C#并行编程-Parallel

来源:互联网 发布:mac版office彻底删除 编辑:程序博客网 时间:2024/04/27 20:38

菜鸟学习并行编程,参考《C#并行编程高级教程.PDF》,如有错误,欢迎指正。

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  • C#并行编程-相关概念

  • C#并行编程-Parallel

  • C#并行编程-Task

  • C#并行编程-并发集合

  • C#并行编程-线程同步原语

  • C#并行编程-PLINQ:声明式数据并行

 

TPL中引入了一个新命名空间System.Threading.Tasks,在该命名空间下Task是主类,表示一个类的异步的并发的操作,创建并行代码的时候不一定要直接使用Task类,在某些情况下可以直接使用Parallel静态类(System.Threading.Tasks.Parallel)下所提供的方法,而不用底层的Task实例。

Parallel.Invoke 

试图将很多方法并行运行,如果传入的是4个方法,则至少需要4个逻辑内核才能足以让这4个方法并发运行,逻辑内核也称为硬件线程。

需要注意的是:1.即使拥有4个逻辑内核,也不一定能够保证所需要运行的4个方法能够同时启动运行,如果其中的一个内核处于繁忙状态,那么底层的调度逻辑可能会延迟某些方法的初始化执行。

                    2.通过Parallel.Invoke编写的并发执行代码一定不能依赖与特定的执行顺序,因为它的并发执行顺序也是不定的。

                    3.使用Parallel.Invoke方法一定要测量运行结果、实现加速比以及逻辑内核的使用率,这点很重要。

                    4.使用Parallel.Invoke,在运行并行方法前都会产生一些额外的开销,如分配硬件线程等。

 

好处:这是一种并行运行很多方法的简单方式,使用Parallel.Invoke,不需要考虑任务和线程的问题。

下面贴代码:

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    class Program    {        private static List<Product> ProductList = null;        /*  coder:释迦苦僧         *  没有特定的执行顺序         *  示例中 基于电脑配置 采用了4个方法的并行编程         *  Parallel.Invoke 首先会尝试并行启动4个方法,充分利用一个或多个物理处理器所提供的多个逻辑内核         *  但是在实际的并行执行中,至少要有4个逻辑内核才能满足4个方法的并行运行         *  如果有个或者多个逻辑内核处于繁忙状态,那么底层的调度逻辑可能会延迟某些方法的初始化执行         *  通过Parallel.Invoke编写的并发执行代码一定不能依赖与特定的执行顺序,因为它的并发执行顺序也是不定的。         */        static void Main(string[] args)        {            ProductList = new List<Product>();            Thread.Sleep(3000);            Stopwatch swTask = new Stopwatch();            swTask.Start();            /*执行并行操作*/            Parallel.Invoke(SetProcuct1_500, SetProcuct2_500, SetProcuct3_500, SetProcuct4_500);            swTask.Stop();            Console.WriteLine("500条数据 并行编程所耗时间:" + swTask.ElapsedMilliseconds);            ProductList = new List<Product>();            Thread.Sleep(3000);/*防止并行操作 与 顺序操作冲突*/            Stopwatch sw = new Stopwatch();            sw.Start();            SetProcuct1_500();            SetProcuct2_500();            SetProcuct3_500();            SetProcuct4_500();            sw.Stop();            Console.WriteLine("500条数据  顺序编程所耗时间:" + sw.ElapsedMilliseconds);            ProductList = new List<Product>();            Thread.Sleep(3000);            swTask.Restart();            /*执行并行操作*/            Parallel.Invoke(() => SetProcuct1_10000(), () => SetProcuct2_10000(), () => SetProcuct3_10000(), () => SetProcuct4_10000());            swTask.Stop();            Console.WriteLine("10000条数据 并行编程所耗时间:" + swTask.ElapsedMilliseconds);            ProductList = new List<Product>();            Thread.Sleep(3000);            sw.Restart();            SetProcuct1_10000();            SetProcuct2_10000();            SetProcuct3_10000();            SetProcuct4_10000();            sw.Stop();            Console.WriteLine("10000条数据 顺序编程所耗时间:" + sw.ElapsedMilliseconds);            Console.ReadLine();        }        private static void SetProcuct1_500()        {            for (int index = 1; index < 500; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct1 执行完成");        }        private static void SetProcuct2_500()        {            for (int index = 500; index < 1000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct2 执行完成");        }        private static void SetProcuct3_500()        {            for (int index = 1000; index < 2000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct3 执行完成");        }        private static void SetProcuct4_500()        {            for (int index = 2000; index < 3000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct4 执行完成");        }        private static void SetProcuct1_10000()        {            for (int index = 1; index < 20000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct1 执行完成");        }        private static void SetProcuct2_10000()        {            for (int index = 20000; index < 40000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct2 执行完成");        }        private static void SetProcuct3_10000()        {            for (int index = 40000; index < 60000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct3 执行完成");        }        private static void SetProcuct4_10000()        {            for (int index = 60000; index < 80000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct4 执行完成");        }    }    class Product    {        public string Name { get; set; }        public string Category { get; set; }        public int SellPrice { get; set; }    }
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图中我们可以看出利用 Parallel.Invoke编写的并发执行代,它的并发执行顺序也是不定的。
但是所执行的时间上比不采用并行编程所耗的时间差不多。

