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精进不休 .NET 4.0 (5) - C# 4.0 新特性之并行运算(Parallel)

Posted on 2010-06-03 08:37  webabcd  阅读(26339)  评论(23编辑  收藏
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精进不休 .NET 4.0 (5) - C# 4.0 新特性之并行运算(Parallel)


作者:webabcd


介绍
C# 4.0 的新特性之并行运算
  • Parallel.For - for 循环的并行运算 
  • Parallel.ForEach - foreach 循环的并行运算 
  • Parallel.Invoke - 并行调用多个任务 
  • Task - 任务,基于线程池。其使我们对并行编程变得更简单,且不用关心底层是怎么实现的
  • PLINQ - 用于对内存中的数据做并行运算,也就是说其只支持 LINQ to Object 的并行运算


示例
1、Parallel.For 的 Demo
Parallel/ParallelFor.aspx.cs
代码
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
    {
        
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            Normal();
            ParallelForDemo();
        }

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

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

            Response.Write((DateTime.Now 
- dt).TotalMilliseconds.ToString());
            Response.Write(
"<br />");
            Response.Write(
"<br />");
        }

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

            
// System.Threading.Tasks.Parallel.For - for 循环的并行运算
            System.Threading.Tasks.Parallel.For(020, (i) => { GetData(i); });

            Response.Write((DateTime.Now 
- dt).TotalMilliseconds.ToString());
            Response.Write(
"<br />");
        }

        
private int GetData(int i)
        {
            System.Threading.Thread.Sleep(
100);
            Response.Write(i.ToString());
            Response.Write(
"<br />");
            
return i;
        }
    }
}

/*
运行结果:
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2000.0514

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2
8
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4
16
5
3
15
17
9
11
300.0077
*/


2、Parallel.ForEach 的 Demo
Parallel/ParallelForEach.aspx.cs
代码
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
    {
        
private List<int> _data = new List<int>();

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

            Normal();
            ParallelForEachDemo();
        }

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

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

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

            Response.Write((DateTime.Now 
- dt).TotalMilliseconds.ToString());
            Response.Write(
"<br />");
            Response.Write(
"<br />");
        }

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

            
// System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach - foreach 循环的并行运算
            System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(_data, (index) => { GetData(index); });

            Response.Write((DateTime.Now 
- dt).TotalMilliseconds.ToString());
            Response.Write(
"<br />");
        }

        
private int GetData(int i)
        {
            System.Threading.Thread.Sleep(
100);
            Response.Write(i.ToString());
            Response.Write(
"<br />");
            
return i;
        }
    }
}

/*
运行结果:
0
1
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10
16
11
17
600.0154
*/


3、Parallel.Invoke 的 Demo
Parallel/ParallelInvoke.aspx.cs
代码
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
    {
        
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            var tasks 
= new Action[] { () => Task1(), () => Task2(), () => Task3() };

            
// System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke - 并行调用多个任务
            System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(tasks);
        }

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

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

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

/*
运行结果:
Task2 - ThreadId:26 - 09:11:58
Task1 - ThreadId:25 - 09:11:58
Task3 - ThreadId:24 - 09:11:58
*/


4、Task 的 Demo
Parallel/ParallelTask.aspx.cs
代码
/*
Task - 任务,基于线程池。其使我们对并行编程变得更简单,且不用关心底层是怎么实现的
*/

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
    {
        
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            
/*
             * CancellationTokenSource - 取消任务的操作需要用到的一个类
             *     Token - 一个 CancellationToken 类型的对象,用于通知取消指定的操作
             *     IsCancellationRequested - 是否收到了取消操作的请求
             *     Cancel() - 结束任务的执行
             * ParallelOptions - 并行运算选项
             *     CancellationToken - 设置一个 Token,用于取消任务时的相关操作
             *     MaxDegreeOfParallelism - 指定一个并行循环最多可以使用多少个线程
             
*/

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

            Response.Write(
"开始执行,3.5 秒后结束");
            Response.Write(
"<br />");

