我有一个CPU密集型的应用程序。在单个线程上处理数据时，CPU使用率会持续很长时间达到100％。因此应用程序的性能似乎受到CPU的约束。我已经多线程化了应用程序的逻辑，从而提高了整体性能。但是，CPU使用率几乎不超过30％-50％。我期望CPU（和许多核心）达到100％，因为我同时处理了许多数据集。
下面是我用来启动线程的逻辑的简化示例。当我运行这个例子时，CPU达到100％（在8/16核心机器上）。但是，我使用相同模式的应用程序没有。
public class DataExecutionContext
{
public int Counter { get; set; }
// Arrays of data
}
static void Main(string[] args)
{
// Load data from the database into the context
var contexts = new List<DataExecutionContext>(100);
for (int i = 0; i < 100; i++)
{
contexts.Add(new DataExecutionContext());
}
// Data loaded. Start to process.
var latch = new CountdownEvent(contexts.Count);
var processData = new Action<DataExecutionContext>(c =>
{
// The thread doesn't access data from a DB, file,
// network, etc. It reads and write data in RAM only
// (in its context).
for (int i = 0; i < 100000000; i++)
c.Counter++;
});
foreach (var context in contexts)
{
processData.BeginInvoke(context, new AsyncCallback(ar =>
{
latch.Signal();
}), null);
}
latch.Wait();
}
我已将锁的数量减少到严格的最小值（只有锁定器锁定）。我发现的最好方法是创建一个线程可以在内存中读/写的上下文。上下文不在其他线程之间共享。线程无法访问数据库，文件或网络。换句话说，我描述了我的应用程序，我没有发现任何瓶颈。
为什么我的应用程序的CPU使用率不会达到50％左右？这是我使用的模式吗？我应该创建自己的线程而不是使用.Net线程池吗？有没有陷阱？有什么工具可以推荐我找到我的问题吗？
谢谢！
有很多事情可能会导致这种行为。
首先，你有什么类型的CPU？如果您有i7或类似的处理器，操作系统会将其视为具有8个内核，而实际上，它有4个内核，具有2个超线程/核心。对于大多数操作而言，即使操作系统以这种方式看到，超线程也不能提供与第二个核心相同的可扩展性。我有这个原因导致我的整体CPU使用率低于操作系统......
其次，你可能会发生某种形式的真正共享。你提到你有锁定 - 即使它被保持在最低限度，锁可能会阻止你有效地安排这个。
此外，您现在正在安排所有100个工作项目。操作系统必须进出这100个线程。您可能希望将此限制为仅允许在给定时间处理特定数字。使用新的任务并行库（使用Parallel.ForEach并使用ParallelOptions设置来获得最大线程数）会更容易 - 但可以自己完成。
鉴于您要安排所有100个项目同时处理，分页可能会妨碍获得最大吞吐量的能力。
此外，如果您正在进行任何其他“更真实”的工作 - 您可能会遇到错误的共享问题，尤其是在您使用共享的数组或集合时（即使您处理的元素未共享）。
我建议在VS 2010中的并发分析器下运行它 - 它会让你更清楚地了解正在发生的事情。
这是在没有看到您的应用程序的推测，但如果您的应用程序正在处理文件，数据库，创建大量对象（请求内存），使用网络设备或任何类型的硬件设备，那么这些因素可能会限制您的应用程序达到100％cpu使用率。这与线程切换相结合也可能是一个因素。
你说你使用的是你给出的示例模式，但是你说这个例子达到了100％的利用率但你的应用却没有。因此存在一些差异，您应该尝试更详细地描述您的应用程序正在做什么。 50％的利用率也不错。许多应用程序在超线程Intel CPU上运行率为50％，并且运行良好。如果应用程序没有达到100％的CPU利用率并且你仍然获得了良好的性能，那么我会说这实际上是一件好事，因为它意味着你有一些头部空间，因为它不再受CPU限制。这意味着其他事情可能占用CPU时间的情况下，您的应用程序不会受到太大影响。如果它处于100％利用率，那么当其他进程激活使用CPU时，您会看到应用程序性能动摇。
如果要进行大量小内存分配 - 托管堆可以成为阻塞线程的共享资源，从而减慢进程并降低CPU使用率