5天玩转C#并行和多线程编程
5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第一天 认识Parallel
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5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第一天 认识Parallel
5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第二天 并行集合和PLinq
5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第三天 认识和使用Task
5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第五天 多线程编程大总结
随着多核时代的到来，并行开发越来越展示出它的强大威力！使用并行程序，充分的利用系统资源，提高程序的性能。在.net 4.0中，微软给我们提供了一个新的命名空间：System.Threading.Tasks。这里面有很多关于并行开发的东西，今天第一篇就介绍下最基础，最简单的——认识和使用Parallel。
在Parallel下面有三个常用的方法invoke,For和ForEach。
1、 Parallel.Invoke
这是最简单，最简洁的将串行的代码并行化。
在这里先讲一个知识点，就是StopWatch的使用，最近有一些人说找不到StopWatch，StopWatch到底是什么东西，今天就来说明一下。
StopWatch在System.Diagnostics命名控件，要使用它就要先引用这个命名空间。
其使用方法如下：
var stopWatch = new StopWatch(); //创建一个Stopwatch实例
stopWatch.Start(); //开始计时
stopWatch.Stop(); //停止计时
stopWatch.Reset(); //重置StopWatch
stopWatch.Restart(); //重新启动被停止的StopWatch
stopWatch.ElapsedMilliseconds //获取stopWatch从开始到现在的时间差，单位是毫秒
本次用到的就这么多知识点，想了解更多关于StopWatch的，去百度一下吧，网上有很多资料。
下面进入整体，开始介绍Parallel.Invoke方法，废话不多说了，首先新建一个控制台程序，添加一个类，代码如下：
public class ParallelDemo
{
private Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();
public void Run1()
{
Thread.Sleep(2000);
Console.WriteLine("Task 1 is cost 2 sec");
}
public void Run2()
{
Thread.Sleep(3000);
Console.WriteLine("Task 2 is cost 3 sec");
}
public void ParallelInvokeMethod()
{
stopWatch.Start();
Parallel.Invoke(Run1, Run2);
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("Parallel run " + stopWatch.ElapsedMilliseconds + " ms.");
stopWatch.Restart();
Run1();
Run2();
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("Normal run " + stopWatch.ElapsedMilliseconds + " ms.");
}
｝
代码很简单，首先新加一个类，在类中写了两个方法，Run1和Run2，分别等待一定时间，输出一条信息，然后写了一个测试方法ParallelInvokeMethod，分别用两种方法调用Run1和Run2，然后在main方法中调用，下面来看一下运行时间如何：
大家应该能够猜到，正常调用的话应该是5秒多，而Parallel.Invoke方法调用用了只有3秒，也就是耗时最长的那个方法，可以看出方法是并行执行的，执行效率提高了很多。
2、Parallel.For
这个方法和For循环的功能相似，下面就在类中添加一个方法来测试一下吧。代码如下：
public void ParallelForMethod()
{
stopWatch.Start();
for (int i = 0; i < 10000; i++)
{
for (int j = 0; j < 60000; j++)
{
int sum = 0;
sum += i;
}
}
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("NormalFor run " + stopWatch.ElapsedMilliseconds + " ms.");
stopWatch.Reset();
stopWatch.Start();
Parallel.For(0, 10000, item =>
{
for (int j = 0; j < 60000; j++)
{
int sum = 0;
sum += item;
}
});
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("ParallelFor run " + stopWatch.ElapsedMilliseconds + " ms.");
}
写了两个循环，做了一些没有意义的事情，目的主要是为了消耗CPU时间，同理在main方法中调用，运行结果如下图：
可以看到，Parallel.For所用的时间比单纯的for快了1秒多，可见提升的性能是非常可观的。那么，是不是Parallel.For在任何时候都比for要快呢？答案当然是“不是”，要不然微软还留着for干嘛？
下面修改一下代码，添加一个全局变量num，代码如下：
public void ParallelForMethod()
{
var obj = new Object();
long num = 0;
ConcurrentBag<long> bag = new ConcurrentBag<long>();
stopWatch.Start();
