微软并行编程类库Parallel Extensions初探 Part1

来源:互联网 发布:低频治疗仪 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 21:25

本文转载于http://www.cnblogs.com/Terrylee/archive/2008/10/15/microsoft-Parallel-Extensions-overview-part1.html

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概述

Microsoft Parallel Extensions to the .NET Framework 3.5是一个托管编程模型,用于数据并行化和任务并行化,并可对统一在共同的工作调度程序之下的并行硬件进行协调。 Parallel Extensions to the .NET Framework 3.5使开发者更容易编写出充分发挥并行硬件的优势的程序,不但能随着处理器数量的增长而提高性能,而且避免了许多旧有并发编程模型的复杂性。

你可以从这里下载Microsoft Parallel Extensions to the .NET Framework 3.5 June 2008 CTP版本,安装后会注册一个System.Threading.dll程序集到GAC中。Parallel Extensions主要由两部分组成:Task Parallel Library(TPL)和Parallel LINQ (PLINQ),它们将会集成在.NET Framework 4.0中。

简单调用

在开始之前,我们不妨停下来思考几个问题:如果有多个线程在同一时间访问同一个变量,它们之间可能会互相影响,该如何解决?如果有多个线程同时锁住了一些资源,由于互相等待而造成死锁,该如何解决?如果觉的这些问题很难解决,那就不要思考了,有了Parallel.Invoke,无需再去考虑这些令人头疼的问题,我们先定义三个任务:

private void Task1(){    Thread.Sleep(1000);}private void Task2(){    Thread.Sleep(2000);}private void Task3(){    Thread.Sleep(3000);}

并行调用这三个任务,只需要一句话:

Parallel.Invoke(Task1, Task2, Task3);

除此之外,还可以把所有的任务放在一个Action数据组中,再进行调用,如下代码片段,这在某些场景中会非常的有用,我们在设计阶段无需考虑最终运行时将会有多少个任务会执行:

Action[] actions = { Task1, Task2, Task3 };Parallel.Invoke(actions);

我们不妨对Parallel.Invoke做一个简单的测试,如下代码片段所示:

private long InvokeSequential(){    Stopwatch watch = new Stopwatch();    watch.Start();    Task1();    Task2();    Task3();    watch.Stop();    return watch.ElapsedMilliseconds;}private long InvokeParallel(){    Stopwatch watch = new Stopwatch();    watch.Start();    Parallel.Invoke(Task1, Task2, Task3);    watch.Stop();    return watch.ElapsedMilliseconds;}private long InvokeParallelArray(){    Stopwatch watch = new Stopwatch();    watch.Start();    Action[] actions = { Task1, Task2, Task3 };    Parallel.Invoke(actions);    watch.Stop();    return watch.ElapsedMilliseconds;}

来看看最后的结果:

TerryLee_0199  

循环调用

循环执行某件事情应该是我们编程中经常遇到的问题,但是之前所有的循环只能顺序的进行执行,如下面这段代码,再平常不过了:

for (int i = 0; i < 10; i++){    Compute(i);} 

在Parallel Extensions中,可以使用Parallel.For来并行的执行循环任务:

Parallel.For(0, 10,        delegate (int i){            Compute(i);        }    );

甚至有了Lambda表达式,还可以更简单的编写为:

Parallel.For(0, 10,        i => { Compute(i);}    );

现在,我们再来做一个简单的测试,代码如下:

private static long SequentialForLoop(){    Stopwatch watch = new Stopwatch();    watch.Start();    for (int i = 0; i < 10; i++)    {        Compute(i);    }     watch.Stop();    return watch.ElapsedMilliseconds;}private static long ParallelForLoop(){    Stopwatch watch = new Stopwatch();    watch.Start();    Parallel.For(0, 10,            i => { Compute(i);}        );    watch.Stop();    return watch.ElapsedMilliseconds;}private static void Compute(int i){    Thread.Sleep(200 * i);}

测试结果如下:

TerryLee_0200

类似的在Parallel中还提供了Parallel.ForEach方法,如下图所示:

TerryLee_0201 

我们使用类似于如下的代码来使用该方法:

List<int> data = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5 };Parallel.ForEach(        data,        i => { Compute(i); }    );

总结

以上简单的介绍了Task Parallel Library中的Parallel, 希望对大家有所帮助。

 

作者:TerryLee
出处:http://terrylee.cnblogs.com
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