[转载]Parallel的使用

对Parallel.Invoke进行控制

　　Parallel.Invoke提供了一个重载版本，它可以接受一个ParallelOptions对象作为参数，对Parallel.Invoke的执行进行控制。通过这个对象，我们可以控制并行的最大线程数，各个任务是否取消执行等等。例如，在一个智能化的家中，系统会判断主人是否离开房间，如果主人离开了房间，则自动关闭屋子里的各种电器。利用Parallel.Invoke我们可以实现如下：

public static void
PInvokeCancel()
{
// 创建取消对象
CancellationTokenSource cts = new
CancellationTokenSource();
// 利用取消对象，创建ParallelOptions
ParallelOptions
pOption = new ParallelOptions() { CancellationToken = cts.Token
};
//
设置最大线程数
pOption.MaxDegreeOfParallelism = 2;

//
创建一个守护监视进程
Task.Factory.StartNew(() =>
{
Console.WriteLine("Cancellation in 5
sec.");
Thread.Sleep(5000);
// 取消，结束任务的执行
cts.Cancel();
Console.WriteLine("Canceled
requested");
});

try
{
//
以ParallelOptions作为参数，
// 调用Parallel.Invoke
Parallel.Invoke(pOption, () =>
ShutdownLights(pOption.CancellationToken),
() =>
ShutdownComputer(pOption.CancellationToken));

//输出执行结果
Console.WriteLine("Lights and computer
are tuned off.");
}
catch (Exception
e)
{
Console.WriteLine(e.Message);
}
}

private static void
ShutdownLights(CancellationToken token)
{
while (!token.IsCancellationRequested)
{
Console.WriteLine("Light is on.
"
);
Thread.Sleep(1000);
}

}
private static void
ShutdownComputer(CancellationToken token)
{
while (!token.IsCancellationRequested)
{
Console.WriteLine("Computer is
on."
);
Thread.Sleep(1000);
}
}

　　　　
除了这种方式之外，ParallelOptions更多地应用在取消任务队列中还未来得及执行的任务。当我们限制了最大并发线程数的时候，如果需要通过Parallel.Invoke执行的任务较多，则有可能部分任务在队列中排队而得不到及时的执行，如果到了一定的条件这些任务还没有执行，我们可能取消这些任务。一个恰当的现实生活中的例子就是火车站买票。火车站买票的人很多，但是售票的窗口有限，当到了下班时间后，窗口就不再售票了，也就是剩下的售票任务需要取消掉。我们可以用下面的代码来模拟这样一个场景：

public static void
PInvokeCancel()

{

// 创建取消对象

CancellationTokenSource cts = new
CancellationTokenSource();

//
利用取消对象，创建ParallelOptions

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

//
设置最大线程数，也就相当于20个售票窗口

pOption.MaxDegreeOfParallelism = 20;

//
创建一个守护监视进程

// 当到下班时间后就取消剩下的售票活动

Task.Factory.StartNew(() =>

{

Console.WriteLine("Cancellation in 5
sec.");

Thread.Sleep(5000);

//
取消，结束任务的执行

cts.Cancel();

Console.WriteLine("Canceled
requested");

});

try

{

// 创建售票活动

Action[]
CustomerServices = CreateCustomerService(1000);

//
以ParallelOptions作为参数，

//
调用Parallel.Invoke

Parallel.Invoke(pOption,
CustomerServices);

}

catch (Exception
e)

{

// 当任务取消后，抛出一个异常

Console.WriteLine(e.Message);

}

}

//
创建售票的活动

static Action[]
CreateCustomerService(int n)

{

Action[] result = new
Action[n];

for (int i = 0; i < n; i++)

{

result[i] = () =>

{

Console.WriteLine("Customer Service
{0}",
Task.CurrentId);

// 模拟售票需要的时间

Thread.Sleep(2000);

};

}

return
result;

