C# PLINQ 内存列表查询优化历程探讨
在软件开发中，尤其是在处理大量数据时，查询性能的优化显得尤为重要。C# 提供了 Parallel LINQ (PLINQ) 这一强大的工具，用于加速数据处理。本文将详细介绍如何通过优化内存列表查询来提升查询效率，特别关注在 C# 中使用 PLINQ 的方法和效果。
问题的背景是在 ASP.NET MVC 开发的药品管理应用中，需要快速地对药品名称和拼音码进行下拉匹配查询。初始的方法是直接在内存列表中使用 LINQ 查询，但这个过程涉及到大量的字符串比较，导致查询时间较长。原始的查询代码如下：
```csharp
var resultList = cacheList.Where(m => m.drug_name.ToLower().Contains(key) || m.drug_search_code.ToLower().Contains(key)).ToList();
```
这个查询中，`ToLower()` 方法的调用在每次比较时都会发生，增加了 CPU 的计算负担，因此平均查询时间约为 35 毫秒。
为了优化，第二次尝试是在缓存列表加载时预先将药品名称和搜索码转换为小写并存储，减少了运行时的字符串转换：
```csharp
public class drugInfo
{
// ...
public string lower_drug_name { get; set; }
public string lower_drug_search_code { get; set; }
}
```
修改后的查询代码如下：
```csharp
var resultList = cacheList.Where(m => m.lower_drug_name.Contains(key) || m.lower_drug_search_code.Contains(key)).ToList();
```
这种方法显著减少了运行时计算，平均查询时间降低到 16 毫秒，性能提升了一倍。
接下来，为了进一步提升性能，引入了 C# 4.0 引入的 PLINQ 并行查询。PLINQ 能够利用多核处理器的优势，将查询任务分解到多个线程执行，从而加速计算：
```csharp
var resultList = cacheList.AsParallel().Where(m => m.lower_drug_name.Contains(key) || m.lower_drug_search_code.Contains(key)).ToList();
```
使用 `AsParallel()` 将查询操作转化为并行处理后，平均查询时间进一步降低至 10 毫秒左右，再次提升了查询速度。
然而，实际部署到服务器 IIS 上时，可能会遇到新的挑战。由于 IIS 的工作进程模型（如应用程序池的配置、线程池限制等），并行查询可能不会像在开发环境中那样充分发挥作用。此外，过多的并行操作可能增加服务器资源竞争，反而影响整体性能。这时，可能需要考虑其他优化策略，比如：
1. **分页查询**：如果查询结果集过大，可以考虑分页展示，避免一次性加载大量数据。
2. **索引优化**：对于内存列表，可以创建自定义索引结构，提高查找速度。
3. **异步处理**：使用 `async/await` 语法，避免阻塞主线程，提高系统响应性。
4. **数据库优化**：如果条件允许，可以考虑将部分计算压力转移到数据库层面，利用数据库的索引和查询优化能力。
在进行性能优化时，应结合具体场景，综合考虑各种因素，例如服务器硬件配置、并发用户量、数据规模等，才能制定出最佳的优化策略。在实际应用中，还需要持续监控和调整，以确保优化措施的长期有效性。
