C# Parallel

简介

C#中的Parallel类提供了一种简化并行编程的方式，它使得在多核处理器上执行并行任务变得更加容易。Parallel类允许开发人员并行执行一系列操作，而无需手动管理线程或任务分配。

• 任务分区：Parallel 类会根据可用的处理器核心数量自动将任务分配给多个线程。任务分区的方式取决于系统的硬件配置和当前的线程池状态。
• 线程池：Parallel 类使用线程池来管理并发执行的线程。线程池是一个维护着可用线程的线程集合，可以避免频繁地创建和销毁线程，从而提高性能。
• 数据共享和同步： 在并行执行中，多个线程可能会同时访问和修改共享的数据，因此需要采取适当的同步措施来确保数据的一致性和线程安全性。可以使用 lock、Monitor、Mutex 等机制进行同步。
• 性能调优： 在使用 Parallel 类进行并行编程时，需要根据任务的特点和硬件环境进行性能调优。可以通过调整任务的分区策略、优化任务的执行顺序、避免不必要的同步等方式来提高并行执行的效率。
• 异常处理： 在并行执行中，如果某个任务发生了异常，该异常会传播到调用线程，并且可能会导致整个并行操作失败。因此，需要适当地处理异常，并确保不会影响到其他任务的执行。
• 取消操作： 如果需要在执行过程中取消并行操作，可以使用 CancellationToken 类和相关的取消机制来实现取消操作，以确保操作能够在必要时被及时中止。

C# 中的 Parallel 类是 .NET Framework 提供的用于并行编程的工具之一，它提供了一组方法和模式，使得在多核处理器上执行任务变得更加容易。Parallel 类通常与 Parallel.For、Parallel.ForEach 和 Parallel.Invoke 等方法一起使用，用于并行执行循环、迭代和方法调用。

主要用法

以下是 Parallel 类的主要方法和用法：

• Parallel.For 方法： 该方法允许并行执行一个具有指定范围的 for 循环。语法如下：

Parallel.For(startIndex, endIndex, (index) =>
             {
                 // 循环体代码
             });

• Parallel.ForEach 方法： 该方法允许并行执行一个集合的迭代。语法如下：

Parallel.ForEach(collection, (item) =>
                 {
                     // 迭代代码
                 });

• Parallel.Invoke 方法： 该方法允许并行执行多个方法。语法如下：

Parallel.Invoke(
    () => { /* 方法1 */ },
    () => { /* 方法2 */ },
    // 其他方法
);

• Parallel LINQ（PLINQ）：Parallel 类还提供了一种并行 LINQ 查询的方式，称为 PLINQ。PLINQ 允许在查询中并行执行操作，从而提高查询的性能。

使用 Parallel 类可以有效地利用多核处理器的性能，并提高应用程序的性能和吞吐量。但需要注意的是，并行执行可能会增加系统的负担，因此在选择是否使用并行编程时，需要根据具体情况进行评估和权衡。

 

注意：Parallel.For 和 Parallel.ForEach 方法执行的循环并不保证按照顺序执行。这是因为这些方法会将迭代任务分配给多个线程并行执行，线程的执行顺序和完成时间取决于系统的硬件配置、线程池管理和任务的分区策略等因素。

具体来说，Parallel 类会根据可用的处理器核心数量将任务分配给多个线程，并发地执行循环的不同迭代。这意味着不同的迭代可能会在不同的线程上执行，并且它们的执行顺序是不确定的。

如果需要保证循环按照顺序执行，可以考虑使用传统的 for 循环或 foreach 循环，这样可以确保每个迭代都按照顺序执行，但可能会降低并行执行的效率。

另外，可以使用 Parallel 类的一些特性来控制并行执行的行为，如使用 ParallelOptions 类中的属性来调整任务分区策略、设置最大并行度等，以满足具体的需求。

应用实例

一个复杂的 Parallel 使用场景是在处理大规模数据集合时进行并行计算。例如，假设有一个包含大量数字的列表，我们想要对列表中的每个数字进行一系列复杂的计算，然后将计算结果汇总。使用 Parallel 类可以将这些计算并行化，以提高计算效率。

让我们来举一个具体的例子：假设有一个包含 1 到 1000000 的整数的列表，我们想要计算每个整数的平方和，并将所有整数的平方和相加得到最终结果。

using System;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 创建一个包含 1 到 1000000 的整数列表
        var numbers = Enumerable.Range(1, 1000000);

        // 使用 Parallel.ForEach 并行计算每个整数的平方和
        long totalSum = 0;
        Parallel.ForEach(numbers, () => 0, (num, loopState, localSum) =>
                         {
                             // 计算当前整数的平方和
                             long square = num * num;
                             localSum += square;
                             return localSum;
                         },
                         (localSum) =>
                         {
                             // 将局部和累加到总和中
                             lock (numbers)
                             {
                                 totalSum += localSum;
                             }
                         });

        // 输出最终结果
        Console.WriteLine("Total sum of squares: " + totalSum);
    }
}

在上面的示例中，我们使用了 Parallel.ForEach 方法并行计算每个整数的平方和。首先，我们创建一个包含 1 到 1000000 的整数列表。然后，我们使用 Parallel.ForEach 方法并行遍历整数列表，并计算每个整数的平方和。在计算过程中，我们将每个线程计算得到的局部和累加到总和中，并使用 lock 关键字确保线程安全。

通过使用 Parallel 类并行计算，我们可以更快地完成对大规模数据集合的复杂计算，并且充分利用了多核处理器的性能，提高了计算效率。