本随笔续接:.NET 实现并行的几种方式(一)

四、Task

3)Task.NET 4.5 中的简易方式

在上篇随笔中,两个Demo使用的是 .NET 4.0 中的方式,代码写起来略显麻烦,这不 .NET 4.5提供了更加简洁的方式,让我们来看一下吧。

        /// <summary>
/// Task.NET 4.5 中的简易方式
/// </summary>
public void Demo3()
{
Task.Run(() =>
{
SetTip("简洁的代码");
}); Task.Run(() =>
{
SetTip("验证 CreationOptions 属性");
}).ContinueWith((t)=> {
SetTip("CreationOptions:" + t.CreationOptions.ToString());
});
}

Task.NET 4.5 中的简易方式

五、TPL (Task Parallel Library)

TPL (任务并行库)是 .NET 4.0 中的另一个重量级模块,可以极其优雅、便捷地完成并行逻辑的编码工作。

1)Parallel.Invoke并行多个独立的Action

        /// <summary>
/// Parallel.Invoke并行多个独立的Action
/// </summary>
public void Demo1()
{
Task.Run(() =>
{
List<Action> actions = new List<Action>(); // 生成并行任务
for (int i = ; i < ; i++)
{
// 注意、这里很关键,不可直接使用i变量。
// 原因在稍后的随笔中进行说明
int index = i;
actions.Add(new Action(() =>
{
SetTip(string.Format("Task{0} 开始", index)); SetTip(string.Format("Task{0} 休眠1秒", index));
Thread.Sleep(); SetTip(string.Format("Task{0} 休眠5秒", index));
Thread.Sleep(); SetTip(string.Format("Task{0} 结束", index));
}));
} // 执行并行任务
Parallel.Invoke(actions.ToArray()); // 当上述的5个任务全部执行完毕后,才会执行该代码
SetTip("并行任务执行完毕");
});
}

Parallel.Invoke并行多个独立的Action

2)Parallel简单的For并行

如果 Parallel.Invoke 看做是任务并行, 则 Parallel.For 则是数据并行,可方便的完成For循环并行遍历。

        /// <summary>
/// Parallel简单的For并行
/// </summary>
public void Demo2()
{
// 为了实时更新UI、将代码异步执行
Task.Run(() =>
{
Parallel.For(, , (index) =>
{
SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始执行Task", index)); Thread.Sleep();
SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始休眠Action 1秒", index)); SetTip(string.Format("Index:{0}, Task执行完毕", index));
}); SetTip("并行任务执行完毕");
});
}

Parallel简单的For并行

3)Parallel.For并行 并行中的 break、 return、 continue

break : 在 Parallel.For 中使用 ParallelLoopState.Break() 方法代替。

return: 在 Parallel.For 中使用 ParallelLoopState.Break() 方法代替。

continue : 在 Parallel.For 中直接使用 return 即可。

        /// <summary>
/// 中断Parallel.For并行
/// </summary>
public void Demo3()
{
// 为了实时更新UI、将代码异步执行
Task.Run(() =>
{
int breakIndex = new Random().Next(, );
SetTip(" BreakIndex : -------------------------" + breakIndex); Parallel.For(, , (index, state) =>
{
SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始执行Task", index)); if (breakIndex == index)
{
SetTip(string.Format("Index:{0}, ------------------ Break Task", index));
state.Break();
// Break方法执行后、
// 大于 当前索引的并且未被安排执行的迭代将被放弃
// 小于 当前索引的的迭代将继续正常执行直至迭代执行完毕
return;
} Thread.Sleep();
SetTip(string.Format("Index:{0}, 休眠Action 1秒", index)); SetTip(string.Format("Index:{0}, Task执行完毕", index));
}); SetTip("并行任务执行完毕");
});
} /// <summary>
/// 终止Parallel.For并行
/// </summary>
public void Demo4()
{
// 为了实时更新UI、将代码异步执行
Task.Run(() =>
{
int stopIndex = new Random().Next(, );
SetTip(" StopIndex : -------------------------" + stopIndex); Parallel.For(, , (index, state) =>
{
SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始执行Task", index)); if (stopIndex == index)
{
SetTip(string.Format("Index:{0}, ------------------ Stop Task", index));
state.Stop();
// Stop方法执行后
// 整个迭代将被放弃
return;
} Thread.Sleep();
SetTip(string.Format("Index:{0}, 休眠Action 1秒", index)); SetTip(string.Format("Index:{0}, Task执行完毕", index));
}); SetTip("并行任务执行完毕");
});
}