}

　　　　并行任务之间的同步

　　有时候我们在处理并行任务的时候，各个任务之间需要同步，也就是同时执行的并行任务，需要在共同到达某一个状态的后再一共继续执行。我们可以举一个现实生活中的例子。陈良乔，贾玮和单春晖是好朋友，他们相约到电影院看《建国大业》。他们三个住在不同的地方，为了能一起买票进电影院，他们约好先在电影院门口的KFC会合，然后再一起进电影院。这其中就涉及到一个同步的问题：他们需要先在KFC会合。他们是从家里分别到KFC的，但是需要在KFC进行同步，等到三个人都到齐后在完成后后继的动作，进电影院看电影。

　　为了完成并行任务之间的同步，.NET
Framework中提供了一个类Barrier。顾名思义，Barrier就像一个关卡或者是剪票口一样，通过Barrier类，我们可以管理并行任务的执行，完成他们之间的同步。Barrier类的使用非常简单，我们只需要在主线程中声明一个Barrier对象，同时指明需要同步的任务数。然后，在需要进行同步的地方调用Barrier类的SignalAndWait函数就可以了。
当一个并行任务到达SignalAndWait后，它会暂停执行，等待所有并行任务都到达同步点之后再继续往下执行。下面我们以一个实际的例子，来看看如何利用Barrier类完成看电影的同步问题。

using System;

using
System.Collections.Generic;

using System.Linq;

using
System.Text;

using System.Threading;

using
System.Threading.Tasks;

namespace
ParallelBarrier

{

class
Program

{

// 用于同步的Barrier对象

static Barrier
sync;

static void Main(string[] args)

{

//
创建Barrier对象，这里我们需要同步

// 任务有三个

sync
=
new
Barrier(3);

//
开始执行并行任务

var steps = new Action[] { ()
=>
gotothecinema("陈良乔", TimeSpan.FromSeconds(5) ),

()
=>
gotothecinema("贾玮", TimeSpan.FromSeconds(2) ),

()
=>
gotothecinema("单春晖", TimeSpan.FromSeconds(4)
)};

Parallel.Invoke(steps);

Console.ReadKey();

}

// 任务

static void
gotothecinema(string strName, TimeSpan timeToKFC
)

{

Console.WriteLine("[{0}]
从家里出发。",
strName);

// 从家里到KFC

Thread.Sleep(timeToKFC);

Console.WriteLine("[{0}]
到达KFC。",
strName);

// 等待其他人到达

sync.SignalAndWait();

//
同步后，进行后继动作

Console.WriteLine("[{0}]
买票进电影院。",
strName);

}

}

}

【IT168 专稿】书接上回。在前一篇“Visual Studio
2010对并行计算的支持”文章中，我们介绍了如何利用Parallel.For和Parallel.ForEach函数来并行化for循环和foreach循环。实际上，Parallel.For和Parallel.ForEach函数主要是针对“并行数据”的并行化操作，所谓并行数据，就是整个数据集中数据单元是相互独立的，可以同时进行处理。在实际开发中，我们遇到的可以并行处理的不仅包括“并行数据”，还包括可以同时进行的“并行逻辑”。所谓“并行逻辑”，就是相互独立，可以同时执行的多个任务。比如，程序员陈良乔每天早上要做两件事情：烧水洗脸和锻炼身体。这两件事情就是相互独立可以并行的，也就是说他在烧水的时候可以同时锻炼身体。在以前的单核时代，CPU在同一时间只能完成一件事情，那么陈良乔只能先烧水后锻炼，或者是先锻炼后烧水，这导致他上班总是迟到。进入多核时代，CPU可以在同一时间完成多件事情了，借助.Net
Framework
4.0中的Parallel类，我们可以方便地处理“并行逻辑”。现在，程序员陈良乔可以一边锻炼一边烧水，再也没有迟到过了。他逢人便说：“Parallel真是个好东西!自从用了它，我腰也不酸了，背也不疼了，编程更有劲儿了。。。”

　　使用Parallel.Invoke处理并行逻辑

　　跟Parallel.For函数相似，Parallel.Invoke也是Parallel类的一个静态函数，它可以接受一个Action[]类型的对象作为参数，这个对象，就是我们要执行的任务。系统会根据代码运行的硬件环境，主要是CPU运算核心的个数，自动地进行线程的创建和分配。这有些类似于我们所熟悉的多线程开发，通过为每个线程指定一个线程函数而让多个任务同时进行，只是Parallel.Invoke函数简化了线程的创建和分配等繁琐的动作，我们只需要提供核心的线程函数就可以了。下面我们来看一个实际的例子。在上文中，我们介绍了程序员陈良乔起床的例子，在以前的单核时代，他起床大约是这个样子的：

