命令式数据并行

命令式数据并行

         Visual C# 2010和.NETFramework4.0提供了很多令人激动的新特性，这些特性是为应对多核处理器和多处理器的复杂性设计的。然而，因为他们包括了完整的新的特性，开发人员和架构师必须学习一种新的编程模型。

         这一章是一些新的类、结构体和枚举类型，你可以使用这里来处理数据并行的场景。这章将为你展示怎样创建并行代码和描述与每个场景相关的新概念，而不是关注并发编程中的最复杂的问题。这样你将可以更加充分的理解性能改进。

开始并行任务

         使用先前版本的.NET Framework，开发可以充分利用多核微处理器的并行能力的应用程序是很难的。使用那些可以控制并行的复杂结构来开始、控制、管理和同步多线程是必要的，但是这对现代的多核系统并不十分有效。

         .NET 4引入了新的任务并行库（TPL），其产生在多核时代并且就是第一章中展示的轻量级并发编程模型。

         为了支持数据并行、任务并行和管道，TPL提供了一个轻量级的框架，可以帮助开发人员应对不同的并行场景，实现基于任务模型的设计，而不是使用重量级复杂的线程进行工作。这些场景包括

         数据并行---这里有很多的数据，并且每条数据都必须施加相同的操作。如图2-1，使用256位键的AES算法加密100个unicode字符串。

图 2-1

         任务并行---如图2-2，这里有很多不同的操作可以并行执行，充分的利用并行的有力。例如，产生文件的哈希编码，加密unicode字符串，创建图片的缩略图。

图 2-2

         管道---如图2-3，这里混杂了任务和数据并行。这是最复杂的场景，因为它总是需要协调多个特定的并发任务。例如，以使用256位键的AES算法加密100个unicode字符串，然后为每个加密的字符串产生一个哈希值。这个管道可以实现同时运行两个并发执行加密和产生哈希代码两个任务。每一个加密的unicode字符串为了使用哈希编码算法进行处理而放入队列中。

图 2-3

         当然也存在混合了前边的所有情况的复杂场景。理解怎样使用并行任务进行工作的最容易的方式就是使用他们。接下来的章节将会使用详细的例子覆盖这些最普遍的场景。

         TPL引入了一个新的命名空间，System.Threading.Tasks。通过这个命名空间可以访问.NET4引入的新的类、结构体、枚举类型。所以，无论什么时候你想用TPL，使用这个命名空间是个不错的主意。

         Using System.Threading.Tasks；

         这样你可以避免大量的引用。例如，你可以使用Parallel.Invoke，而不是使用System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke.

         其中主要的类是Task，它代表一个异步的并发操作。然而，没有必要为了创建并行代码直接使用Task的实例。有时，最好的选择是创建并行的循环和区域。在这些场景中，你可以使用静态类Parallel提供的方法进行工作，而不是使用更底层的Task实例。

         Parallel.For---提供一种负载均衡的，潜在并行执行固定数目相互独立的for循环迭代。

         Parallel.ForEach---提供一种负载均衡的，潜在可以执行一个独立的固定数目的for each循环迭代。这种方法支持自定义分区类，这是你可以完全控制数据的分布。

         Parallel.Invok---提供一种可以潜在执行不相同的操作。

         当重构已经存在的代码来充分利用潜在的并发优势时，这些方法是很有用的。然而，理解这些并不是使用Parallel.For取代for那样简单是很重要的。