Parallel线程使用

Parallel的静态For，ForEach和Invoke方法

 

    在一些常见的编程情形中，使用任务也许会提升性能。为了简化编程，静态类System.Threading.Tasks.Paraller封装了这些常见的情形，它内部使用Task对象。例如，不要像下面一样处理一个集合中的所有项：

// 一个线程顺序执行这个工作(每次迭代调用一次DoWork)
for (Int32 i = 0; i< 1000; i++ ) DoWork(i);

相反，可以使用Parallel类型的For方法，让多个线程池治线程帮助执行这个工作：

// 线程池的线程并行处理工作
Parallel.For(0,1000,i=>DoWork(i));

类似的，如果有一个集合，那么不要像下面这样写：

// 一个线程顺序执行这个工作(每次迭代调用一次DoWork)
foreach ( var item in conllection) DoWork(item);

而是这样做：

// 线程池的线程并行处理工作
Parallel.ForEach(conllection,item=>DoWork(item));

如果代码中既可以用For，也可以用ForEach，那么建议使用For，因为它执行的快一点。最后，如果要执行几个方法，那么可以顺序执行它们，如下所示：

//  一个线程顺序执行所有方法
Method1();
Method2();
Method3();

也可以并行执行它们：

// 线程池的线程并行执行
parallel.Invoke(
            () => Method1(),
            () => Method2(),
            () => Method3());
 

Parallel的所有方法都让调用线程参与处理。从资源利用的角度说，这是一件好事，因为我们不希望调用线程停下来，等待线程池做完所有工作后才继续。然而，如果调用线程在线程池完成自己的那一部分工作之前完成工作，调用程序就会将自己挂起，知道所有工作完成。这也是一件好事，因为这个提供了和普通for和foreach循环时相同的语义：线程要在所有工作后才继续运行。还要注意，如果任何操作抛出一个未处理的异常，你调用的paraller方法最后会抛出一个AggregateException。

    当然，这并不是说需要检查自己的所有源代码，将for循环替换成Parallel.For的调用。调用Parallel的方法时，有一个前提条件务必记住：工作项要能并行执行。因此，如果工作项必须顺序执行，就不要调用Parallel的方法。另外，要避免会修改任何共享数据的工作项，因为多个线程同时处理的数据可能损坏。为了解决这个问题，一般的方法就是围绕数据访问添加线程同步锁。但是这样一来，一次就只能有一个线程访问数据，无法享受并行处理多个想带来的好处。

    除此之外，Parallel的方法本身也有开销：委托对象必须分配，而针对每一个工作项，都要调用一次这些委托。如果有大量可由多个线程处理的工作项，那么也许会获得性能的提升。但是，如果只为区区几个工作项使用Parallel的方法，或者为处理得非常快的工作项使用Parallel就会得不偿失了。

    Parallel的For，ForEach和Invoke方法都能接受一个ParallelOptions对象的重载版本。这个对象的定义如下：

 // 存储用于配置 Parallel 类的方法的操作的选项。
     public class ParallelOptions
    {
        // 初始化 ParallelOptions 类的新实例
        public ParallelOptions();
        // 获取或设置与此 ParallelOptions 实例关联的 CancellationToken，运行取消操作
        public CancellationToken CancellationToken { get; set; }
        // 获取或设置此 ParallelOptions 实例所允许的最大并行度，默认为-1(可用CPU数)
        public int MaxDegreeOfParallelism { get; set; }
        // 获取或设置与此 ParallelOptions 实例关联的 TaskScheduler。默认为TaskScheduler.Default
        public TaskScheduler TaskScheduler { get; set; }
    }

除此之外，For和ForEach方法有一些重载版本允许传递3个委托：

    任务局部初始化委托(localInit)，为参与工作的每一个任务都调用一次委托。这个委托是在任务被要求处理一个工作项之前调用。

    主体委托(body)，为参与工作的各个线程所处理的每一项都调用一次委托。

    任务局部终结委托(localFinally)，为参与工作的每一个任务都调用一次委托。这个委托是在任务处理好派遣给它的所有工作之后调用。即使主体委托引发一个未处理的异常，也会调用它。

    以下示例代码演示了如何利用3个委托，计算一个目录中的所有文件的字节长度总计值：

private static Int64 DirectoryBytes(String path, String searchPattern, SearchOption searchOption)
        {
            var files = Directory.EnumerateFiles(path, searchPattern, searchOption);
            Int64 masterTotal = 0;

            ParallelLoopResult result = Parallel.ForEach<String, Int64>(files,
               () =>
               {
                   // localInit: 每个任务开始之前调用一次
                   // 每个任务开始之前，总计值都初始化为0
                   return 0;
               },

