怎么做网站的广告,程序员能转行做网站维护不,柳州市住房和城乡建设局网站首页,黑马深圳网页设计引言 随着CPU多核的普及#xff0c;编程时充分利用这个特性越显重要。上篇首先用传统的嵌套循环进行数组填充#xff0c;然后用.NET 4.0中的System.Threading.Tasks提供的Parallel Class来并行地进行填充#xff0c;最后对比他们的性能。本文将深入分析Parallel Class并借机… 引言 随着CPU多核的普及编程时充分利用这个特性越显重要。上篇首先用传统的嵌套循环进行数组填充然后用.NET 4.0中的System.Threading.Tasks提供的Parallel Class来并行地进行填充最后对比他们的性能。本文将深入分析Parallel Class并借机回答上篇9楼提出的问题而System.Threading.Tasks分析这个将推迟到.NET(C#) Internals: 以一个数组填充的例子初步了解.NET 4.0中的并行三中介绍。内容如下 1、Parallel Class 1.1、For方法1.2、ForEach方法1.3、Invoke方法2、并发控制疑问 2.1、使用Lock锁2.2、使用PLINQ——用AsParallel2.3、使用PLINQ——用ParallelEnumerable2.4、使用Interlocked操作2.5、使用Parallel.For的有Thread-Local变量重载函数性能比较1、Parallel Class Parallel——这个类提供对通常操作诸如for、foreach、执行语句块基于库的数据并行替换。它只是System.Threading.Tasks命名空间的一个类该命名空间中还包括很多其他的类。下面举个例子来说明如何使用Parallel.For来自MSDN using System.Threading.Tasks; class Test { static int N 1000; static void TestMethod() { // Using a named method. Parallel.For(0, N, Method2); // Using an anonymous method. Parallel.For(0, N, delegate(int i) { // Do Work. }); // Using a lambda expression. Parallel.For(0, N, i { // Do Work. }); } static void Method2(int i) { // Do work. } } 上面这个例子简单易懂上篇我们就是用的Parallel.For,这里就不解释了。其实Parallel类的方法主要分为下面三类 For方法ForEach方法Invoke方法1.1、For方法 在里面执行的for循环可能并行地运行它有12个重载。这12个重载中Int32参数和Int64参数的方法各为6个下面以Int32为例列出 For(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, ActionInt32 body)该方法对区间fromInclusivetoExclusive之间的迭代调用body表示的委托。body委托有一个迭代数次的int32参数如果fromInclusivetoExclusive则不会执行任何迭代。For(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, ActionInt32, ParallelLoopState)该方法对区间(fromInclusive, toExclusive)之间的迭代调用body表示的委托。body委托有两个参数——表示迭代数次的int32参数、一个可用于过早地跳出循环的ParallelLoopState实例。如果fromInclusivetoExclusive则不会执行任何迭代。 调用Break通知For操作当前迭代之后的迭代不需要执行。然而在此之前的迭代如果没有完成仍然需要执行。因此调用Break类似于调用break跳出传统的for循环不是break的原因是它不保证当前迭代之后的迭代绝对不会执行。 如果在当前迭代之前的迭代不必要执行应该调用Stop而不是Break。调用Stop通知For循环放弃剩下的迭代不管它是否在当前迭代之前或之后因为所以要求的工作已经完成。然而Break并不能保证这个。For(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, ParallelOptions parallelOptions, ActionInt32 body)跟第一个方法类似但它的区间是[fromInclusive, toExclusive)。For(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, ParallelOptions parallelOptions, ActionInt32, ParallelLoopState body)跟第二个方法类似单的区间是[fromInclusive, toExclusive)。ForTLocal(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, FuncTLocal localInit, FuncInt32, ParallelLoopState, TLocal, TLocal body, ActionTLocal localFinally)它的迭代区间是[fromInclusive, toExclusive)。另外body有两个local状态变量用于同一线程的迭代之间共享。localInit委托将在每个线程参与循环执行时调用并返回这些线程初始的local状态。这些初始状态被传递给body当它在每个线程上第一次调用时。然后接下来body调用返回一个可能的修改状态值且传递给下一次body调用。最终最后一次在每个线程上的body调用返回的一个状态值传递给localFinally委托。每个线程执行在自己的loacl 状态上执行最后一个动作时localFinally委托将被调用。这个委托可能在多个线程上并发执行因此你必须同步访问任何共享变量。ForTLocal(Int32, Int32, ParallelOptions, FuncTLocal, FuncInt32, ParallelLoopState, TLocal, TLocal, ActionTLocal)跟上面的方法类似。下面代码演示了For(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, ParallelOptions parallelOptions, ActionInt32 body)方法来自MSDN using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { // Demonstrated features: // CancellationTokenSource // Parallel.For() // ParallelOptions // ParallelLoopResult // Expected results: // An iteration for each argument value (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) is executed. // The order of execution of the iterations is undefined. // The iteration when i2 cancels the loop. // Some iterations may bail out or not start at all; because they are temporally executed in unpredictable order, // it is impossible to say which will start/complete and which wont. // At the end, an OperationCancelledException is surfaced. // Documentation: // http://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.threading.cancellationtokensource(VS.100).aspx static void Main(string[] args) { CancellationTokenSource cancellationSource new CancellationTokenSource(); ParallelOptions options new ParallelOptions(); options.CancellationToken cancellationSource.Token; try { ParallelLoopResult loopResult Parallel.For( 0, 10, options, (i, loopState) { Console.WriteLine(Start Thread{0}, i{1}, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, i); // Simulate a cancellation of the loop when i2 if (i 2) { cancellationSource.Cancel(); } // Simulates a long execution for (int j 0; j 10; j) { Thread.Sleep(1 * 200); // check to see whether or not to continue if (loopState.ShouldExitCurrentIteration) return; } Console.WriteLine(Finish Thread{0}, i{1}, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, i); } ); if (loopResult.IsCompleted) { Console.WriteLine(All iterations completed successfully. THIS WAS NOT EXPECTED.); } } // No exception is expected in this example, but if one is still thrown from a task, // it will be wrapped in AggregateException and propagated to the main thread. catch (AggregateException e) { Console.WriteLine(Parallel.For has thrown an AggregateException. THIS WAS NOT EXPECTED.