.NET 实现并行的几种方式(二)

本随笔续接:.NET 实现并行的几种方式(一) 

四、Task  

3)Task.NET 4.5 中的简易方式

在上篇随笔中,两个Demo使用的是 .NET 4.0 中的方式,代码写起来略显麻烦,这不 .NET 4.5提供了更加简洁的方式,让我们来看一下吧。

        /// <summary>
        /// Task.NET 4.5 中的简易方式
        /// </summary>
        public void Demo3()
        {
            Task.Run(() =>
            {
                SetTip("简洁的代码");
            });


            Task.Run(() =>
            {
                SetTip("验证 CreationOptions 属性");
            }).ContinueWith((t)=> {
                SetTip("CreationOptions:" + t.CreationOptions.ToString());                
            });
        }
Task.NET 4.5 中的简易方式

 

五、TPL (Task Parallel Library)

TPL (任务并行库)是 .NET 4.0 中的另一个重量级模块,可以极其优雅、便捷地完成并行逻辑的编码工作。

1)Parallel.Invoke并行多个独立的Action

        /// <summary>
        /// Parallel.Invoke并行多个独立的Action
        /// </summary>
        public void Demo1()
        {
            Task.Run(() =>
            {
                List<Action> actions = new List<Action>();

                // 生成并行任务
                for (int i = 0; i < 5; i++)
                {
                    // 注意、这里很关键,不可直接使用i变量。 
                    // 原因在稍后的随笔中进行说明
                    int index = i;
                    actions.Add(new Action(() =>
                    {
                        SetTip(string.Format("Task{0} 开始", index));

                        SetTip(string.Format("Task{0} 休眠1秒", index));
                        Thread.Sleep(1000);


                        SetTip(string.Format("Task{0} 休眠5秒", index));
                        Thread.Sleep(5000);
                        
                        SetTip(string.Format("Task{0} 结束", index));
                    }));
                }

                // 执行并行任务
                Parallel.Invoke(actions.ToArray());

                // 当上述的5个任务全部执行完毕后,才会执行该代码
                SetTip("并行任务执行完毕");
            });
        }
Parallel.Invoke并行多个独立的Action

 

2)Parallel简单的For并行

如果 Parallel.Invoke 看做是任务并行, 则 Parallel.For 则是数据并行,可方便的完成For循环并行遍历。

        /// <summary>
        /// Parallel简单的For并行
        /// </summary>
        public void Demo2()
        {
            // 为了实时更新UI、将代码异步执行
            Task.Run(() =>
            {
                Parallel.For(1, 100, (index) =>
                {
                    SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始执行Task", index));

                    Thread.Sleep(1000);
                    SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始休眠Action 1秒", index));

                    SetTip(string.Format("Index:{0}, Task执行完毕", index));
                });

                SetTip("并行任务执行完毕");
            });
        }
Parallel简单的For并行

 

3)Parallel.For并行 并行中的 break、 return、 continue

break : 在 Parallel.For 中使用 ParallelLoopState.Break() 方法代替。

return: 在 Parallel.For 中使用 ParallelLoopState.Break() 方法代替。

continue : 在 Parallel.For 中直接使用 return 即可。

        /// <summary>
        /// 中断Parallel.For并行
        /// </summary>
        public void Demo3()
        {
            // 为了实时更新UI、将代码异步执行
            Task.Run(() =>
            {
                int breakIndex = new Random().Next(10, 50);
                SetTip(" BreakIndex : -------------------------" + breakIndex);

                Parallel.For(1, 100, (index, state) =>
                {
                    SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始执行Task", index));

                    if (breakIndex == index)
                    {
                        SetTip(string.Format("Index:{0}, ------------------ Break Task", index));
                        state.Break();
                        // Break方法执行后、
                        // 大于 当前索引的并且未被安排执行的迭代将被放弃
                        // 小于 当前索引的的迭代将继续正常执行直至迭代执行完毕
                        return;
                    }

                    Thread.Sleep(1000);
                    SetTip(string.Format("Index:{0}, 休眠Action 1秒", index));

                    SetTip(string.Format("Index:{0}, Task执行完毕", index));
                });

                SetTip("并行任务执行完毕");
            });
        }


        /// <summary>
        /// 终止Parallel.For并行
        /// </summary>
        public void Demo4()
        {
            // 为了实时更新UI、将代码异步执行
            Task.Run(() =>
            {
                int stopIndex = new Random().Next(10, 50);
                SetTip(" StopIndex : -------------------------" + stopIndex);