        // 串行式起床
        private static void
GetUp()
        {
            Start("GetUp");
            // 先烧水
            boil();
            // 后锻炼
            exercise();
            End("GetUp");
        }


        // 锻炼
        private static void
exercise()
        {
            Console.WriteLine("Exercise");
            Thread.Sleep(2000);
            Console.WriteLine("Finish
Exercise");
        }

        // 烧水
        private static void
boil()
        {
            Console.WriteLine("Boil");
            Thread.Sleep(3000);
            Console.WriteLine("Finish
Boil");
        }

在单核时代，CPU在同一时间只能做一件事情，所以他只能先烧水，后锻炼，这样显然会耽误时间。一天，他又因为这事而迟到了，老板骂道，“你是猪啊，你不会用Parallel.Invoke一边烧水一边锻炼啊？”于是，有了下面的并行式起床：
        // 并行式起床
        private static void
ParallelGetUp()
        {
            Start("ParallelGetUp");
            //
在烧水的同时，锻炼身体
            var steps = new Action[] { ()
=>
boil(), () => exercise()
};
            Parallel.Invoke(steps);
            End("ParallelGetUp");
        }

　　　　通过Parallel.Invoke函数，我们将一些相互独立的任务同时执行，实现了“并行逻辑”，也大大地提高了应用程序的性能和效率。从下面的截图中，我们可以明显地看出两种方式的差别。串行方式所耗费的时间，是两个步骤的时间总和，而并行方式所耗费的时间，大约是单个任务的耗时最长的哪一个。

　　图1 串行和并行的执行情况

　　对Parallel.Invoke进行控制

public static void
PInvokeCancel()

　　{

　　// 创建取消对象

　　CancellationTokenSource cts = new
CancellationTokenSource();

　　//
利用取消对象，创建ParallelOptions

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

　　//
设置最大线程数，也就相当于20个售票窗口

　　pOption.MaxDegreeOfParallelism = 20;

　　//
创建一个守护监视进程

　　// 当到下班时间后就取消剩下的售票活动

　　Task.Factory.StartNew(() =>

　　{

　　Console.WriteLine("Cancellation in 5
sec.");

　　Thread.Sleep(5000);

　　//
取消，结束任务的执行

　　cts.Cancel();

　　Console.WriteLine("Canceled
requested");

　　});

　　try

　　{

　　// 创建售票活动

　　Action[]
CustomerServices = CreateCustomerService(1000);

　　//
以ParallelOptions作为参数，

　　//
调用Parallel.Invoke

　　Parallel.Invoke(pOption,
CustomerServices);

　　}

　　catch (Exception
e)

　　{

　　// 当任务取消后，抛出一个异常

　　Console.WriteLine(e.Message);

　　}

　　}

　　//
创建售票的活动

　　static Action[]
CreateCustomerService(int n)

　　{

　　Action[] result = new
Action[n];

　　for (int i = 0; i < n; i++)

　　{

　　result[i] = () =>

　　{

　　Console.WriteLine("Customer Service
{0}",
Task.CurrentId);

　　// 模拟售票需要的时间

　　Thread.Sleep(2000);

　　};

　　}

　　return
result;

　　}

　　　　并行任务之间的同步

　　在这段代码中，我们首先创建了Barrier对象，因为在这里需要同步的任务有三个，所以创建Barrier对象时是的参数是3。然后就是使用Parallel.Invoke执行并行任务。我们在并行任务gotothecinema中设置了一个同步点，在这里我们调用Barrier对象的SignalAndWait函数，它表示当前任务已经到达同步点并同时等待其他任务到达同步点。当所有任务都到达同步点之后，再继续往下执行。运行上面的程序，我们可以获得这样的输出：

