[译]何时使用 Parallel.ForEach，何时使用 PLINQ

原作者： Pamela Vagata， Parallel Computing Platform Group， Microsoft Corporation

原文pdf：http://download.csdn.NET/detail/sqlchen/7509513

 

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简介

当需要为多核机器进行优化的时候，最好先检查下你的程序是否有处理能够分割开来进行并行处理。（例如，有一个巨大的数据集合，其中的元素需要一个一个进行彼此独立的耗时计算）。

.net framework 4 中提供了 Parallel.ForEach 和 PLINQ 来帮助我们进行并行处理，本文探讨这两者的差别及适用的场景。

Parallel.ForEach

Parallel.ForEach 是 foreach 的多线程实现，他们都能对 IEnumerable<T> 类型对象进行遍历，Parallel.ForEach 的特殊之处在于它使用多线程来执行循环体内的代码段。

Parallel.ForEach 最常用的形式如下：

public static ParallelLoopResult ForEach<TSource>(  IEnumerable<TSource> source,        Action<TSource> body)   

PLINQ

PLINQ 也是一种对数据进行并行处理的编程模型，它通过 LINQ 的语法来实现类似 Parallel.ForEach 的多线程并行处理。

场景一：简单数据 之 独立操作的并行处理（使用 Parallel.ForEach）

示例代码：

    public static void IndependentAction(IEnumerable<T> source, Action<T> action)  
    {  
        Parallel.ForEach(source, element => action(element));  
    }  

 理由：

1. 虽然 PLINQ 也提供了一个类似的 ForAll 接口，但它对于简单的独立操作太重量化了。
2. 使用 Parallel.ForEach 你还能够设定 ParallelOptions.MaxDegreeOfParalelism 参数（指定最多需要多少个线程），这样当 ThreadPool 资源匮乏（甚至当可用线程数<MaxDegreeOfParalelism）的时候， Parallel.ForEach 依然能够顺利运行，并且当后续有更多可用线程出现时，Parallel.ForEach 也能及时地利用这些线程。PLINQ 只能通过WithDegreeOfParallelism 方法来要求固定的线程数，即：要求了几个就是几个，不会多也不会少。

场景二：顺序数据 之 并行处理（使用 PLINQ 来维持数据顺序）

当输出的数据序列需要保持原始的顺序时采用 PLINQ 的 AsOrdered 方法非常简单高效。

示例代码：

    public static void GrayscaleTransformation(IEnumerable<Frame> Movie)  
    {  
        var ProcessedMovie =  
            Movie  
            .AsParallel()  
            .AsOrdered()  
            .Select(frame => ConvertToGrayscale(frame));  
      
        foreach (var grayscaleFrame in ProcessedMovie)  
        {  
            // Movie frames will be evaluated lazily  
        }  
    }  

 理由：

1. Parallel.ForEach 实现起来需要绕一些弯路，首先你需要使用以下的重载在方法：

    public static ParallelLoopResult ForEach<TSource >(  
        IEnumerable<TSource> source,  
        Action<TSource, ParallelLoopState, Int64> body)  

 这个重载的 Action 多包含了 index  参数，这样你在输出的时候就能利用这个值来维持原先的序列顺序。请看下面的例子：

    public static double [] PairwiseMultiply(double[] v1, double[] v2)  
    {  
        var length = Math.Min(v1.Length, v2.Lenth);  
        double[] result = new double[length];  
        Parallel.ForEach(v1, (element, loopstate, elementIndex) =>  
            result[elementIndex] = element * v2[elementIndex]);  
        return result;  
    }  

 
你可能已经意识到这里有个明显的问题：我们使用了固定长度的数组。如果传入的是 IEnumerable 那么你有4个解决方案：

(1) 调用 IEnumerable.Count() 来获取数据长度，然后用这个值实例化一个固定长度的数组，然后使用上例的代码。

(2) The second option would be to materialize the original collection before using it; in the event that your input data set is prohibitively large, neither of the first two options will be feasible.（没看懂贴原文）

