精進不休 .NET 4.0 (5) - C# 4.0 新特性之並行運算(Parallel)

時間 2021-08-15

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做者： webabcd

介紹
C# 4.0 的新特性之並行運算

Parallel.For - for 循環的並行運算
Parallel.ForEach - foreach 循環的並行運算
Parallel.Invoke - 並行調用多個任務
Task - 任務，基於線程池。其使咱們對並行編程變得更簡單，且不用關心底層是怎麼實現的
PLINQ - 用於對內存中的數據作並行運算，也就是說其只支持 LINQ to Object 的並行運算

示例
一、Parallel.For 的 Demo
Parallel/ParallelFor.aspx.cs

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

namespace CSharp.Parallel
{
 public partial class ParallelFor : System.Web.UI.Page
 {
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
 {
 Normal();
 ParallelForDemo();
 }

void Normal() void Normal()
 {
 DateTime dt = DateTime.Now;

 for (int i = 0; i < 20; i++)
 {
 GetData(i);
 }

 Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
 Response.Write( " ");
 Response.Write( " ");
 }

void ParallelForDemo() void ParallelForDemo()
 {
 DateTime dt = DateTime.Now;

 // System.Threading.Tasks.Parallel. For - for 循環的並行運算
 System.Threading.Tasks.Parallel. For(0, 20, (i) => { GetData(i); });

 Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
 Response.Write( " ");
 }

int GetData() int GetData(int i)
 {
 System.Threading.Thread.Sleep(100);
 Response.Write(i.ToString());
 Response.Write( " ");
 return i;
 }
 }
}

/*
運行結果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
2000.0514

0
13
1
19
7
12
18
6
2
8
10
14
4
16
5
3
15
17
9
11
300.0077
*/

二、Parallel.ForEach 的 Demo
Parallel/ParallelForEach.aspx.cs

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

namespace CSharp.Parallel
{
 public partial class ParallelForEach : System.Web.UI.Page
 {
List<int> _data = new List<int>() List<int> _data = new List<int>();

void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
 {
 InitData();

 Normal();
 ParallelForEachDemo();
 }

void InitData() void InitData()
 {
 _data.Clear();
 for (int i = 0; i < 20; i++)
 {
 _data.Add(i);
 }
 }

void Normal() void Normal()
 {
 DateTime dt = DateTime.Now;

 for (int i = 0; i < 20; i++)
 {
 GetData(i);
 }

 Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
 Response.Write( " ");
 Response.Write( " ");
 }

void ParallelForEachDemo() void ParallelForEachDemo()
 {
 DateTime dt = DateTime.Now;

 // System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach - foreach 循環的並行運算
 System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(_data, (index) => { GetData(index); });

 Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
 Response.Write( " ");
 }

int GetData() int GetData(int i)
 {
 System.Threading.Thread.Sleep(100);
 Response.Write(i.ToString());
 Response.Write( " ");
 return i;
 }
 }
}

/*
運行結果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
2000.0514

0
6
12
18
1
2
7
13
19
4
3
8
14
9
5
15
10
16
11
17
600.0154
*/

三、Parallel.Invoke 的 Demo
Parallel/ParallelInvoke.aspx.cs

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

using System.Threading;

namespace CSharp.Parallel
{
 public partial class ParallelInvoke : System.Web.UI.Page
 {
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
 {
 var tasks = new Action[] { () => Task1(), () => Task2(), () => Task3() };

 // System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke - 並行調用多個任務
 System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(tasks);
 }

void Task1() void Task1()
 {
 Thread.Sleep(3000);
 Response.Write( "Task1 - " + "ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() + " - " + DateTime.Now.ToString( "HH:mm:ss"));
 Response.Write( " ");
 }

void Task2() void Task2()
 {
 System.Threading.Thread.Sleep(3000);
 Response.Write( "Task2 - " + "ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() + " - " + DateTime.Now.ToString( "HH:mm:ss"));
 Response.Write( " ");
 }

void Task3() void Task3()
 {
 System.Threading.Thread.Sleep(3000);
 Response.Write( "Task3 - " + "ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() + " - " + DateTime.Now.ToString( "HH:mm:ss"));
 Response.Write( " ");
 }
 }
}

/*
運行結果：
Task2 - ThreadId:26 - 09:11:58
Task1 - ThreadId:25 - 09:11:58
Task3 - ThreadId:24 - 09:11:58
*/

四、Task 的 Demo
Parallel/ParallelTask.aspx.cs

/*
Task - 任務，基於線程池。其使咱們對並行編程變得更簡單，且不用關心底層是怎麼實現的
*/

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace CSharp.Parallel
{
 public partial class ParallelTask : System.Web.UI.Page
 {
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
 {
 /*
 * CancellationTokenSource - 取消任務的操做須要用到的一個類
 * Token - 一個 CancellationToken 類型的對象，用於通知取消指定的操做
 * IsCancellationRequested - 是否收到了取消操做的請求
 * Cancel() - 結束任務的執行
 * ParallelOptions - 並行運算選項
 * CancellationToken - 設置一個 Token，用於取消任務時的相關操做
 * MaxDegreeOfParallelism - 指定一個並行循環最多可使用多少個線程
 */

 CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();
 ParallelOptions pOption = new ParallelOptions() { CancellationToken = cts.Token };
 pOption.MaxDegreeOfParallelism = 10;

 Response.Write( "開始執行，3.5 秒後結束");
 Response.Write( " ");

 /*
 * Task - 任務類
 * Factory.StartNew() - 建立並開始一個或一批新任務
 * ContinueWith() - 此任務完成後執行指定的另外一個任務
 * AsyncState - 此任務的上下文對象
 * Wait() - 阻塞，直到任務完成
 */

 Task task0 = Task.Factory.StartNew(() =>
 {
 Thread.Sleep(3500);
 cts.Cancel();
 Response.Write( "結束");
 Response.Write( " ");

 });

 // 經過 System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke 執行任務的時候，能夠加入 ParallelOptions 參數，用於對此並行運算作一些配置
 System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(pOption,
 () => Task1(pOption.CancellationToken),
 () => Task2(pOption.CancellationToken));

 /*
 * 一個 Task 內能夠包含多個 Task
 Task tasks = new Task(() =>
 {
 Task.Factory.StartNew(() => Method());
 Task.Factory.StartNew(() => Method2());
 Task.Factory.StartNew(() => Method3());
 });
 tasks.Start();
 // 阻塞，直到整個任務完成
 tasks.Wait();
 */

 /*
 * 帶返回值的 Task
 Func<object, long> fun = delegate(object state)
 {
 return 1.0;
 };
 Task<long> tsk = new Task<long>(fun, "state");
 tsk.Start();
 Response.Write(tsk.Result.ToString());
 */
 }

void Task1() void Task1(CancellationToken token)
 {
 // 每隔 1 秒執行一次，直到此任務收到了取消的請求
 // 注意：雖然此處是其餘線程要向主線程（UI線程）上輸出信息，但由於使用了 Task ，因此不用作任何處理
 while (!token.IsCancellationRequested)
 {
 Response.Write( "Task1 - " + "ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString());
 Response.Write( " ");
 Thread.Sleep(1000);
 }

 }
void Task2() void Task2(CancellationToken token)
 {
 while (!token.IsCancellationRequested)
 {
 Response.Write( "Task2 - " + "ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString());
 Response.Write( " ");
 Thread.Sleep(1000);
 }
 }
 }
}

/*
運行結果：
開始執行，3.5 秒後結束
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
結束
*/

五、PLINQ 的 Demo
Parallel/ParallelPLINQ.aspx.cs

/*
PLINQ - 用於對內存中的數據作並行運算，也就是說其只支持 LINQ to Object 的並行運算
*/

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

namespace CSharp.Parallel
{
 public partial class ParallelPLINQ : System.Web.UI.Page
 {
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
 {
 List<int> list = new List<int>();
 for (int i = 0; i < 100; i++)
 {
 list.Add(i);
 }

 // AsParallel() - 並行運算
 // AsSequential() - 串行運算
 // AsOrdered() - 保持數據的原有順序（AsSequential()指的是串行運算；AsOrdered()指的是若是在並行運算的前提下，它會把結果先緩存，而後排序，最後再把排序後的數據作輸出）
 // AsUnordered() - 能夠沒必要保持數據的原有順序
 // WithDegreeOfParallelism() - 明確地指出須要使用多少個線程來完成工做
 // WithCancellation( new CancellationTokenSource().Token) - 指定一個 CancellationToken 類型的參數

 ParallelQuery nums = from num in list.AsParallel<int>().AsOrdered<int>()
 where num % 10 == 0
 select num;

 foreach (var num in nums)
 {
 Response.Write(num.ToString());
 Response.Write( " ");
 }

 // 聚合方法也能夠作並行運算
 Response.Write(list.AsParallel().Average().ToString());
 Response.Write( " ");

 // 自定義聚合方法作並行運算的 Demo（實現一個取集合的平均值的功能）
 double myAggregateResult = list.AsParallel().Aggregate(
 // 聚合變量的初始值
 0d,

 // 在每一個數據分區上，計算此分區上的數據
 // 第一個參數：對應的數據分區的計算結果；第二個參數：對應的數據分區的每一個數據項
 (value, item) =>
 {
 double result = value + item;
 return result;
 },

 // 根據每一個數據分區上的計算結果，再次作計算
 // 第一個參數：所有數據的計算結果；第二個參數：每一個數據分區上的計算結果
 (value, data) =>
 {
 double result = value + data;
 return result;
 },

 // 根據所有數據的計算結果再次計算，獲得最終的聚合結果
 (result) => result / list.Count
 );

 Response.Write(myAggregateResult.ToString());
 }
 }
}

/*
運行結果：
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
49.5
49.5
*/

注：關於並行運算的實例能夠參考
http://code.msdn.microsoft.com/ParExtSamples

OK
[×××]