14.2.5 并行化应用程序

14.2.5 并行化应用程序


 


    因为这一章是真正有关并行化的，这才是这个应用程序中的最有趣的部分。我们将讨论两种语言写的代码，首先以可能最简单的方法实现 C# 版本。


 


在 C# 中以并行方式运行滤镜


 


    要实现 C# 版本，我们从清单 14.11 中把 RunFilter 方法拿过来，把 for 循环替换成对 Parallel.For 方法的调用。由于 C# 3.0 中有 lambda 函数，它正是句法结构的转换（syntactic transformation）。我们还要写一个 MakeEffect 方法的并行变体，来自清单 14.14，返回图形效果（是一个函数），执行这个颜色滤镜。你可以在清单 14.17 中看到并行版本。


 


Listing 14.17 Applying color filter in parallel (C#)


 


public static SimpleColor[,] RunFilterParallel
    (this SimpleColor[,] arr, Func<SimpleColor, SimpleColor> f) {
  int height = arr.GetLength(0), width = arr.GetLength(1);
  var result = new SimpleColor[height, width];
  Parallel.For(0, height, y => {
    for(int x = 0; x < width; x++)
      result[y, x] = f(arr[y, x]);
  });
return result;
}


public static Func<SimpleColor[,], SimpleColor[,]> MakeParallelEffect
    (Func<SimpleColor, SimpleColor> filter) {
  return arr => RunFilterParallel(arr, filter);
}


 


    原来的代码包含两个嵌套的 for 循环，但我们只并行化外部的循环。对于大多数图像来说，这会给基础库足够的灵活性，高效地并行化代码，而无需创建大量不必要的任务。使滤镜以并行运行，只要改变两行代码。把 for 循环改成对  Parallel.For 方法的调用，并不总是像看上去那么简单。一定要仔细看看代码，并考虑并行化是否会导致任何问题。


    例如，我们必须小心循环是否会修改任何可变的状态。在清单 14.17 中，我们通过只使用本地可变状态，避免这一问题。数组 result 不能从这个函数的外部访问，使整体的方法是函数式的。此外，每次迭代只使用数组的单独部分（一个水平行）。


    另外，很多 .NET 类并不是线程安全（thread-safe）的，这意味着，当你开始从多个线程访问单个实例时，它们的行为可能是未定义的。在 14.3 节中，我们会看到这确实是一个问题，甚至看起来简单的类型，比如，Random；我们还将学习如何使用锁，来解决这个问题。首先，让我们看看上面代码的 F# 版本。


 


F# 中数组的并行处理


 


    F# 版本的源代码将几乎就是直接翻译我们所看到的前面的 C# 的清单，但同时，它是更为一般的函数。如果你在 F# 中实现前面 C# 清单，其中的变化是，你可能会删除所有不必要的类型批注。执行这些操作之后, 可以看到，代码没有在任何地方显式提到 SimpleColor 类型，它不需要知道正在处理颜色。在 Visual Studio 中，如果你悬停在从 C# 翻译过来的函数上，会看到以下推断出的类型：


 


('a -> 'b) -> 'a[,] -> 'b[,]


 


    只是通过删除了类型注释，我们就使得函数更加泛型。这个函数的类型与 Array2D.map 类型是相同的，在这一章的前面，我们曾经用过。类型签名中的变化也提示，名字也应该是泛型化的。毕竟，我们将执行映射操作，只是以并行方式。这些改变的结果展示在清单 14.18 中。


 


Listing 14.18 Parallel map function for the 2D array (F#)


 


module Array2D =
  module Parallel =
    let map f (arr:_ [,]) =
      let height, width = arr.GetLength(0), arr.GetLength(1)
      let result = Array2D.zeroCreate height width
      pfor 0 (height - 1) (fun y –>
        for x = 0 to width - 1 do
          result.[y, x] <- f(arr.[y, x]))
      result


let runFilterParallel f arr = Array2D.Parallel.map f arr




    简单的翻译行为揭示了一个更深层次的方面，我们的原来的代码是很奇怪的现象。新的函数所做的事与 Array2D.map 完全相同，除了是以并行方式执行以外，所以，我们把函数命名这 map，并把它放在模块 Array2D.Parallel 的内部，使它更可重复使用的。要实现并行化，我们将使用我们的工具函数 pfor，来自 14.1.1 节。


    我们已经注意到 F# 中的这种泛型化之后，就可以改变 C# 版本来匹配它，像这样改变方法的声明：


 


public static TResult[,] ParallelMap<TSource, TResult>
    (this TSource[,] arr, Func<TSource, TResult> f) {


 


    然后，我们必须适当地通过代码，传播类型参数，用 SimpleColor 代替 TSource 或 TResult，取决于上下文。类型推断然后会处理提供的类型参数值，在这里，我们会调用该方法。


    清单 14.18 的最后一行，为并行的 map 函数创建别名。我们原来的目标是写一个函数，来并行运行图形滤镜，别名使代码更具可读性，因为，名字提供一个更好的线索，说明函数是如何使用的。


    现在，我们已经对简单的颜色滤镜进行了并行化，下面要去实现一个更一般的效果：模糊化图像。这会把我们的应用程序所覆盖的范围起来，但是，你可能要尝试更多的效果。