(3) 第三种方式是采用返回一个哈希集合的方式，这种方式下通常需要至少2倍于传入数据的内存，所以处理大数据时请慎用。

(4) 自己实现排序算法（保证传入数据与传出数据经过排序后次序一致）

2. 相比之下 PLINQ 的 AsOrdered 方法如此简单，而且该方法能处理流式的数据，从而允许传入数据是延迟实现的（lazy materialized）

场景三：流数据 之 并行处理（使用 PLINQ）

PLINQ 能输出流数据，这个特性在一下场合非常有用：

1. 结果集不需要是一个完整的处理完毕的数组，即：任何时间点下内存中仅保持数组中的部分信息

2. 你能够在一个单线程上遍历输出结果（就好像他们已经存在/处理完了）

示例：

    public static void AnalyzeStocks(IEnumerable<Stock> Stocks)  
    {  
        var StockRiskPortfolio =  
            Stocks  
            .AsParallel()  
            .AsOrdered()  
            .Select(stock => new { Stock = stock, Risk = ComputeRisk(stock)})  
            .Where(stockRisk => ExpensiveRiskAnalysis(stockRisk.Risk));  
      
        foreach (var stockRisk in StockRiskPortfolio)  
        {  
            SomeStockComputation(stockRisk.Risk);  
            // StockRiskPortfolio will be a stream of results  
        }  
    }  

 

这里使用一个单线程的 foreach 来对 PLINQ 的输出进行后续处理，通常情况下 foreach 不需要等待 PLINQ 处理完所有数据就能开始运作。

PLINQ 也允许指定输出缓存的方式，具体可参照 PLINQ 的 WithMergeOptions 方法，及 ParallelMergeOptions 枚举

场景四：处理两个集合（使用 PLINQ）

PLINQ 的 Zip 方法提供了同时遍历两个集合并进行结合元算的方法，并且它可以与其他查询处理操作结合，实现非常复杂的机能。

示例：

    public static IEnumerable<T> Zipping<T>(IEnumerable<T> a, IEnumerable<T> b)  
    {  
        return  
            a  
            .AsParallel()  
            .AsOrdered()  
            .Select(element => ExpensiveComputation(element))  
            .Zip(  
                b  
                .AsParallel()  
                .AsOrdered()  
                .Select(element => DifferentExpensiveComputation(element)),  
                (a_element, b_element) => Combine(a_element,b_element));  
    }  

 示例中的两个数据源能够并行处理，当双方都有一个可用元素时提供给 Zip 进行后续处理(Combine)。

Parallel.ForEach 也能实现类似的 Zip 处理：

    public static IEnumerable<T> Zipping<T>(IEnumerable<T> a, IEnumerable<T> b)  
    {  
        var numElements = Math.Min(a.Count(), b.Count());  
        var result = new T[numElements];  
        Parallel.ForEach(a,  
            (element, loopstate, index) =>  
            {  
                var a_element = ExpensiveComputation(element);  
                var b_element = DifferentExpensiveComputation(b.ElementAt(index));  
                result[index] = Combine(a_element, b_element);  
            });  
        return result;  
    }  

 当然使用 Parallel.ForEach 后你就得自己确认是否要维持原始序列，并且要注意数组越界访问的问题。

场景五：线程局部变量

Parallel.ForEach 提供了一个线程局部变量的重载，定义如下：

    public static ParallelLoopResult ForEach<TSource, TLocal>(  
        IEnumerable<TSource> source,  
        Func<TLocal> localInit,  
        Func<TSource, ParallelLoopState, TLocal,TLocal> body,  
        Action<TLocal> localFinally)  

 使用的示例：

    public static List<R> Filtering<T,R>(IEnumerable<T> source)  
    {  
        var results = new List<R>();  
        using (SemaphoreSlim sem = new SemaphoreSlim(1))  
        {  
            Parallel.ForEach(source,  
                () => new List<R>(),  
                (element, loopstate, localStorage) =>  
                {  
                    bool filter = filterFunction(element);  
                    if (filter)  
                        localStorage.Add(element);  
                    return localStorage;  
                },  
                (finalStorage) =>  
                {  
                    lock(myLock)  
                    {  
                        results.AddRange(finalStorage)  
                    };  
                });  
        }  
        return results;  
    }  