　　图2 使用Barrier进行同步

　　更复杂的任务之间的同步

　　我们在使用Barrier进行并行任务之间的同步时，有这样一个缺陷，我们需要预先知道所有需要同步的并行任务的数目，如果这个数目是随机的，就无法使用Barrier进行任务之间的同步了。并行任务数目不定这种情况很常见。我们还是来看上文中看电影的例子，每场进电影院看电影的观众数目是不固定的，那么退场的观众也是不固定的，甚至还有中途退场的。当所有观众都退场后，我们需要打扫电影院的卫生。这里需要的同步的就是所有观众都退场。针对这种数目不定的多个并行任务，.NET
Framework提供了CountdownEvent这个类来进行任务之间的同步。

　　就像它的名字一样，CountdownEvent基于这样一个简单的规则：当有新的需要同步的任务产生时，就调用AddCount增加它的计数，当有任务到达同步点是，就调用Signal函数减小它的计数，当CountdownEvent的计数为零时，就表示所有需要同步的任务已经完成，可以开始下一步任务了。下面我们利用CountdownEvent来模拟一下观众进场立场的情景。

1 using
System;
2
3 　　using System.Collections.Generic;
4
5 　　using
System.Linq;
6
7 　　using System.Text;
8
9 　　using
System.Threading;
10
11 　　using System.Threading.Tasks;
12
13 　　namespace
CountdownEventDemo
14
15 　　{
16

17
　　//
观众类，用来表示一位观众
18
19 　　class
Customer
20
21 　　{
22

23
　　public
Customer(int nID)
24

25
　　{
26
27 　　m_nID
=
nID;
28
29 　　}
30

31
　　// 观众的ID
32
33 　　public int m_nID;
34

35
　　}
36
37 　　class
Program
38
39 　　{
40

41
　　static void Main(string[]
args)
42
43 　　{
44

45
　　//
创建CountdownEvent同步对象
46
47 　　using (var
countdown = new CountdownEvent(1))
48
49 　　{
50

51
　　//
产生一个随机数，表示观众的数目
52
53 　　Random
countRandom = new Random(DateTime.Now.Millisecond);
54
55 　　int nCount
=
countRandom.Next(10);
56
57 　　// 构造每一位观众看电影的任务
58
59 　　Action[] seeafilm = new Action[ nCount
];
60
61 　　for (int i = 0; i < nCount; i++)
62
63 　　{
64

65
　　//
构造Customer对象，表示观众
66
67 　　Customer
currentCustomer = new Customer( i+1 );
68

69
　　seeafilm[i] = () =>
70
71 　　{
72

73
　　// 观众进场
74
75 　　countdown.AddCount();
76
77 　　Console.WriteLine("观众 {0}
进场。",
currentCustomer.m_nID);
78
79 　　// 模拟看电影的时间
80
81 　　Thread.Sleep(countRandom.Next(3000,6000));
82

83
　　// 观众退场
84
85 　　countdown.Signal();
86
87 　　Console.WriteLine("观众 {0}
退场。",
currentCustomer.m_nID);
88
89 　　};
90

91
　　}
92
93 　　//并行执行任务
94
95 　　Parallel.Invoke( seeafilm );
96
97 　　//
在此同步，最后CountdownEvent的计数变为零
98
99 　　countdown.Signal();
100
101 　　countdown.Wait();
102
103 　　}
104

105
　　Console.WriteLine("所有观众退场，开始打扫卫生。");
106
107 　　Console.ReadKey();
108
109 　　}
110

111

　　　　在这段代码中，我们使用CountdownEvent进行随机个数任务之间的同步。最后，我们可以得到这样的输出。

　　图3 使用CountdownEvent进行同步

　　通过Parallel.Invoke函数，我们可以轻松地将相互独立的任务并行执行，同时通过Barrier和CountdownEvent类进行任务之间的同步。这种并行计算的开发方式，比以前那种基于线程的并行计算开发方式简便很多，解放了程序员的脑袋，让他们可以把更多的脑力放到业务逻辑问题的解决之上。

　　使用Parallel类，多快好省地开发并行计算应用程序。

posted @ 2012-03-21 12:20 火腿骑士阅读(330) 评论(0) 编辑收藏举报

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