產(chǎn)品中（基于ASP.NET MVC開發(fā)）需要經(jīng)常對藥品名稱及名稱拼音碼進(jìn)行下拉匹配及結(jié)果查詢。為了加快查詢的速度，所以我最開始就將其加入內(nèi)存中（大約有六萬五千條數(shù)據(jù)）。

下面附實(shí)體類。

public class drugInfo
{
　　public int drug_nameid　　{ get; set; }
　　public string drug_name　　{ get; set; }
　　public string drug_search_code　　{ get; set; }
}

第一次做法：

Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();
stopWatch.Start();
key = key.ToLower();
var resultList = cacheList.Where(m => m.drug_name.ToLower().Contains(key) || m.drug_search_code.ToLower().Contains(key)).ToList();
stopWatch.Stop();
double eMseconds = Math.Max(0, stopWatch.Elapsed.TotalSeconds);

刷新頁面幾次，得到個平均用時約35MS左右。

第二次做法：

為了減少CPU的運(yùn)算，我們將LINQ表達(dá)式中的轉(zhuǎn)小寫操作優(yōu)化一下，先在緩存列表上做些動作，將名稱和搜索碼先轉(zhuǎn)小寫存儲。

下面為改進(jìn)過的實(shí)體類。

public class drugInfo
{
　　public int drug_nameid　　{ get; set; }
　　public string drug_name　　{ get; set; }
　　public string drug_search_code　　{ get; set; }
　　public string lower_drug_name　　{ get; set; }
　　public string lower_drug_search_code　　{ get; set; }
}
Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();
stopWatch.Start();
key = key.ToLower();
var resultList = cacheList.Where(m => m.lower_drug_name.Contains(key) || m.lower_drug_search_code.Contains(key)).ToList();
stopWatch.Stop();
double eMseconds = Math.Max(0, stopWatch.Elapsed.TotalSeconds);
ViewBag.useTime = string.Format("用時{0}秒\r\n", eMseconds);

刷新頁面幾次，得到個平均用時約16MS左右。

雖然這樣做，內(nèi)存列表中會多一些冗余數(shù)據(jù)，但是得到的性能提升有一倍了。

第三次做法：

啟用PLINQ的并行計算，并行計算是NET4.0的特性，可以利用CPU多核的處理能力，提高運(yùn)算效率，但是不一定是成倍的
LIST等泛型啟用并行計算很簡單，使用AsParallel()即可，改進(jìn)如下：

Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();
stopWatch.Start();
key = key.ToLower();
var resultList = cacheList.AsParallel().Where(m => m.lower_drug_name.Contains(key) || m.lower_drug_search_code.Contains(key)).ToList();
stopWatch.Stop();
double eMseconds = Math.Max(0, stopWatch.Elapsed.TotalSeconds);
ViewBag.useTime = string.Format("用時{0}秒\r\n", eMseconds);

同樣，我們多刷新頁面幾次，獲得的平均時間為10MS左右。

當(dāng)然，寫到這里，大家以為這次的優(yōu)化就結(jié)束了，至少我當(dāng)時是這么想的。
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但是事實(shí)上，碰到了一個大麻煩。

由于產(chǎn)品運(yùn)行于服務(wù)器IIS上面，使用AsParallel并行特性時（默認(rèn)情況下，到底使用多少個線程來執(zhí)行PLINQ是在程序運(yùn)行時由TPL決定的。但是，如果你需要限制執(zhí)行PLINQ查詢的線程數(shù)目（通常需要這么做的原因是有多個用戶同時使用系統(tǒng)，為了服務(wù)器能同時服務(wù)盡可能多的用戶，必須限制單個用戶占用的系統(tǒng)資源），我們可以使用ParallelEnumerable. WithDegreeOfParallelism()擴(kuò)展方法達(dá)到此目的。），客戶端一個請求就占用了過多的系統(tǒng)資源，導(dǎo)致應(yīng)用程序池假死。無法提供服務(wù)。

我也嘗試過使用WithDegreeOfParallelism設(shè)置了一個相對較少的值，但是在使用LOADRUNNER來開啟200個并發(fā)的時候，也會產(chǎn)生假死的情況，于是，不得不嘗試下面第四步的辦法。

第四次做法：

Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();
stopWatch.Start();
key = key.ToLower();
ConcurrentBag<drugInfo> resultList = new ConcurrentBag<drugInfo>();
Parallel.For(0, cacheList.Count, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 4 }, (i) =>
{
var item = cacheList[i];
if (item.lower_drug_name.Contains(key) || item.lower_drug_search_code.Contains(key))
{
resultList.Add(item);
}
});
stopWatch.Stop();
double eMseconds = Math.Max(0, stopWatch.Elapsed.TotalSeconds);
ViewBag.useTime = string.Format("用時{0}秒\r\n", eMseconds);

時間與第三步?jīng)]有什么區(qū)別，但是這樣做解決了并發(fā)時，應(yīng)用程序池假死的問題。至此，困擾兩天的問題完美解決，雖然使用Parallel.For會帶來結(jié)果亂序的問題，但是結(jié)果數(shù)量已經(jīng)不多了，再次排序也沒有什么關(guān)系了。

具體原因參見下面：

ParallelOptions.MaxDegreeOfParallelism指明一個并行循環(huán)最多可以使用多少個線程。TPL開始調(diào)度執(zhí)行一個并行循環(huán)時，通常使用的是線程池中的線程，剛開始時,如果線程池中的線程很忙,那么,可以為并行循環(huán)提供數(shù)量少一些的線程（但此數(shù)目至少為1，否則并行任務(wù)無法執(zhí)行，必須阻塞等待）。等到線程池中的線程完成了一些工作,則分配給此并行循環(huán)的線程數(shù)目就可以增加，從而提升整個任務(wù)完成的速度，但最多不會超過ParallelOptions.MaxDegreeOfParallelism所指定的數(shù)目。

PLINQ的WithDegreeOfParallelism()則不一樣，它必須明確地指出需要使用多少個線程來完成工作。當(dāng)PLINQ查詢執(zhí)行時，會馬上分配指定數(shù)目的線程執(zhí)行查詢。

之所以PLINQ不允許動態(tài)改變線程的數(shù)目，是因?yàn)樵S多PLINQ查詢是“級聯(lián)”的，為保證得到正確的結(jié)果，必須同步參與的多個線程。如果線程數(shù)目不定，則要實(shí)現(xiàn)線程同步非常困難。

有關(guān)C# PLINQ 內(nèi)存列表查詢優(yōu)化歷程小編就給大家介紹這么多，希望對大家有所幫助！

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