【转】并行开发

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TPL中引入了一个新命名空间System.Threading.Tasks,在该命名空间下Task是主类，表示一个类的异步的并发的操作，创建并行代码的时候不一定要直接使用Task类，在某些情况下可以直接使用Parallel静态类(System.Threading.Tasks.Parallel)下所提供的方法，而不用底层的Task实例。

Parallel.Invoke 

试图将很多方法并行运行，如果传入的是4个方法，则至少需要4个逻辑内核才能足以让这4个方法并发运行，逻辑内核也称为硬件线程。

需要注意的是：1.即使拥有4个逻辑内核，也不一定能够保证所需要运行的4个方法能够同时启动运行，如果其中的一个内核处于繁忙状态，那么底层的调度逻辑可能会延迟某些方法的初始化执行。

                    2.通过Parallel.Invoke编写的并发执行代码一定不能依赖与特定的执行顺序，因为它的并发执行顺序也是不定的。

                    3.使用Parallel.Invoke方法一定要测量运行结果、实现加速比以及逻辑内核的使用率，这点很重要。

                    4.使用Parallel.Invoke，在运行并行方法前都会产生一些额外的开销，如分配硬件线程等。

 

好处：这是一种并行运行很多方法的简单方式，使用Parallel.Invoke，不需要考虑任务和线程的问题。

下面贴代码：

 

图中我们可以看出利用 Parallel.Invoke编写的并发执行代，它的并发执行顺序也是不定的。
但是所执行的时间上比不采用并行编程所耗的时间差不多。

这是因为我们在并行编程中操作了共享资源 ProductList ，如果我把代码做出以下修改，采用并行编程的好处就显现出来了。

 

我将每个方法中的资源隔离，性能显而易见。

但是在操作500条数据时，显然采用并行操作并不明智，并行所带来的损耗比较大，在实际的开发中，还是要注意下是否有必要进行并行编程。

 

Parallel.For

将for循环替换成Parallel.For，并采用适合这个新方法的参数，就可以对这个已有的for循环进行重构，使其能够充分利用并行化优势。

需要注意的是：1.Parallel.For不支持浮点数的步进，使用的是Int32或Int64，每一次迭代的时候加1

                    2.由于循环体是并行运行，去迭代执行的顺序无法保证

下面贴代码

 

由图中我们可以看出，使用Parallel.For所迭代的顺序是无法保证的。

Parallel.ForEach

Parallel.ForEach提供一个并行处理一组数据的机制，可以利用一个范围的整数作为一组数据，然后通过一个自定义的分区器将这个范围转换为一组数据块，每一块数据都通过循环的方式进行处理，而这些循环式并行执行的。

下面贴代码：

 

ParallelLoopState

ParallelLoopState该实例提供了以下两个方法用于停止 Parallel.For，Parallel.ForEach

Break-这个方法告诉并行循环应该在执行了当前迭代后尽快地停止执行。吐过调用Break时正在处理迭代100，那么循环仍然会处理所有小于100的迭代。

Stop-这个方法告诉并行循环应该尽快停止执行，如果调用Stop时迭代100正在被处理，那么循环无法保证处理完所有小于100的迭代

下面贴代码

 

由图中可以看出Break可以保证输出满足所有条件的数据，而Stop则无法保证。