\n{0}, e); } // Catching the cancellation exception catch (OperationCanceledException e) { Console.WriteLine(An iteration has triggered a cancellation. THIS WAS EXPECTED.\n{0}, e.ToString()); } } } } 1.2、ForEach方法 在迭代中执行的foreach操作可能并行地执行它有20个重载。这个方法太多但用法大概跟For方法差不多请自行参考MSDN。 1.3、Invoke方法 提供的每个动作可能并行地执行它有2个重载。 Invoke(params Action[] actions)actions是一个要执行的动作数组这些动作可能并行地执行但并不保证执行的顺序及一定并行执行。这个方法直到提供的所有操作完成时才返回不管是否正常地完成或异常终止。Invoke(ParallelOptions parallelOptions, params Action[] actions)跟上面的方法类似只是增加了一个parallelOptions参数可以用户调用者取消整个操作。例如下面代码执行了三个操作来自MSDN using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { static void Main() { try { Parallel.Invoke( BasicAction, // Param #0 - static method () // Param #1 - lambda expression { Console.WriteLine(Methodbeta, Thread{0}, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); }, delegate() // Param #2 - in-line delegate { Console.WriteLine(Methodgamma, Thread{0}, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); } ); } // No exception is expected in this example, but if one is still thrown from a task, // it will be wrapped in AggregateException and propagated to the main thread. catch (AggregateException e) { Console.WriteLine(An action has thrown an exception. THIS WAS UNEXPECTED.\n{0}, e.InnerException.ToString()); } } static void BasicAction() { Console.WriteLine(Methodalpha, Thread{0}, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); } } } 2、并发控制疑问 有人提出以下疑问“如果For里面的东西对于顺序敏感的话会不会有问题。并行处理的话说到底应该是多线程。如果需要Lock住什么东西的话应该怎么做呢例如这个例子不是对数组填充是对文件操作呢对某个资源操作呢” 关于对顺序敏感的话也就是说该如何加锁来控制下面我举个例子来说明对1~1000求和。如果我们想上篇那样简单地用Parallel.For将会产生错误的结果代码如下 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { static void Main(string[] args) { int loops0; while (loops 100) { long sum 0; Parallel.For(1, 1001, delegate(long i) { sum i; }); System.Console.WriteLine(sum); loops; } } } } 在上述代码中为了校验正确性我进行了重复做了100次得出如下结果 图1、100次的前面部分结果 我们知道500500才是正确的答案这说明Parallel.For不能保证对sum正确的并发执行对此我们应该加上适当的控制并借机来回答上面提出的如何加锁的问题。下面有几种方案可以解决这个问题 2.1、使用Lock锁 这个我就不多解释了直接上代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { static void Main(string[] args) { int loops 0; object moniter new object(); while (loops 100) { long sum 0; Parallel.For(1, 1001, delegate(long i) { lock (moniter) { sum i; } }); System.Console.WriteLine(sum); loops; } } } } 我们加上lock锁之后就会得出正确的结果。 2.2、使用PLINQ——用AsParallel 关于PLINQ以后将会介绍到这里不会详细介绍感兴趣的自行查阅资料。代码如下 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { static void Main(string[] args) { int loops 0; while (loops 100) { long sum 0; sum Enumerable.Range(0, 1001).AsParallel().Sum(); System.Console.WriteLine(sum); loops; } } } } 运行可以得到正确的结果。 2.3、使用PLINQ——用ParallelEnumerable 这个也不多说直接上代码因为关于PLINQ将在以后详细介绍感兴趣的自行查阅资料。 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { static void Main(string[] args) { int loops 0; while (loops 100) { long sum 0; sum ParallelEnumerable.Range(0, 1001).Sum(); System.Console.WriteLine(sum); loops; } } } } 运行同样可以得到正确结果。 2.4、使用Interlocked操作 代码如下 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { static void Main(string[] args) { int loops 0; while (loops 100) { long sum 0; Parallel.For(1, 1001, delegate(long i) { Interlocked.Add(ref sum, i); }); System.Console.WriteLine(sum); loops; } } } } 运行可以得到正确结果。 2.5、使用Parallel.For的有Thread-Local变量重载函数 这个方法已经在1.2中介绍这里直接上代码代码如下 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { static void Main(string[] args) { int loops 0; while (loops 100) { int sum 0; Parallel.For(0, 1001, () 0, (i, state,subtotal) { subtotal i; return subtotal; }, partial Interlocked.Add(ref sum, partial)); System.Console.WriteLine(sum); loops; } } } } 运行可得正确结果。 3、性能比较 上面的解决方案那个比较好呢请大家各抒己见关于这个我已经测试了一下。 PS:感觉写这篇的时候很累思绪也很乱不知大家对这篇还满意(⊙_⊙)有什么地方需要改进或者说不易理解或者哪个地方错了 转载于:https://blog.51cto.com/skynet/365694
