不是在CPU上面,而是数据库访问/网络传输等等
而且过多的线程反而会加大CPU调度的压力,一般CPU核心线程就只有8,16等等[/quote]

数据是现成的，我是取好的。看来没啥好的方法了，要是一直能咻咻咻的，不用等待就好了。

[exception92]

我把1件事情分成1000份 每份事情交给一个线程去做 -》1000个线程？ 没有这么搞的，也不能这么搞。不能以为线程无所不能，更不能以为线程越多程序处理效率越高。 似乎会阻塞其他线程的执行？ -》并不是阻塞，而是操作系统发现已经没有可以利用的线程了！！！

[love氟利昂]

（1）线程越多，线程的启动和销毁会占用更多的资源。
（2）线程越多，CPU更可能发生更多的上下文切换，可能会占用更多的资源。
（3）线程越多，GC的效率越低，执行GC时需要CLR挂起所有的线程，会占用更多的资源。
（4）相对于CPU的执行效率，IO的瓶颈十分明显。
1000个线程太多了，还是用线程池吧。

[方正夜明]

引用 6 楼 exception92 的回复:

我把1件事情分成1000份
每份事情交给一个线程去做
-》1000个线程？ 没有这么搞的，也不能这么搞。不能以为线程无所不能，更不能以为线程越多程序处理效率越高。

似乎会阻塞其他线程的执行？
-》并不是阻塞，而是操作系统发现已经没有可以利用的线程了！！！

数据量小还可以，数据量大的确就蹦了

[OrdinaryCoder]

我觉得可能是你开辟的线程太多 后面的线程都没被分配到时间片 也就是没跑或者跑一半切到别的线程了