ToList()所带来的性能影响

最新推荐文章于 2025-07-25 21:32:44 发布

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文章标签： c#

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/678279

通过案例分析ToList()和Count()方法如何显著降低程序性能，并提供优化建议。

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原文: ToList()所带来的性能影响

前几天优化师弟写的代码，有一个地方给我留下很深刻的印象，就是我发现他总是将PLINQ的结果ToList<>()，然后再返回给主程序，对于这一点我十分不解，于是去问他是什么原因，得到的答案很幽默:因为习惯。
有时候对于方法的不甚了解加上“习惯”，往往是程序性能和稳定性终结者，就拿这个Case来说吧，原始代码如下：
var query = from cr in LCRNormal.AsParallel() let listId = from crt in LCRNormal group crt by crt.KeyValue into m select m.Max(n => n.DBID) where listId.Contains(cr.DBID) && !cr.IsRegularRecord && cr.Status != 3 select new ComputingResultForTemp() { KeyValue = cr.KeyValue, DBID = cr.DBID, Status = cr.Status };

    经过以上PLINQ后，泛型列表中大概还剩下60万至100万条数据，然后我们这位师弟做了两个很“施瓦辛格”的动作：ToList<>()和Count()，测试程序运行在一台4*2G HZ，12GB内存的服务器上，竟然跑了2天多！我觉得正式这两个方法导致了程序性能的降低，为了确定我的判断，我分别在以上代码、ToList<>()和Count()周围加上了StopWatch计时器，然后将结果以文本的形式输出：
    ● 100万数据PLINQ：
==========3/26/2011 01:34:31 PM ===========
**(GetDeletedRecords)Start PLINQ(LINQ FITTER)
==========3/26/2011 01:38:38 PM ===========
**(GetDeletedRecords)Finish PLINQ (LINQ FITTER)
   ● 80万数据ToList <>()：
==========3/26/2011 03:22:10 PM ===========
**(GetDeletedRecords)Start Get List
● 80万数据Count()：
==========3/28/2011 02:12:09 PM ===========
**(GetDeletedRecords)Start Get Count
==========3/28/2011 08:50:55 PM ===========
** (GetDeletedRecords)Finish Get Count
    日志格式是这样：任务开始时输出当前时间和“Start”，任务结束时输出“Finish”，当从日志中可以看出，PLINQ的效率还是很高的，只运行了几分钟；ToList<>()方法在运行了1天多后人为终止，所以只有Start没有Finish；Count()方法也运行了6小时多。
    所以最终优化方案很简单，去掉了ToList和Count，程序从几天的运行时间一下缩短到几个小时。