               (file, parallelLoopState, index, taskLocalTotal) =>
               {
                   // body: 每个任务调用一次
                   // 获得这个文件的大小，把它添加到这个任务的累加值上
                   Int64 fileLength = 0;
                   FileStream fs = null;
                   try
                   {
                       fs = File.OpenRead(file);
                       fileLength = fs.Length;
                   }
                   catch (IOException) { /* 忽略拒绝访问的文件 */ }
                   finally { if (fs != null) fs.Dispose(); }
                   return taskLocalTotal + fileLength;
               },

               taskLocalTotal =>
               {
                   // localFinally: 每个任务完成后调用一次
                   // 将这个任务的总计值(taskLocalTotal)加到中的总计值(masterTotal)上去
                   Interlocked.Add(ref masterTotal, taskLocalTotal);
               });
            return masterTotal;
        }

每个任务都通过taskLocalTotal变量为分配给它的文件维护自己的总计值。每个任务完成工作之后，都调用Interlocked.Add方法[对两个 32 位整数进行求和并用和替换第一个整数]，以一种线程安全的方式更新总的总计值。由于每个任务都有自己的总计值，可以在一个工作项处理期间，无需进行线程同步。由于线程同步会造成性能的损失，所以不需要线程同步是一件好事。只有在每个任务返回之后，masterTotal才需要以一种线程安全的方式更新materTotal变量。所以，因为调用Interlocked.Add方法而造成的性能损失每个任务只发生一次，而不会每个工作项都发生。

    注意，我们向主题委托传递一个ParallelLoopState对象，它的定义如下：

// 可用来使 Parallel 循环的迭代与其他迭代交互
    public class ParallelLoopState
    {
        // 获取循环的任何迭代是否已引发相应迭代未处理的异常
        public bool IsExceptional { get; }
        // 获取循环的任何迭代是否已调用 Stop
        public bool IsStopped { get; }
        // 获取从中调用 Break 的最低循环迭代。
        public long? LowestBreakIteration { get; }
        // 获取循环的当前迭代是否应基于此迭代或其他迭代发出的请求退出。
        public bool ShouldExitCurrentIteration { get; }
        // 告知 Parallel 循环应在系统方便的时候尽早停止执行当前迭代之外的迭代。
        public void Break();
        // 告知 Parallel 循环应在系统方便的时候尽早停止执行。
        public void Stop();
}

参与工作的每一个任务都会获得它自己的ParallelState对象，并可通过这个对象和参与工作的其他任务进行交互。Stop方法告诉循环停止处理任何更多的工作，未来对IsStopped属性的查询会返回true。Break方法告诉循环不再继续处理当前项之后的项。例如，假如ForEach被告知要处理100项，并在第5项时调用了Break，那么循环会确保前5项处理好之后，ForEach才返回。但注意，这并不是说在这100项中，只有前5项被处理，也许第5项之后可能在以前已经处理过了。LowestBreakIteration属性返回在处理过程中调用过Break方法的最低的项。从来没有调用过Break，LowestBreakIteration会返回null。

    处理任何一项时，如果造成一个未处理的异常，IsExceptional属性会返回true。如果处理一项时会花费大量的时间，代码可查询ShouldExitCurrentIteration属性看它是否应该提前退出。如果调用过Stop，调用过Break，取消过CancellationTokenSource，或者处理一项时造成了未处理的异常，这个属性就会返回true。

    Parallel的For和ForEach方法都返回一个ParallelLoopResult实例，他看起来像下面这样：

   

// 提供执行 System.Threading.Tasks.Parallel 循环的完成状态。
    public struct ParallelLoopResult
    {
        // 获取该循环是否已运行完成（即该循环的所有迭代均已执行，并且该循环没有收到提前结束的请求）。
        public bool IsCompleted { get; }

        // 获取从中调用 System.Threading.Tasks.ParallelLoopState.Break() 的最低迭代的索引。
        public long? LowestBreakIteration { get; }
    }

可通过检查属性来了解循环的结果，如果IsCompleted返回true。表明循环运行完成，所有项都得到了处理。如果IsCompleted为false，而且LowestBreakIteration为null，表明参与工作的某个线程调用了Stop方法。如果LowestBreakIteration返回false，而且LowestBreakIteration不为null，表名参与工作的某个线程调用的Break方法，LowestBreakIteration返回的Int64值指明了保证已得到处理的最低一项的索引。

场景

public void run(Action<List<string>> onload)
        {
            List<string> directoryLists = new List<string>();
            directoryLists = Directory.GetDirectories(m_importPath).ToList();          
            Parallel.ForEach(directoryLists,new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism=10}, i =>
            {
                List<string> files = importer(i);

onload(files);

}

}

Action<List<string>> onload = dir =>
            {
                BeginInvoke(new EventHandler((obj, even) =>
                {
                    var root = new TreeNode(dir[0]);
                    for (int i = 1; i < dir.Count; i++)
                    {
                        string fileName = dir[i].Substring(dir[i].LastIndexOf('\\') + 1);
                        root.Nodes.Add(fileName.Remove(fileName.IndexOf('.')));
                    }
                    this.treeView1.Nodes.Add(root);
                }), null);

};

import.run(onload);