通常在大数据量计算的应用程序里,CPU大部分时间处理等待状态.在一个单线程的应用程序里，这些查询会导致window消息处理能力阻塞,这里会导致计算时间很长,CPU利用率也非常低.
           最近一直在研究,提高处理性能的方法.
            开始利用,多线程,异步的方法来实现,
            下面的语句是用来分段进行数据整合, (如按天,或按月,对中间数据进行整合)整合SQL通过批量生成
            在单线程的执行时间,CPU利用率一般在1-10%,(服务器HP 580 4 CPU XEON 3.0G 16G内存,加盘柜),这样整合时间太长。
          如果分段整合，CPU利用率就在40-80%得到比较大的利用。     FileInfo[] files;

private void button1_Click(object sender, System.EventArgs e)
         {
             if(folderBrowserDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK)
             {
                 System.IO.DirectoryInfo di = new DirectoryInfo(folderBrowserDialog1.SelectedPath);
                 files = di.GetFiles();
             
                 
                 ThreadStart ts = new ThreadStart(start);
                 Thread thread = new Thread(ts);
                 thread.Start();
                 
                 
             }
         }
         public  delegate string myMethodDelegate( object[] args);
         static int t = 0;
         void start()
         {
             foreach(FileInfo file in files)
             {
                 System.IO.StreamReader sr = new StreamReader(file.FullName,System.Text.Encoding.Default);
                 string txt = sr.ReadToEnd();
                 sr.Close();
                 myMethodDelegate ddd= new myMethodDelegate(Work2);
                 ddd.BeginInvoke(new object[]{txt_connectString.Text,txt,file.FullName},new AsyncCallback(EndWorkBack), null);                Write(string.Format("T:{0}|{1}   {1}\r\n",DateTime.Now,file.FullName,t));
         
                 //_Task.StartTask(new TaskDelegate(_Task.Work2),new object[]{txt_connectString.Text,txt});
                 
             }
             
         }
         public string Work2( object[] args)
         {
             using(SqlConnection conn = new SqlConnection(args[0].ToString()))
             {
                 using(SqlCommand comm = new SqlCommand(args[1].ToString(),conn))
                 {
                     comm.CommandTimeout = 60000;
                     conn.Open();
                     comm.ExecuteNonQuery();
                 }
                 conn.Close();
             }
             return args[2].ToString();            
         }
         int i =0;
         protected void EndWorkBack( IAsyncResult ar ) 
         { 
             myMethodDelegate ddd = (myMethodDelegate)ar.AsyncState; 
             string result = ddd.EndInvoke( ar ); 
             i++;
             Write(string.Format("T:{3}:{2}:{0}    {1}\r\n",result,DateTime.Now,i,t));
         } 
         public void Write(string msg)
         {
             System.IO.StreamWriter sw = new StreamWriter("C:\\install.log",true,System.Text.Encoding.Default);
             sw.WriteLine(msg);
             sw.Close();        }


         不过上面程序也有一点问题，就是异步线程数据没有好的控制。如果同时执行线程，过多，CPU时间片分配就不合理，执行速度反而慢。
    后来就一直想用线程池的来合理处理线程。
         。Net自带的线程池使用起来比较简单。
       通过System.Threading.ThreadTool类就可以使用，
    定义回调方法
            WaitCallback async = new WaitCallback(FExeute);
        通过ThreadPool.QueueUserWorkItem(async,service);加入队列
        回调方法执行运算
        

public  void FExeute(object Param)
         {
             //myResetEvent.WaitOne();
             using(TG_EvaluteBaseDatasSet service = (TG_EvaluteBaseDatasSet)Param)
                   {
                 service.doResult();
                 writeFile(Path,service)    ;
                 OnTgReport(new ReportEvent(service.TE_PASS_RANGE,service.TE_YEAR,service.TE_MONTH,int.Parse(service.TE_I_E_FLAG),int.Parse(service.TE_ENTRY_TYPE)));
             }
             Interlocked.Decrement(ref number);
             //number--;
             
         }


    其中Interlocked.Decrement,是调用原子操作，进行减操作，
            Interlocked.Increment(ref number);是调用原子操作，进行加
    原子操作在多线程中不会有冲突。
          线程池有几点好处，
        1。多线程执行，
        2。根据CPU个数，性能等，合理安排执行的线程，（在实际操作过程中，通过SQL SERVER企业管理器中查看当前活动的进程数，可以看到当前正在执行的线程数）
        3。异步操作。
       相关资源：
       http:///program/c-/index2/15.htm        

http://www.codeproject.com/csharp/threadtests.asp
        http://www.microsoft.com/china/MSDN/library/netFramework/netframework/NECLRT.mspx