Parallel.For并行 并行中的 break、 return、 continue

4)Parallel.For并行中的数据聚合

在并行中,绝大多数委托都是在不同的线程中运行的,如果需要在并行中进行的数据共享、则需要考虑线程同步问题,然而线程同步会影响并行性能。

为了解决特定情况下的数据共享,而又不会因为线程同步而影响性能,Parallel.For 提供了解决方案:

        /// <summary>
/// Parallel.For并行中的数据聚合
/// </summary>
public void Demo5()
{
Task.Run(() =>
{
// 求 1 到 10 的阶乘的 和
long total = ;
Parallel.For<long>(, ,
() =>
{
SetTip("LocalInit");
return ;
},
(index, state, local) =>
{
SetTip("Body");
int result = ;
for (int i = ; i < index; i++)
{
result *= i;
}
local += result;
return local;
},
(x) =>
{
SetTip("LocalFinally");
Interlocked.Add(ref total, x);
}); SetTip("Total : " + total);
SetTip("并行任务执行完毕");
}); }

Parallel.For并行中的数据聚合

MSDN备注:
对于参与循环执行的每个线程调用 LocalInit 委托一次,并返回每个线程的初始本地状态。
这些初始状态传递到每个线程上的第一个 body 调用。 然后,每个后续正文调用返回可能修改过的状态值,传递到下一个正文调用。
最后,每个线程上的最后正文调用返回传递给 LocalFinally 委托的状态值。
每个线程调用 localFinally 委托一次,以对每个线程的本地状态执行最终操作。
此委托可以被多个线程同步调用;因此您必须同步对任何共享变量的访问。

也就是说:
1) 并行中开辟的线程数 决定了 LocalInit、LocalFinally 的调用次数
2) 多个 迭代委托、Body 可能被同一个线程调用。
3) 迭代委托、Body 中的 local值,并不一定是 LocalInit 的初始值,也有可能是被修改的返回值。
4) LocalFinally 可能是被同时调用的,需要注意线程同步问题。

5)Parallel.ForEach并行

Parallel.ForEach算是另一种数据并行方式, 它与大家熟知的 IEnumerable<TSource> 接口结合十分紧密,是 foreach的并行版本。

        /// <summary>
/// Parallel.ForEach并行
/// </summary>
public void Demo6()
{
Task.Run(() =>
{
Parallel.ForEach<int>(Enumerable.Range(, ), (num) =>
{
SetTip("Task 开始"); SetTip("Task 休眠" + num + "秒");
Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(num)); SetTip("Task 结束");
}); SetTip("并行任务执行完毕");
});
}

Parallel.ForEach并行

6)Parallel.ForEach中的索引,中断、终止操作

在 Parallel.ForEach 中也可以轻易的获得其遍历的索引

        /// <summary>
/// Parallel.ForEach中的索引,中断、终止操作
/// </summary>
public void Demo7()
{
Task.Run(() =>
{
Parallel.ForEach<int>(Enumerable.Range(, ), (num, state, index) =>
{
// num, 并行数据源中的数据项
// state,
SetTip(" Index : " + index + " Num: " + num);
});
SetTip("并行任务执行完毕");
});
}

Parallel.ForEach中的索引,中断、终止操作

本随笔到此、暂告一段落。

附,Demo : http://files.cnblogs.com/files/08shiyan/ParallelDemo.zip

参见更多:随笔导读:同步与异步

(未完待续...)

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