说起Parallel.For大家都不会陌生,很简单,不就是一个提供并行功能的for循环吗? 或许大家平时使用到的差不多就是其中最简单的那个重载方法,而真实情况

下Parallel.For里面有14个重载,而其中那些比较复杂的重载方法,或许还有同学还不知道怎么用呢~~~ 刚好我最近我有应用场景了,给大家介绍介绍,废话不多说,

先给大家看一下这个并行方法的重载一览表吧。。。

一:遇到的场景

我遇到的场景是这样的,项目中有这样一个功能,这个功能需要根据多个维度对一组customerIDList进行筛选,最后求得多个维度所筛选出客户的并集,我举个

例子:现有8个维度:

1. 交易行为

2.营销活动

3.地区

4.新老客户

5.营销渠道

6.客户属性

7.客户分组

8.商品

每个维度都能筛选出一批customerid出来,然后对8组customerid求并集,这种场景很明显要提升性能的话,你必须要做并行处理,当然能够实现的方式有很多种,

比如我定义8个task<T>,然后使用WaitAll等待一下,最后再累计每个Result的结果就可以了,代码如下:

 class Program
{
static void Main(string[] args)
{
List<string> rankList = Enum.GetNames(typeof(FilterType)).ToList(); Task<HashSet<int>>[] tasks = new Task<HashSet<int>>[rankList.Count]; var hashCustomerIDList = new HashSet<int>(); //求customerid的并集 for (int i = ; i < tasks.Length; i++)
{
tasks[i] = Task.Factory.StartNew<HashSet<int>>((obj) =>
{
//业务方法,耗损性能中。。。
var smallCustomerIDHash = GetXXXMethod(rankList[(int)obj]); return smallCustomerIDHash;
}, i);
} Task.WaitAll(tasks); foreach (var task in tasks)
{
foreach (var item in task.Result)
{
hashCustomerIDList.Add(item);
}
}
} static HashSet<int> GetXXXMethod(string rank)
{
return new HashSet<int>();
} public enum FilterType
{
交易行为 = ,
营销活动 = ,
地区 = ,
新老客户 = ,
营销渠道 = ,
客户属性 = ,
客户分组 = ,
商品 =
}
}

上面的代码的逻辑还是很简单的,我使用的是Task<T>的模式,当然你也可以用void形式的Task,然后在里面lock代码的时候对hashCustomerIDList进行

插入,实现起来也是非常简单的,我就不演示了,那下面的问题来了,有没有更爽更直接的方式,看人家看上去更有档次一点的方法,而且还要达到这种效果呢?

二:Parallel.For复杂重载

回到文章开头的话题,首先我们仔细分析一下下面这个复杂的重载方法。

  //
// 摘要:
// 执行具有线程本地数据的 for(在 Visual Basic 中为 For)循环,其中可能会并行运行迭代,而且可以监视和操作循环的状态。
//
// 参数:
// fromInclusive:
// 开始索引(含)。
//
// toExclusive:
// 结束索引(不含)。
//
// localInit:
// 用于返回每个任务的本地数据的初始状态的函数委托。
//
// body:
// 将为每个迭代调用一次的委托。
//
// localFinally:
// 用于对每个任务的本地状态执行一个最终操作的委托。
//
// 类型参数:
// TLocal:
// 线程本地数据的类型。
//
// 返回结果:
// 包含有关已完成的循环部分的信息的结构。
//
// 异常:
// T:System.ArgumentNullException:
// body 参数为 null。- 或 -localInit 参数为 null。- 或 -localFinally 参数为 null。
//
// T:System.AggregateException:
// 包含在所有线程上引发的全部单个异常的异常。
public static ParallelLoopResult For<TLocal>(int fromInclusive, int toExclusive, Func<TLocal> localInit, Func<int, ParallelLoopState, TLocal, TLocal> body, Action<TLocal> localFinally);

从上面的代码区域中看,你可以看到上面提供了5个参数,而最后意思的就是后面三个,如果你对linq的扩展方法比较熟悉的话,你会发现这个其实就是一个并行版本

的累加器(Aggregate)操作,因为他们都是具有三个区域:第一个区域就是初始化区域(localInit),就是累积之前的一个初始化操作,第二个区域其实就是一个迭代

区域,说白了就是foreach/for循环,for循环之中,会把计算结果累计到当初初始化区域设置的变量中,第三个区域就是foreach/for之后的一个最终计算区,三者合起

来就是一个并行累加器,为了方便大家更好的理解,我就扒一下源码给大家看看:

由于图太大,就截两张图了,大家一定要仔细体会一下这里面的tlocal变量,因为这个tlocal的使用贯穿着三个区域,所以大家一定要好好体会下面这几句代码

 TLocal tLocal = default(TLocal);

 tLocal = localInit();

 while(xxx<xxx){
tLocal = bodyWithLocal(num5, parallelLoopState, tLocal);
}
localFinally(tLocal);

当你理解了tLocal具有累积foreach中的item结果之后,你就应该很明白下面这个body=>(item, loop, total) 和 finally => (total) 中total的含义了,

对吧,当你明白了,然后大家可以看看下面这段代码,是不是用一个方法就搞定了原来需要分阶段实现的一个业务逻辑呢?

 class Program
{
static void Main(string[] args)
{
List<string> rankList = Enum.GetNames(typeof(FilterType)).ToList(); var hashCustomerIDList = new HashSet<int>(); //求customerid的并集 //并行计算 7个 维度的 总和
Parallel.For(, rankList.Count, () => { return new List<int>(); }, (item, loop, total) =>
{
//业务方法,耗损性能中。。。
var smallCustomerIDHash = GetXXXMethod(rankList[item]); total.AddRange(smallCustomerIDHash); return total;
}, (total) =>
{
lock (hashCustomerIDList)
{
foreach (var customerID in total)
{
hashCustomerIDList.Add(customerID);
}
}
});
} static HashSet<int> GetXXXMethod(string rank)
{
return new HashSet<int>();
} public enum FilterType
{
交易行为 = ,
营销活动 = ,
地区 = ,
新老客户 = ,
营销渠道 = ,
客户属性 = ,
客户分组 = ,
商品 =
}
}

好了,本篇就先说这么多,希望这个具有并行累加器效果的Parallel.For能够给你带来一丝灵感~~~

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