            
/*
             * Task - 任务类
             *     Factory.StartNew() - 创建并开始一个或一批新任务
             *     ContinueWith() - 此任务完成后执行指定的另一个任务
             *     AsyncState - 此任务的上下文对象
             *     Wait() - 阻塞,直到任务完成
             
*/

            Task task0 
= Task.Factory.StartNew(() =>
            {
                Thread.Sleep(
3500);
                cts.Cancel();
                Response.Write(
"结束");
                Response.Write(
"<br />");

            });

            
// 通过 System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke 执行任务的时候,可以加入 ParallelOptions 参数,用于对此并行运算做一些配置
            System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(pOption,
                () 
=> Task1(pOption.CancellationToken),
                () 
=> Task2(pOption.CancellationToken));


            
/*
             * 一个 Task 内可以包含多个 Task
            Task tasks = new Task(() => 
            {
                Task.Factory.StartNew(() => Method()); 
                Task.Factory.StartNew(() => Method2()); 
                Task.Factory.StartNew(() => Method3()); 
            }); 
            tasks.Start(); 
            // 阻塞,直到整个任务完成
            tasks.Wait(); 
            
*/


            
/*
             * 带返回值的 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()); 
            
*/
        }
       
        
private void Task1(CancellationToken token)
        {
            
// 每隔 1 秒执行一次,直到此任务收到了取消的请求
            
// 注意:虽然此处是其他线程要向主线程(UI线程)上输出信息,但因为使用了 Task ,所以不用做任何处理
            while (!token.IsCancellationRequested)
            {
                Response.Write(
"Task1 - " + "ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString());
                Response.Write(
"<br />");
                Thread.Sleep(
1000);
            }

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

/*
运行结果:
开始执行,3.5 秒后结束
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
结束
*/


5、PLINQ 的 Demo
Parallel/ParallelPLINQ.aspx.cs
代码
/*
PLINQ - 用于对内存中的数据做并行运算,也就是说其只支持 LINQ to Object 的并行运算
*/

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
    {
        
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            List
<int> list = new List<int>();
            
for (int i = 0; i < 100; i++)
            {
                list.Add(i);
            }

            
// AsParallel() - 并行运算
            
// AsSequential() - 串行运算
            
// AsOrdered() - 保持数据的原有顺序(AsSequential()指的是串行运算;AsOrdered()指的是如果在并行运算的前提下,它会把结果先缓存,然后排序,最后再把排序后的数据做输出)
            
// AsUnordered() - 可以不必保持数据的原有顺序
            
// WithDegreeOfParallelism() - 明确地指出需要使用多少个线程来完成工作
            
// WithCancellation(new CancellationTokenSource().Token) - 指定一个 CancellationToken 类型的参数

            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(
"<br />");
            }

            
// 聚合方法也可以做并行运算
            Response.Write(list.AsParallel().Average().ToString());
            Response.Write(
"<br />");

            
// 自定义聚合方法做并行运算的 Demo(实现一个取集合的平均值的功能)
            double myAggregateResult = list.AsParallel().Aggregate(
                
// 聚合变量的初始值
                0d,   

                
// 在每个数据分区上,计算此分区上的数据
                
// 第一个参数:对应的数据分区的计算结果;第二个参数:对应的数据分区的每个数据项
                (value, item) => 
                {
                    
double result = value + item;
                    
return result; 
                },

                
// 根据每个数据分区上的计算结果,再次做计算
                
// 第一个参数:全部数据的计算结果;第二个参数:每个数据分区上的计算结果
                (value, data) =>
                {
                    
double result = value + data;
                    
return result;
                },

                
// 根据全部数据的计算结果再次计算,得到最终的聚合结果
                (result) => result / list.Count
            );

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

/*
运行结果:
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
49.5
49.5 
*/


注:关于并行运算的实例可以参考
http://code.msdn.microsoft.com/ParExtSamples


OK
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