• 使用Intel Thread Profiler查看Parallel.For性能


          Intel Thread Profiler是intel公司发布的一个优化线程的可视化工具。它有助于您了解线程应用的结构,

    最大限度提升应用性能。同时可以快速准确找到影响程序执行时间的代码位置。今天的文章就是使用该工具

    来对比一下使用Microsoft Parallel Extensions Jun08 CTP 中的Parallel.For与我们平时使用的for语句在

    CPU运行时性能参数的一些不同之处。

         下面是我们平时使用for方式来遍历集合的例子

    1.使用普通的for循环来遍历列表:

     
    private static void Ex1Task2_UserForLoop()
    {
                EmployeeList employeeData 
    = new EmployeeList();

                Console.WriteLine(
    "Non-parallelized for loop");

                DateTime start 
    = DateTime.Now;
                Console.WriteLine(
    "Payroll process started at {0}", start);
                
    for (int i = 0; i < employeeData.Count; i++)
                {
                    Console.WriteLine(
    "Starting process for employee id {0}",
                        employeeData[i].EmployeeID);
                    
    decimal span = PayrollServices.GetPayrollDeduction(employeeData[i]);
                    Console.WriteLine(
    "Completed process for employee id {0} process took {1} seconds",
                        employeeData[i].EmployeeID, span);
                    Console.WriteLine();
                }

                DateTime end 
    = DateTime.Now;
                TimeSpan jobTime 
    = end.Subtract(start);

                Console.WriteLine(
    "Payroll finished at {0} and took {1}", end, jobTime);
                Console.WriteLine();
    }

    2.使用并行方式Parallel.For的代码:

    private static void Ex1Task2_UseParallelForMethod()
    {
                Parallel.For(
    0, employeeData.Count, i =>
                {
                    Console.WriteLine(
    "Starting process for employee id {0}", employeeData[i].EmployeeID);
                    
    decimal span = PayrollServices.GetPayrollDeduction(employeeData[i]);
                    Console.WriteLine(
    "Completed process for employee id {0}", employeeData[i].EmployeeID);
                    Console.WriteLine();
                });
    }

         下面就是两者在intel thread profiler下执行时的性能参数,首先是普遍for循环方式:

     

        这里有必要说明一下图中红框中的四个指标:

        Processor Queue Length:是指处理队列中的线程数。即使在有多个处理器的计算机上处理器时间也会有一个单队列。

    不象磁盘计数器,这个计数器仅计数就绪的线程,而不计数 运行中的线程。如果处理器队列中总是有两个以上的线程通常表

    示处理器堵塞。这个计数器仅显示上一次观察的值;而不是一个平均值。

        Context Switches per Second:每秒线程切换次数, 在有的书中翻译成上下文切换,实际含义是任务切换,或CPU寄存

    器内容切换。当多任务内核决定运行另外的任务时,它保存正在运行任务的当前状态(Context),即CPU寄存器中的全部内

    容。这些内容保存在任务的当前状况保存区(Tasks Context Storage area),也就是任务自己的栈区之中。入栈工作完

    成以后,就是把下一个将要运行的任务的当前状况从该任务的栈中重新装入CPU的寄存器,并开始下一个任务的运行。这个过

    程叫做任务切换。任务切换过程增加了应用程序的额外负荷。CPU的内部寄存器越多,额外负荷就越重。做任务切换所需要的

    时间取决于CPU有多少寄存器要入栈。更多的内容参见这篇文章, 还有一篇比较有意思的文章是蔡学庸先生写的,链接在这里

        Privileged Time(CPU内核时间)是在特权模式下处理线程执行代码所花时间的百分比。如果该参数值和"physical

    Disk"参数值一直很高,表明I/O有问题。可考虑更换更快的硬盘系统。另外设置Tempdb in RAM,减低"max async IO",

    "max lazy writer IO"等措施都会降低该值。

        Processor Time: 指处理器执行非闲置线程时间的百分比。这个计数器设计成用来作为处理器活动的主要指示器。它通

    过在每个范例间隔中衡量处理器用于执行闲置处理线程的时间,并且用100%减去该值得出。(每个处理器有一个闲置线程,

    该线程在没有其它线程可以运行时消耗周期)。可将其视为范例间隔用于做有用工作的百分比。

        下面是使用Parallel.For的运行参数截图:

     

        我们可以对比看一下这四个指标:                                                                      

          Processor Queue Length:普通for循环下是其平均值为1.7,而Parallel.For下是6.9,通过该值可以看出

    Parallel.For会生成更多的线程加入到CPU的任务队列之中。

         Context Switch/Sec :普遍for循环下是其平均值为7889.6,而Parallel.For下是16966.9。而该值上后

    者比前者高出一倍的原因我想主要就是在Processor Queue Length上,因为我记得windowsnt下CPU的每个

    时间片的长度是20微秒,而如果CPU当前执行的任务未完成而时间片已用完就会造成Context Switch。而频繁

    的切换也是影响系统性能的重要因素之一。(这里我想Parallel.For本身在使用上也不是说只要用了就会有怎么的

    速度和性能上的提升,还要看Parallel.For中的代码会不会出现频繁的Context Switch) 。

        Privileged Time : 普遍for循环下是其平均值为9.623,而Parallel.For下是21.211。该值也是后者高于前者,

    原因我想应该是由于CPU的使用率高了,导致要不断的到内存(或硬盘等外设)中访问操作数据(比如打印结果

    到屏幕等),而些操作所耗时间最后是要算在Privileged Time(特权模式是为操作系统组件和操纵硬件驱动程序

    而设计的一种处理模式。它允许直接访问硬件和所有内存)中的。

       

        Processor Time: 普遍for循环下是其平均值为11.892,而Parallel.For下是32.161。我想这个结果应该是

    我们希望看到了,必定使用 Parallel.For会让我们的CPU"全身心"的投入到工作中,而这最终会让我们的程序运行

    的更快,效率更高。

        通过本例可以看出,通过Parallel.For可以提升CPU的运行效率(创建多线程),但同时也造成了更多的Context

    Switch,而切换的频繁程度与当前任务队列中的线程数量有一定关系。看来在使用Parallel.For时,我们还要考虑

    诸如 Context Switch这类因素对程序运行时间的影响,当然也不是所有的应用都适合于Parallel.For这类的并行

    开发方式。在进行并行开发时要提升性能也有一些门道,比如在Microsoft Parallel Extensions Jun08 CTP中的

    帮助文档中有一篇Performance Tips就介绍了一些"点子"。

         Tags:intel thread profiler,性能,线程,并行,Parallel

         原文链接:http://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2009/01/07/1371150.html

         作者:代震军,daizhj

         网站主页:http://daizhj.cnblogs.com

         Intel Thread Profiler 下载链接,点击这里:)

         Microsoft Parallel Extensions Jun08 CTP 下载链接,点击这里:)

         本文DEMO下载链接: /Files/daizhj/Parallel_Example.rar

        

  • 相关阅读:
    IoC之Ninject
    C#中的扩展方法
    Office 2016 Pro Plus Project 专业版 Visio 专业版 64 位vol版本方便KMS小马oem
    Microsoft Office 2016 简体中文 Vol 版镜像下载
    svn 被锁住 冲突 Can't revert without reverting children
    定时检查服务批处理,发现服务停止立即启动服务
    C++中关于[]静态数组和new分配的动态数组的区别分析
    IP地址与无符号整数值相互转换
    算法:整数与ip地址转换
    将字符串表示的IP地址转变为整形表示
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/daizhj/p/1371150.html
Copyright © 2020-2023  润新知