第九节：深究并行编程Parallel类中的三大方法 (For、ForEach、Invoke）和几大编程模型(SPM、APM、EAP、TAP）

一. 并行编程

1. 区分串行编程和串行编程

　　①. 串行编程：所谓的串行编程就是单线程的作用下，按顺序执行。(典型代表for循环 下面例子从1-100按顺序执行)

　　②. 并行编程：充分利用多核cpu的优势，同时开启多个线程并行执行。(典型代表Parallel.For循环 下面例子从1-100无序执行)

 代码实践：

   {
                 //1. 串行 （从1-100按顺序执行）
                 for (int i = ; i < ; i++)
                 {
                     Console.WriteLine(i);
                 }
                 //2. 并行 （从1-100无序执行）
                 Parallel.For(, , (item) =>
                 {
                     Console.WriteLine(item);
                 });
  }

结论：串行的代码按顺序依次输出，并行的代码无顺序输出。

2. 深究Parallel类中的方法 （For方法、ForEach方法、Invoke方法 这三个方法都是用来开启线程的）

(1). Invoke方法

　　a. 该方法的作用就是用来同时开启多个线程的。

　　b. 该方法有两个重载，主要涉及到两个参数，用来配置最大并行数(即线程数)和一个可变的Action委托数组（详见源码）。

案例一： 开启五个不同的线程调用五个方法

我们发现一个现象，主线程等着这五个子线程执行完毕后才执行，但是我们并没有写线程等待的代码，所以我们可以总结：

①：并行计算，开启多个线程后，不需要再开辟线程等待，直接是主线程完成后续操作。

②：而普通多线程执行后，需要单独再开辟一个线程等待，然后主线程在执行。

 代码实践：

                 {
                     Parallel.Invoke(() => this.TestThread("bct1")
                                  , () => this.TestThread("bct2")
                                  , () => this.TestThread("bct3")
                                  , () => this.TestThread("bct4")
                                  , () => this.TestThread("bct5")
                         );
                 }

案例二： 指定最大并行数进行线程调用

我们发现，五个任务中的四个任务同时由不同线程开启，当其中一个任务结束时，第五个任务开启，并由刚结束的任务的线程来执行。

                {
                    //设置最大的线程并行数
                    ParallelOptions p = new ParallelOptions();
                    p.MaxDegreeOfParallelism = ;

                    Parallel.Invoke(p, () => this.TestThread("bct1")
                                , () => this.TestThread("bct2")
                                , () => this.TestThread("bct3")
                                , () => this.TestThread("bct4")
                                , () => this.TestThread("bct5")
                       );
                }

(2). For方法 (前两个参数之间的差代表任务的个数)

　　这里介绍一个简单重载： public static ParallelLoopResult For(int fromInclusive, int toExclusive, Action<int> body);

　　fromInclusive:开始索引（含）.

　　toExclusive:结束索引（不含）.

　　body:将为每个迭代调用一次的委托.

当然该方法中的其他重载中也有很丰富的功能，比如也可以配置最大线程数。

代码实践：

  {
                 //案例一：前两个参数之间的差，就为并行计算线程的个数
                 {
                     Parallel.For(, , t =>
                         {
                             //这里的t分别为：5,6,7,8,9 五个数
                             string name = string.Format("bct{0}", t);
                             this.TestThread(name);
                         });
                 }
                 //案例二: 配置最大并行数
                 //结果：同时最多5个线程执行，但是还是要执行9个任务，(6,7,8,9,10,11,12,13,14),后面四个任务等前面的执行完后，再执行
                 {
                     ParallelOptions po = new ParallelOptions()
                     {
                         MaxDegreeOfParallelism =     //表示最大线程数为5，后面即使配置超过5，也无效
                     };
                     Parallel.For(, , po, (t, state) =>
                     {
                         string name = string.Format("bct{0}", t);
                         this.TestThread(name);
                         //state.Break();   //退出单次循环(没看到实际作用)
                         // state.Stop();     //退出全部循环(没看到实际作用)
                         //return;
                     });
                 }
             }

(3). ForEach方法

　　这里也是介绍一个简单的重载：int数组中的个数代表需要进行并行任务的个数，但并不一定所有任务同时执行，也不一定每个任务都是一个新线程执行。

该方法当然也可以配置最大并行数。

 代码实践：

 {
                //数组里的个数，就为并行进行并行任务数
                Parallel.ForEach(new int[] { , , , ,  }, t =>
                      {
                          //这里的t分别为：3, 5, 44, 55, 100五个数
                          string name = string.Format("bct{0}", t);
                          this.TestThread(name);
                     }
}

二. 常见的编程模型

1.同步编程模型(SPM)：单线线程、串行开发模式。

2.异步编程模型(APM)：xxxbegin、xxxend的模式。

3.基于事件的编程模型(EAP)： xxAsync这样的事件模式。 eg：WebClient。

4.基于Task的编程模型(TAP)： APM和EAP都可以使用Task来实现，微软的初衷就是想通过Task大一统异步编程领域。

下面分享两段代码，不做深入研究了。

             {
                 FileStream fs = new FileStream(Environment.CurrentDirectory + "//1.txt", FileMode.Open);
                 var bytes = new byte[fs.Length];
                 var task = Task.Factory.FromAsync(fs.BeginRead, fs.EndRead, bytes, , bytes.Length, string.Empty);

                 var nums = task.Result;

                 Console.WriteLine(nums);
             }
             {
                 FileStream fs = new FileStream(Environment.CurrentDirectory + "//1.txt", FileMode.Open);

                 var bytes = new byte[fs.Length];

                 fs.BeginRead(bytes, , bytes.Length, (aysc) =>
                 {
                     var nums = fs.EndRead(aysc);

                     Console.WriteLine(nums);

                 }, string.Empty);

                 Console.Read();
             }