这是因为我们在并行编程中操作了共享资源 ProductList ,如果我把代码做出以下修改,采用并行编程的好处就显现出来了。

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    class Program    {         /*  coder:释迦苦僧         *  没有特定的执行顺序         *  示例中 基于电脑配置 采用了4个方法的并行编程         *  Parallel.Invoke 首先会尝试并行启动4个方法,充分利用一个或多个物理处理器所提供的多个逻辑内核         *  但是在实际的并行执行中,至少要有4个逻辑内核才能满足4个方法的并行运行         *  如果有个或者多个逻辑内核处于繁忙状态,那么底层的调度逻辑可能会延迟某些方法的初始化执行         *  通过Parallel.Invoke编写的并发执行代码一定不能依赖与特定的执行顺序,因为它的并发执行顺序也是不定的。         */        static void Main(string[] args)        {             Thread.Sleep(3000);            Stopwatch swTask = new Stopwatch();            swTask.Start();            /*执行并行操作*/            Parallel.Invoke(SetProcuct1_500, SetProcuct2_500, SetProcuct3_500, SetProcuct4_500);            swTask.Stop();            Console.WriteLine("500条数据 并行编程所耗时间:" + swTask.ElapsedMilliseconds);                         Thread.Sleep(3000);/*防止并行操作 与 顺序操作冲突*/            Stopwatch sw = new Stopwatch();            sw.Start();            SetProcuct1_500();            SetProcuct2_500();            SetProcuct3_500();            SetProcuct4_500();            sw.Stop();            Console.WriteLine("500条数据  顺序编程所耗时间:" + sw.ElapsedMilliseconds);                         Thread.Sleep(3000);            swTask.Restart();            /*执行并行操作*/            Parallel.Invoke(() => SetProcuct1_10000(), () => SetProcuct2_10000(), () => SetProcuct3_10000(), () => SetProcuct4_10000());            swTask.Stop();            Console.WriteLine("10000条数据 并行编程所耗时间:" + swTask.ElapsedMilliseconds);                         Thread.Sleep(3000);            sw.Restart();            SetProcuct1_10000();            SetProcuct2_10000();            SetProcuct3_10000();            SetProcuct4_10000();            sw.Stop();            Console.WriteLine("10000条数据 顺序编程所耗时间:" + sw.ElapsedMilliseconds);            Console.ReadLine();        }        private static void SetProcuct1_500()        {            List<Product> ProductList = new List<Product>();            for (int index = 1; index < 500; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct1 执行完成");        }        private static void SetProcuct2_500()        {            List<Product> ProductList = new List<Product>();            for (int index = 500; index < 1000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct2 执行完成");        }        private static void SetProcuct3_500()        {            List<Product> ProductList = new List<Product>();            for (int index = 1000; index < 2000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct3 执行完成");        }        private static void SetProcuct4_500()        {            List<Product> ProductList = new List<Product>();            for (int index = 2000; index < 3000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct4 执行完成");        }        private static void SetProcuct1_10000()        {            List<Product> ProductList = new List<Product>();            for (int index = 1; index < 20000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct1 执行完成");        }        private static void SetProcuct2_10000()        {            List<Product> ProductList = new List<Product>();            for (int index = 20000; index < 40000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct2 执行完成");        }        private static void SetProcuct3_10000()        {            List<Product> ProductList = new List<Product>();            for (int index = 40000; index < 60000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct3 执行完成");        }        private static void SetProcuct4_10000()        {            List<Product> ProductList = new List<Product>();            for (int index = 60000; index < 80000; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);            }            Console.WriteLine("SetProcuct4 执行完成");        }    }    class Product    {        public string Name { get; set; }        public string Category { get; set; }        public int SellPrice { get; set; }    }
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我将每个方法中的资源隔离,性能显而易见。

但是在操作500条数据时,显然采用并行操作并不明智,并行所带来的损耗比较大,在实际的开发中,还是要注意下是否有必要进行并行编程。

 

