3分钟总览微软TPL并行编程库

有小伙伴问我每天忽悠的TPL是什么？☹️ 这次站位高一点，严肃讲一讲。

引言

俗话说，不想开飞机的程序员不是一名好爸爸；作为微软技术栈的老鸟，一直将代码整洁之道奉为经典，

优秀的程序员将优雅、高性能的代码看成自己的脸面。

今天探讨下我对.NET并行编程库Task Parallel Library的理解，开足马力，准备压榨CPU了。

双核cpu的真相.gif

技术背景：

理解硬件线程和软件线程

多核处理器带有一个以上的物理内核：物理内核是真正的独立处理单元，多个物理内核使得多条指令能够同时并行运行。

硬件线程也称为逻辑内核，一个物理内核可能使用超线程技术提供多个硬件线程，所以一个硬件线程并不代表一个物理内核。

我们通过程序中通过Environment.ProcessorCount：得到的就是逻辑内核（本人的机器是i5-5300U 虚拟4核），

Windows中每个运行的程序都是一个进程，每一个进程都会创建并运行一个或多个线程，这些线程称为软件线程，硬件线程就像是一条泳道，而软件线程就是在其中游泳的人。

并行场景

.NET引入的Task Parallel Library(任务并行库，TPL)，动态地扩展并发度，以最有效的方式使用所有可用的处理器。

另外TPL支持分区工作、支持基于ThreadPool调度、支持取消异步操作、支持状态管理。

通过TPL专注与让程序完成你业务意义上的任务，同时最大限度的提高程序性能。

TPL同时支持数据并行、任务并行和流水线Dataflow

数据并行：有大量数据需要处理，并且必须对每一份数据执行同样的操作
任务并行：通过任务并发运行不同的操作。
流水线：这是任务并行和数据并行的结合体（需要引入System.Threading.Tasks.Dataflow组件库）

其中1.3 已经在上文演示。

数据并行

从100000个数中找到素数的个数

上文[共享内存并发模型],代码可做如下优化：

共享内存模型，只是有每个线程独立计算线程内迭代产生的素数和，最后再对几个和求和。

using System;

using System.Threading.Tasks;

using System.Collections;

using System.Collections.Generic;

using System.Threading;

using System.Diagnostics;

/// <summary>

/// 利用并行编程库Parallel，计算100000内素数的个数

/// </summary>

namespace Paralleler

{

    class Program

    {

        static void Main(string[] args)

        {

            Stopwatch sw = new Stopwatch();

            sw.Start();

            ShareMemory();

            sw.Stop();

            Console.WriteLine($"优化后的共享内存并发模型耗时：{sw.Elapsed}");

        }

        static void ShareMemory()

        {

            var sum = 0;

            Parallel.For(1, 100000 + 1, () => 0, (x, state, local) =>

            {

                var f = true;

                if (x == 1)

                    f = false;

                for (int i = 2; i <= x / 2; i++)

                {

                    if (x % i == 0)  // 被[2,x/2]任一数字整除，就不是质数

                        f = false;

                }

                if (f == true)

                    local++;

                return local;

            },

                 local =>

                 {

                     Interlocked.Add(ref sum, local);

                 }

               );

            Console.WriteLine($"1-100000内质数的个数是{sum}");

        }

    }

}

参数1,2 表示数据并行要操作的对象；

参数3localInit表示某线程内迭代的初始值，将会作为参数4body委托的第3个参数，只在线程第一次使用;

参数4body表示每个迭代都需要经历的执行体, 这里以线程为单元处理迭代；

参数5localFinally对每个线程的输出再做一次计算。入参是参数4的输出。

任务并行

让很多方法并行运行的最简单的方法就是使用Parallel类的Invoke方法，Invoke方法接受一个Action的参数组。

System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(WatchMovie, HaveDinner, ReadBook, WriteBlog);

这段代码会创建指向每一个方法的委托。

没有特定的执行顺序

Parallel.Invoke方法只有在4个方法全部完成之后才会返回。它至少需要4个硬件线程才足以让这4个方法并发运行。但并不保证这4个方法能够同时启动运行，如果一个或者多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。

捕捉并行循环中发生的异常

当并行迭代中调用的委托抛出异常，这个异常没有在委托中被捕获到时，就会变成一组异常，新的System.AggregateException负责处理这一组异常。

本文为微软TPL入门级教程，学习一个专题，了解特性/能力最重要，剩下的就是结合场景去应用。