ToList 所帶來的效能影響

前幾天優化師弟寫的**，有乙個地方給我留下很深刻的印象，就是我發現他總是將plinq的結果tolist<>()，然後再返回給主程式，對於這一點我十分不解，於是去問他是什麼原因，得到的答案很幽默:因為習慣。

有時候對於方法的不甚了解加上「習慣」，往往是程式效能和穩定性終結者，就拿這個case來說吧，原始**如下：

[c-sharp]view plain

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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()

; 經過以上plinq後，泛型列表中大概還剩下60萬至100萬條資料，然後我們這位師弟做了兩個很「施瓦辛格」的動作：tolist<>()和count()，測試程式執行在一台4*2g hz，12gb記憶體的伺服器上，竟然跑了2天多！我覺得正式這兩個方法導致了程式效能的降低，為了確定我的判斷，我分別在以上**、tolist<>()和count()周圍加上了stopwatch計時器，然後將結果以文字的形式輸出：

● 100萬資料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)

● 80萬資料tolist <>()：

**********3/26/2011 03:22:10 pm **********=

**(getdeletedrecords)start get list

● 80萬資料count()：

**********3/28/2011 02:12:09 pm **********=

**(getdeletedrecords)start get count

**********3/28/2011 08:50:55 pm **********=

** (getdeletedrecords)finish get count

日誌格式是這樣：任務開始時輸出當前時間和「start」，任務結束時輸出「finish」，當從日誌中可以看出，plinq的效率還是很高的，只執行了幾分鐘；tolist<>()方法在執行了1天多後人為終止，所以只有start沒有finish；count()方法也執行了6小時多。

所以最終優化方案很簡單，去掉了tolist和count，程式從幾天的執行時間一下縮短到幾個小時。

ToList 所帶來的效能影響

ToList 所帶來的效能影響

ToList 所帶來的效能影響

ToList 所帶來的效能影響

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