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：
{
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：
{
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（Task’s 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
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