for (int i = 0; i < 10000; i++)
{
for (int j = 0; j < 60000; j++)
{
//int sum = 0;
//sum += item;
num++;
}
}
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("NormalFor run " + stopWatch.ElapsedMilliseconds + " ms.");
stopWatch.Reset();
stopWatch.Start();
Parallel.For(0, 10000, item =>
{
for (int j = 0; j < 60000; j++)
{
//int sum = 0;
//sum += item;
lock (obj)
{
num++;
}
}
});
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("ParallelFor run " + stopWatch.ElapsedMilliseconds + " ms.");
}
Parallel.For由于是并行运行的，所以会同时访问全局变量num,为了得到正确的结果，要使用lock,此时来看看运行结果：
是不是大吃一惊啊？Parallel.For竟然用了15秒多，而for跟之前的差不多。这主要是由于并行同时访问全局变量，会出现资源争夺，大多数时间消耗在了资源等待上面。
一直说并行，那么从哪里可以看出来Parallel.For是并行执行的呢？下面来写个测试代码：
Parallel.For(0, 100, i =>
{
Console.Write(i + "\t");
});
从0输出到99，运行后会发现输出的顺序不对，用for顺序肯定是对的，并行同时执行，所以会出现输出顺序不同的情况。
2、Parallel.Foreach
这个方法跟Foreach方法很相似，想具体了解的，可以百度些资料看看，这里就不多说了，下面给出其使用方法：
List<int> list = new List<int>();
list.Add(0);
Parallel.ForEach(list, item =>
{
DoWork(item);
});
1、当我们使用到Parallel，必然是处理一些比较耗时的操作，当然也很耗CPU和内存，如果我们中途向停止，怎么办呢？
在串行代码中我们break一下就搞定了，但是并行就不是这么简单了，不过没关系，在并行循环的委托参数中提供了一个ParallelLoopState，
该实例提供了Break和Stop方法来帮我们实现。
Break: 当然这个是通知并行计算尽快的退出循环，比如并行计算正在迭代100，那么break后程序还会迭代所有小于100的。
Stop：这个就不一样了，比如正在迭代100突然遇到stop，那它啥也不管了，直接退出。
下面来写一段代码测试一下：
public void ParallelBreak()
{
ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
stopWatch.Start();
Parallel.For(0, 1000, (i, state) =>
{
if (bag.Count == 300)
{
state.Stop();
return;
}
bag.Add(i);
});
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("Bag count is " + bag.Count + ", " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);
}
这里使用的是Stop，当数量达到300个时，会立刻停止；可以看到结果"Bag count is 300"，如果用break,可能结果是300多个或者300个，大家可以测试一下。
2、异常处理
首先任务是并行计算的，处理过程中可能会产生n多的异常，那么如何来获取到这些异常呢？普通的Exception并不能获取到异常，然而为并行诞生的AggregateExcepation就可以获取到一组异常。
这里我们修改Parallel.Invoke的代码，修改后代码如下：
public class ParallelDemo
{
private Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();
public void Run1()
{
Thread.Sleep(2000);
Console.WriteLine("Task 1 is cost 2 sec");
throw new Exception("Exception in task 1");
}
public void Run2()
{
Thread.Sleep(3000);
Console.WriteLine("Task 2 is cost 3 sec");
throw new Exception("Exception in task 2");
}
public void ParallelInvokeMethod()
{
stopWatch.Start();
try
{
Parallel.Invoke(Run1, Run2);
}
catch (AggregateException aex)
{
foreach (var ex in aex.InnerExceptions)
{
Console.WriteLine(ex.Message);
}
}
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("Parallel run " + stopWatch.ElapsedMilliseconds + " ms.");
stopWatch.Reset();
stopWatch.Start();
try
{
Run1();
Run2();
}
catch(Exception ex)
{
Console.WriteLine(ex.Message);
}
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("Normal run " + stopWatch.ElapsedMilliseconds + " ms.");
}
｝
顺序调用方法我把异常处理写一起了，这样只能捕获Run1的异常信息，大家可以分开写。捕获AggregateException 异常后，用foreach循环遍历输出异常信息，可以看到两个异常信息都显示了。
