为何MaxDegreeOfParallelism升高时Parallel.For单核心CPU使用率下降

你测试所用的代码如下：

public static void myTest()
{
    Parallel.For(0, 50,new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 20 }, (kk) =>
    {
        List<int> mylist = new List<int>();
        while (true)
        {
            mylist.Add(1);
            if (mylist.Count > 500000)
            {
                mylist = new List<int>();
            }
        }
    });
}

测试截图：

核心原因如下：

• 这个负载不是纯CPU计算型负载，而是内存分配+垃圾回收密集型负载。你误以为局部变量无共享就不存在资源竞争，但实际上.NET的托管堆、垃圾回收是所有线程共享的全局资源，会产生大量同步开销。
• 代码中生成的List<int>长度超过50万时，单个数组占用空间达到2MB，远大于.NET默认85000字节的大对象阈值，会被分配到大对象堆（LOH）。LOH的分配需要获取全局锁，并行度越高，多个线程抢锁的等待时间越长，线程等待时不会占用CPU，直接拉低单核心使用率。
• 并行度设为1时，没有锁竞争、也没有线程上下文切换开销，线程可以全程占用核心跑业务逻辑，所以CPU占用直接拉满100%。
• 当并行度达到20时，如果数值超过你设备的CPU物理核心数，操作系统需要频繁在20个线程之间做上下文切换，切换过程的开销不属于业务计算范畴，也会降低单核心的有效计算占比。
• 频繁的大对象分配会触发高频垃圾回收，GC的Stop The World（STW）阶段会挂起所有工作线程，这段时间核心不会执行业务代码，进一步降低了CPU的有效使用率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SandiaDeDia