Parallel.For

将for循环替换成Parallel.For,并采用适合这个新方法的参数,就可以对这个已有的for循环进行重构,使其能够充分利用并行化优势。

需要注意的是:1.Parallel.For不支持浮点数的步进,使用的是Int32或Int64,每一次迭代的时候加1

                    2.由于循环体是并行运行,去迭代执行的顺序无法保证

下面贴代码

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    class Program    {        /*  coder:释迦苦僧*/        static void Main(string[] args)        {            Thread.Sleep(3000);            ForSetProcuct_100();            Thread.Sleep(3000);            ParallelForSetProcuct_100();            Console.ReadLine();        }        private static void ForSetProcuct_100()        {            Stopwatch sw = new Stopwatch();            sw.Start();            List<Product> ProductList = new List<Product>();            for (int index = 1; index < 100; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);                Console.WriteLine("for SetProcuct index: {0}", index);            }            sw.Stop();            Console.WriteLine("for SetProcuct 10 执行完成 耗时:{0}", sw.ElapsedMilliseconds);        }        private static void ParallelForSetProcuct_100()        {            Stopwatch sw = new Stopwatch();            sw.Start();            List<Product> ProductList = new List<Product>();            Parallel.For(1, 100, index =>            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                ProductList.Add(model);                Console.WriteLine("ForSetProcuct SetProcuct index: {0}", index);            });            sw.Stop();            Console.WriteLine("ForSetProcuct SetProcuct 20000 执行完成 耗时:{0}", sw.ElapsedMilliseconds);        }    }    class Product    {        public string Name { get; set; }        public string Category { get; set; }        public int SellPrice { get; set; }    }
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由图中我们可以看出,使用Parallel.For所迭代的顺序是无法保证的。

Parallel.ForEach

Parallel.ForEach提供一个并行处理一组数据的机制,可以利用一个范围的整数作为一组数据,然后通过一个自定义的分区器将这个范围转换为一组数据块,每一块数据都通过循环的方式进行处理,而这些循环式并行执行的。

下面贴代码:

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    class Program    {        /*  coder:释迦苦僧*/        static void Main(string[] args)        {            List<Product> ProductList =GetProcuctList();            Parallel.ForEach(ProductList, (model) => {                Console.WriteLine(model.Name);            });            Console.ReadLine();        }        private static List<Product> GetProcuctList()        {             List<Product> result = new List<Product>();            for (int index = 1; index < 100; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                result.Add(model);            }            return result;        }     }    class Product    {        public string Name { get; set; }        public string Category { get; set; }        public int SellPrice { get; set; }    }
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ParallelLoopState

ParallelLoopState该实例提供了以下两个方法用于停止 Parallel.For,Parallel.ForEach

Break-这个方法告诉并行循环应该在执行了当前迭代后尽快地停止执行。吐过调用Break时正在处理迭代100,那么循环仍然会处理所有小于100的迭代。

Stop-这个方法告诉并行循环应该尽快停止执行,如果调用Stop时迭代100正在被处理,那么循环无法保证处理完所有小于100的迭代

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    class Program    {        /*  coder:释迦苦僧*/        static void Main(string[] args)        {                        List<Product> productList = GetProcuctList_500();            Thread.Sleep(3000);            Parallel.For(0, productList.Count, (i, loopState) =>            {                if (i < 100)                {                    Console.WriteLine("采用Stop index:{0}", i);                }                else                {                    /* 满足条件后 尽快停止执行,无法保证小于100的索引数据全部输出*/                    loopState.Stop();                    return;                }            });                 Thread.Sleep(3000);            Parallel.For(0, productList.Count, (i, loopState) =>            {                if (i < 100)                {                    Console.WriteLine("采用Break index:{0}", i);                }                else                {                    /* 满足条件后 尽快停止执行,保证小于100的索引数据全部输出*/                    loopState.Break();                    return;                }            });            Thread.Sleep(3000);            Parallel.ForEach(productList, (model, loopState) =>            {                if (model.SellPrice < 10)                {                    Console.WriteLine("采用Stop index:{0}", model.SellPrice);                }                else                {                    /* 满足条件后 尽快停止执行,无法保证满足条件的数据全部输出*/                    loopState.Stop();                    return;                }            });            Thread.Sleep(3000);            Parallel.ForEach(productList, (model, loopState) =>            {                if (model.SellPrice < 10)                {                    Console.WriteLine("采用Break index:{0}", model.SellPrice);                }                else                {                    /* 满足条件后 尽快停止执行,保证满足条件的数据全部输出*/                    loopState.Break();                    return;                }            });            Console.ReadLine();        }        private static List<Product> GetProcuctList_500()        {            List<Product> result = new List<Product>();            for (int index = 1; index < 500; index++)            {                Product model = new Product();                model.Category = "Category" + index;                model.Name = "Name" + index;                model.SellPrice = index;                result.Add(model);            }            return result;        }    }
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由图中可以看出Break可以保证输出满足所有条件的数据,而Stop则无法保证。

 

关于 Parallel 类提供的 Parallel.Invoke ,Parallel.For,Parallel.ForEach 的简介入门到这,如有错误欢迎指正

 

作者:释迦苦僧 出处:http://www.cnblogs.com/woxpp/p/3925094.html
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