                Parallel.For(1, 100, (index, state) =>
                {
                    SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始执行Task", index));

                    if (stopIndex == index)
                    {
                        SetTip(string.Format("Index:{0}, ------------------ Stop Task", index));
                        state.Stop();
                        // Stop方法执行后
                        // 整个迭代将被放弃
                        return;
                    }

                    Thread.Sleep(1000);
                    SetTip(string.Format("Index:{0}, 休眠Action 1秒", index));

                    SetTip(string.Format("Index:{0}, Task执行完毕", index));
                });

                SetTip("并行任务执行完毕");
            });
        }
Parallel.For并行 并行中的 break、 return、 continue

 

4)Parallel.For并行中的数据聚合

在并行中,绝大多数委托都是在不同的线程中运行的,如果需要在并行中进行的数据共享、则需要考虑线程同步问题,然而线程同步会影响并行性能。

为了解决特定情况下的数据共享,而又不会因为线程同步而影响性能,Parallel.For 提供了解决方案:

        /// <summary>
        /// Parallel.For并行中的数据聚合
        /// </summary>
        public void Demo5()
        {
            Task.Run(() =>
            {
                // 求 1 到 10 的阶乘的 和
                long total = 0;
                Parallel.For<long>(1, 10,
                    () =>
                    {
                        SetTip("LocalInit");
                        return 0;
                    },
                    (index, state, local) =>
                    {
                        SetTip("Body");
                        int result = 1;
                        for (int i = 2; i < index; i++)
                        {
                            result *= i;
                        }
                        local += result;
                        return local;
                    },
                    (x) =>
                    {
                        SetTip("LocalFinally");
                        Interlocked.Add(ref total, x);
                    });

                SetTip("Total : " + total);
                SetTip("并行任务执行完毕");
            });

        }
Parallel.For并行中的数据聚合

MSDN备注:
对于参与循环执行的每个线程调用 LocalInit 委托一次,并返回每个线程的初始本地状态。
这些初始状态传递到每个线程上的第一个 body 调用。 然后,每个后续正文调用返回可能修改过的状态值,传递到下一个正文调用。
最后,每个线程上的最后正文调用返回传递给 LocalFinally 委托的状态值。
每个线程调用 localFinally 委托一次,以对每个线程的本地状态执行最终操作。
此委托可以被多个线程同步调用;因此您必须同步对任何共享变量的访问。

也就是说:
1) 并行中开辟的线程数 决定了 LocalInit、LocalFinally 的调用次数
2) 多个 迭代委托、Body 可能被同一个线程调用。
3) 迭代委托、Body 中的 local值,并不一定是 LocalInit 的初始值,也有可能是被修改的返回值。
4) LocalFinally 可能是被同时调用的,需要注意线程同步问题。

 

5)Parallel.ForEach并行

Parallel.ForEach算是另一种数据并行方式, 它与大家熟知的 IEnumerable<TSource> 接口结合十分紧密,是 foreach的并行版本。

        /// <summary>
        /// Parallel.ForEach并行
        /// </summary>
        public void Demo6()
        {
            Task.Run(() =>
            {
                Parallel.ForEach<int>(Enumerable.Range(1, 10), (num) =>
                {
                    SetTip("Task 开始");


                    SetTip("Task 休眠" + num + "");
                    Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(num));


                    SetTip("Task 结束");
                });

                SetTip("并行任务执行完毕");
            });
        }
Parallel.ForEach并行

 

6)Parallel.ForEach中的索引,中断、终止操作

在 Parallel.ForEach 中也可以轻易的获得其遍历的索引

        /// <summary>
        /// Parallel.ForEach中的索引,中断、终止操作
        /// </summary>
        public void Demo7()
        {
            Task.Run(() =>
            {
                Parallel.ForEach<int>(Enumerable.Range(0, 10), (num, state, index) =>
                {
                    // num, 并行数据源中的数据项
                    // state, 
                    SetTip(" Index : " + index + "         Num: " + num);
                });
                SetTip("并行任务执行完毕");
            });
        }
Parallel.ForEach中的索引,中断、终止操作

 

 

本随笔到此、暂告一段落。

附,Demo : https://files.cnblogs.com/files/08shiyan/ParallelDemo.zip

 

参见更多:随笔导读:同步与异步


(未完待续...)

posted @ 2016-08-19 23:22  把爱延续  阅读(2449)  评论(0编辑  收藏  举报