使用多个 Datareader 连接进行批处理答案

【问题标题】：Batch processing using multiple Datareader connections使用多个 Datareader 连接进行批处理
【发布时间】：2021-02-03 19:51:23
【问题描述】：

我有一个包含超过 100000 条记录的表。我想读取数据，处理它们，然后如果处理成功则删除该行，如果失败则使用错误代码更新该行。

我的方法是一次获取 1000 条记录，将其加载到数据表中，然后将其传递给在 5 个并行线程中运行进程的函数。处理完前 1000 条记录后，打开一个新的 DataReader 并处理接下来的 1000 条......等等......

我的方法看起来正确吗？我遇到的问题是代码运行良好，但 1000 条记录没有完全处理。处理了大约 300 条记录，其余的仍然存在。我在这里做错了什么？

 using (SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader) {
    if (rdr.HasRows) {
        Datatable dt = new Datatable();
        dt.Load(rdr);
        //process data
        results = Process(dt);
    }
}

public List<string> Process(Datatable dt) {
    var options = new ParallelOptions() {
    MaxDegreeOfParallelism = 5
    }
    List<string> results = new List<string>();
    
    Parallel.ForEach(dt.Rows.Cast<DataRow>(), options, (trans) => {
        //process and then delete/update row
        ....
        results.Add(transResult);
    });
    return results
}

【问题讨论】：

从多个线程同时在results 上调用Add 是不安全的。在并行作业完成后使用ConcurrentBag 并调用ToList()，或者使用lock 语句包装Add
这种方法是错误的，有几个原因。 Parallel.ForEach 仅用于使用所有可用内核处理大量内存数据，不用于并行运行异步 IO 操作。无论process and then delete/update row 做什么，在某些时候它都会与数据库通信，一次慢行，在等待数据库响应时阻塞 CPU 内核
您执行什么样的处理？这很重要。您可以使用 Dataflow 类（如 TransformBlock、ActionBlock 和 BatchBlock）来读取流中的源数据，处理每一行并批处理结果，然后再将它们批量写入数据库，避免单个行修改所需的网络往返
你在做什么处理？这一切都可以在 SQL 中完成吗？ @PanagiotisKanavos lambda 中没有完成 IO，它正在内存中工作 DataTable
//process and then delete/update row DataRow 所经历的处理类型的信息？是I/O-bound or CPU-bound吗？

标签： c# .net multithreading datatable datareader

【解决方案1】：

线程共享相同的资源，因此会导致 dbContext 出现问题。所以最好在 Parallel.ForEach 中做锁

    Parallel.ForEach(dt.Rows.Cast<DataRow>(), options, (trans) => {
        var obj=new object();
    lock(obj)
            {
            //...your processing
            }
        });

【讨论】：

锁定对象的创建必须脱离循环。那么它应该可以工作，但它可能会对性能产生很大影响。