 线程局部变量有什么优势呢？请看下面的例子（一个网页抓取程序）：

    public static void UnsafeDownloadUrls ()  
    {  
        WebClient webclient = new WebClient();  
        Parallel.ForEach(urls,  
            (url,loopstate,index) =>  
            {  
                webclient.DownloadFile(url, filenames[index] + ".dat");  
                Console.WriteLine("{0}:{1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, url);  
            });  
    }  

 通常第一版代码是这么写的，但是运行时会报错“System.NotSupportedException -> WebClient does not support concurrent I/O operations.”。这是因为多个线程无法同时访问同一个 WebClient 对象。所以我们会把 WebClient 对象定义到线程中来：

    public static void BAD_DownloadUrls ()  
    {  
        Parallel.ForEach(urls,  
            (url,loopstate,index) =>  
            {  
                WebClient webclient = new WebClient();  
                webclient.DownloadFile(url, filenames[index] + ".dat");  
                Console.WriteLine("{0}:{1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, url);  
            });  
    }  

 修改之后依然有问题，因为你的机器不是服务器，大量实例化的 WebClient 迅速达到你机器允许的虚拟连接上限数。线程局部变量可以解决这个问题：

    public static void downloadUrlsSafe()  
    {  
        Parallel.ForEach(urls,  
            () => new WebClient(),  
            (url, loopstate, index, webclient) =>  
            {  
                webclient.DownloadFile(url, filenames[index]+".dat");  
                Console.WriteLine("{0}:{1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, url);  
                return webclient;  
            },  
                (webclient) => { });  
    }  

 这样的写法保证了我们能获得足够的 WebClient 实例，同时这些 WebClient 实例彼此隔离仅仅属于各自关联的线程。

虽然 PLINQ 提供了 ThreadLocal<T> 对象来实现类似的功能：

    public static void downloadUrl()  
    {  
        var webclient = new ThreadLocal<WebClient>(()=> new WebClient ());  
        var res =  
            urls  
            .AsParallel()  
            .ForAll(  
                url =>  
                {  
                    webclient.Value.DownloadFile(url, host[url] +".dat"));  
                    Console.WriteLine("{0}:{1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, url);  
                });  
    }  

 但是请注意：ThreadLocal<T> 相对而言开销更大！

场景五：退出操作 （使用 Parallel.ForEach）

Parallel.ForEach 有个重载声明如下，其中包含一个 ParallelLoopState 对象：

 

    public static ParallelLoopResult ForEach<TSource >(  
        IEnumerable<TSource> source,  
        Action<TSource, ParallelLoopState> body)  

ParallelLoopState.Stop() 提供了退出循环的方法，这种方式要比其他两种方法更快。这个方法通知循环不要再启动执行新的迭代，并尽可能快的推出循环。

ParallelLoopState.IsStopped 属性可用来判定其他迭代是否调用了 Stop 方法。

示例：

    public static boolean FindAny<T,T>(IEnumerable<T> TSpace, T match) where T: IEqualityComparer<T>  
    {  
        var matchFound = false;  
        Parallel.ForEach(TSpace,  
            (curValue, loopstate) =>  
                {  
                    if (curValue.Equals(match) )  
                    {  
                        matchFound = true;  
                        loopstate.Stop();  
                    }  
                });  
        return matchFound;  
    }  

 ParallelLoopState.Break() 通知循环继续执行本元素前的迭代，但不执行本元素之后的迭代。最前调用 Break 的起作用，并被记录到 ParallelLoopState.LowestBreakIteration 属性中。这种处理方式通常被应用在一个有序的查找处理中，比如你有一个排序过的数组，你想在其中查找匹配元素的最小 index，那么可以使用以下的代码：

    public static int FindLowestIndex<T,T>(IEnumerable<T> TSpace, T match) where T: IEqualityComparer<T>  
    {  
        var loopResult = Parallel.ForEach(source,  
            (curValue, loopState, curIndex) =>  
            {  
                if (curValue.Equals(match))  
                {  
                    loopState.Break();  
                }  
             });  
        var matchedIndex = loopResult.LowestBreakIteration;  
        return matchedIndex.HasValue ? matchedIndex : -1;  
    }  

 虽然 PLINQ 也提供了退出的机制（cancellation token），但相对来说退出的时机并没有 Parallel.ForEach 那么及时。