C#并发编程-3 并行编程基础

  • C#并发编程-3 并行编程基础已关闭评论
  • 12 次浏览
  • A+
所属分类:.NET技术
摘要

如果程序中有大量的计算任务,并且这些任务能分割成几个互相独立的任务块,那就应该使用并行编程。

如果程序中有大量的计算任务,并且这些任务能分割成几个互相独立的任务块,那就应该使用并行编程。

并行编程用于分解计算密集型的任务片段,并将它们分配给多个线程。这些并行处理方法只适用于计算密集型的任务。

一 数据的并行处理

如果有一批数据,需要对每个数据进行相同的操作,其操作是计算密集型的,需要耗费一定的时间。

Parallel 类型有 ForEach 方法可以解决上述问题。

下例使用了一批矩阵,对每一个矩阵都进行旋转,Matrix类的Rotate方法是计算密集型的任务。

void RotateMatrices(IEnumerable<Matrix> matrices, float degrees) {     Parallel.ForEach(matrices, matrix => matrix.Rotate(degrees)); }

在某些情况下需要尽早结束这个循环,例如发现了无效值时。下例反转每一个矩阵,但是如果发现有无效的矩阵,则中断循环:

void InvertMatrices(IEnumerable<Matrix> matrices) {     Parallel.ForEach(matrices, (matrix, state) =>     {         if (!matrix.IsInvertible)             state.Stop();         else             matrix.Invert();     }); }

更常见的情况是可以取消并行循环,这与结束循环不同。结束(stop)循环是在循环内部进行,

而取消(cancel)循环是在循环外部进行的。例如,点击“取消”按钮可以取消一个 CancellationTokenSource,以取消并行循环,如下:

void RotateMatrices(IEnumerable<Matrix> matrices, float degrees,CancellationToken token) {     Parallel.ForEach(matrices,new ParallelOptions { CancellationToken = token }, matrix => matrix.Rotate(degrees)); }

注意,每个并行任务可能都在不同的线程中运行,因此必须保护对共享的状态。

 

二 并行聚合

使用Parallel,在并行操作结束时,可以根据需要聚合结果,包括累加和、平均值等。

Parallel 类通过局部值(local value)的概念来实现聚合,局部值就是只在并行循环内部存在的变量。

这意味着循环体中的代码可以直接访问值,不需要担心同步问题。

循环中的代码使用 LocalFinally 委托来对每个局部值进行聚合。

需要注意的是,localFinally 委托需要以同步的方式对存放结果的变量进行访问。

下面是一个并行求累加和的例子:

//注意,这不是最高效的实现方式,只是举个例子,说明用锁来保护共享状态。 static int ParallelSum(IEnumerable<int> values) {     object mutex = new object();     int result = 0;     Parallel.ForEach(         source: values,         localInit: () => 0,         body: (item, state, localValue) => localValue + item,         localFinally: localValue =>         {             lock (mutex)                 result += localValue;         }     );     return result; }

并行 LINQ 对聚合的支持,比 Parallel 类更加易用:

static int ParallelSum(IEnumerable<int> values) {     return values.AsParallel().Sum(); }

PLINQ 本身支持很多常规操作(例如求累加和)。大多数情况下PLINQ 对聚合的支持更有表现力,代码也更少。

PLINQ也可通过 Aggregate 实现通用的聚合功能:

static int ParallelSum(IEnumerable<int> values) {     return values.AsParallel().Aggregate(         seed: 0,         func: (sum, item) => sum + item     ); }

 

三 并行调用

如果需要并行调用一批方法,并且这些方法(大部分)是互相独立的。

Parallel 类有一个简单的成员 Invoke,可用于这种场合。

下面的例子将一个数组分为两半,并且分别独立处理:

static void ProcessArray(double[] array) {     Parallel.Invoke(         () => ProcessPartialArray(array, 0, array.Length / 2),         () => ProcessPartialArray(array, array.Length / 2, array.Length)     ); } static void ProcessPartialArray(double[] array, int begin, int end) {     // 计算密集型的处理过程 ... }

如果在运行之前都无法确定调用的方法数量,就可以在 Parallel.Invoke 函数中输入一个委托数组,Parallel.Invoke 也支持取消操作:

static void DoAction20Times(Action action, CancellationToken token) {     Action[] actions = Enumerable.Repeat(action, 20).ToArray();     Parallel.Invoke(new ParallelOptions { CancellationToken = token }, actions); }

对于简单的并行调用,Parallel.Invoke 是一个非常不错的解决方案。

但在以下两种情况中使用 Parallel.Invoke 并不是很合适:

要对每一个输入的数据调用一个操作(改用Parallel.Foreach),或者每一个操作产生了一些输出(改用并行 LINQ)。

 

四 并行LINQ

LINQ 可以实现在序列上”拉取“数据的运算。并行LINQ(PLINQ)扩展了 LINQ,以支持并行处理。

PLINQ 非常适用于数据流的操作,一个数据队列作为输入,一个数据队列作为输出。

下面简单的例子将序列中的每个元素都乘以2:

static IEnumerable<int> MultiplyBy2(IEnumerable<int> values) {     return values.AsParallel().Select(item => item * 2);    //实际应用中,计算工作量要大得多 }

按照并行 LINQ 的默认方式,这个例子中输出数据队列的次序是不固定的。

我们可以指明要求保持原来的次序。下面的例子也是并行执行的,但保留了数据的原有次序:

static IEnumerable<int> MultiplyBy2(IEnumerable<int> values) {     return values.AsParallel().AsOrdered().Select(item => item * 2); }

Parallel 类可适用于很多场合,但是在做聚合或进行数据序列的转换时,PLINQ 的代码更加简洁。

PLINQ 为各种各样的操作提供了并行的版本,包括过滤(Where)、投影(Select)以及各种聚合运算,

例如 Sum、Average 和更通用的 Aggregate。一般来说,对常规 LINQ 的所有操作都可以通过并行方式对 PLINQ 执行。

 

以上。