.Net中如何使用Parallel

今天給大家介紹一下.Net中如何使用Parallel。文章的內容小編覺得不錯，現在給大家分享一下，覺得有需要的朋友可以了解一下，希望對大家有所幫助，下面跟著小編的思路一起來閱讀吧。

一、理解硬件線程和軟件線程

    多核處理器帶有一個以上的物理內核--物理內核是真正的獨立處理單元，多個物理內核使得多條指令能夠同時并行運行。硬件線程也稱為邏輯內核，一個物理內 核可以使用超線程技術提供多個硬件線程。所以一個硬件線程并不代表一個物理內核；Windows中每個運行的程序都是一個進程，每一個進程都會創建并運行 一個或多個線程，這些線程稱為軟件線程。硬件線程就像是一條泳道，而軟件線程就是在其中游泳的人。

二、并行場合

  .Net Framework4 引入了新的Task Parallel Library(任務并行庫，TPL)，它支持數據并行、任務并行和流水線。讓開發人員應付不同的并行場合。

• 數據并行：有大量數據需要處理，并且必須對每一份數據執行同樣的操作。比如通過256bit的密鑰對100個Unicode字符串進行AES算法加密。

• 任務并行：通過任務并發運行不同的操作。例如生成文件散列碼，加密字符串，創建縮略圖。

• 流水線：這是任務并行和數據并行的結合體。

  TPL引入了System.Threading.Tasks  ,主類是Task，這個類表示一個異步的并發的操作，然而我們不一定要使用Task類的實例，可以使用Parallel靜態類。它提供了 Parallel.Invoke, Parallel.For Parallel.Forecah 三個方法。

三、Parallel.Invoke

   試圖讓很多方法并行運行的最簡單的方法就是使用Parallel類的Invoke方法。例如有四個方法：

• WatchMovie

• HaveDinner

• ReadBook

• WriteBlog

  通過下面的代碼就可以使用并行。

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

這段代碼會創建指向每一個方法的委托。Invoke方法接受一個Action的參數組。

用lambda表達式或匿名委托可以達到同樣的效果。

System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(() => WatchMovie(), () => HaveDinner(), () => ReadBook(), delegate() { WriteBlog(); });

 1.沒有特定的執行順序。

 Parallel.Invoke方法只有在4個方法全部完成之后才會返回。它至少需要4個硬件線程才足以讓這4個方法并發運行。但并不保證這4個方法能夠同時啟動運行，如果一個或者多個內核處于繁忙狀態，那么底層的調度邏輯可能會延遲某些方法的初始化執行。

給方法加上延時，就可以看到必須等待最長的方法執行完成才回到主方法。

static void Main(string[] args)         {             System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(WatchMovie, HaveDinner, ReadBook,                 WriteBlog);             Console.WriteLine("執行完成");             Console.ReadKey();         }          static void WatchMovie()         {             Thread.Sleep(5000);             Console.WriteLine("看電影");         }         static void HaveDinner()         {             Thread.Sleep(1000);             Console.WriteLine("吃晚飯");         }         static void ReadBook()         {             Thread.Sleep(2000);             Console.WriteLine("讀書");         }         static void WriteBlog()         {             Thread.Sleep(3000);             Console.WriteLine("寫博客");         }

這樣會造成很多邏輯內核處于長時間閑置狀態。

四、Parallel.For

Parallel.For為固定數目的獨立For循環迭代提供了負載均衡 (即將工作分發到不同的任務中執行，這樣所有的任務在大部分時間都可以保持繁忙) 的并行執行。從而能盡可能地充分利用所有的可用的內核。

我們比較下下面兩個方法，一個使用For循環，一個使用Parallel.For  都是生成密鑰在轉換為十六進制字符串。

private static void GenerateAESKeys()         {             var sw = Stopwatch.StartNew();             for (int i = 0; i < NUM_AES_KEYS; i++)             {                 var aesM = new AesManaged();                 aesM.GenerateKey();                 byte[] result = aesM.Key;                 string hexStr = ConverToHexString(result);             }             Console.WriteLine("AES:"+sw.Elapsed.ToString());         }   private static void ParallelGenerateAESKeys()         {             var sw = Stopwatch.StartNew();             System.Threading.Tasks.Parallel.For(1, NUM_AES_KEYS + 1, (int i) =>             {                 var aesM = new AesManaged();                 aesM.GenerateKey();                 byte[] result = aesM.Key;                 string hexStr = ConverToHexString(result);             });              Console.WriteLine("Parallel_AES:" + sw.Elapsed.ToString());         }

private static int NUM_AES_KEYS = 100000;
        static void Main(string[] args)
        {
            Console.WriteLine("執行"+NUM_AES_KEYS+"次：");             GenerateAESKeys();
            ParallelGenerateAESKeys();
            Console.ReadKey();
        }

執行1000000次

這里并行的時間是串行的一半。

五、Parallel.ForEach

在Parallel.For中，有時候對既有循環進行優化可能會是一個非常復雜的任務。Parallel.ForEach為固定數目的獨立For  Each循環迭代提供了負載均衡的并行執行，且支持自定義分區器，讓使用者可以完全掌握數據分發。實質就是將所有要處理的數據區分為多個部分，然后并行運 行這些串行循環。

修改上面的代碼：

System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(Partitioner.Create(1, NUM_AES_KEYS + 1), range =>             {                 var aesM = new AesManaged();                 Console.WriteLine("AES Range({0},{1} 循環開始時間：{2})",range.Item1,range.Item2,DateTime.Now.TimeOfDay);                  for (int i = range.Item1; i < range.Item2; i++)                 {                     aesM.GenerateKey();                     byte[] result = aesM.Key;                     string hexStr = ConverToHexString(result);                 }                 Console.WriteLine("AES:"+sw.Elapsed.ToString());             });

從執行結果可以看出，分了13個段執行的。

第二次執行還是13個段。速度上稍微有差異。開始沒有指定分區數，Partitioner.Create使用的是內置默認值。

而且我們發現這些分區并不是同時執行的，大致是分了三個時間段執行。而且執行順序是不同的。總的時間和Parallel.For的方法差不多。

public static ParallelLoopResult ForEach<TSource>(Partitioner<TSource> source, Action<TSource> body)

Parallel.ForEach方法定義了source和Body兩個參數。source是指分區器。提供了分解為多個分區的數據源。body是 要調用的委托。它接受每一個已定義的分區作為參數。一共有20多個重載，在上面的例子中，分區的類型為Tuple<int,int>,是一個 二元組類型。此外，返回一個ParallelLoopResult的值。

Partitioner.Create 創建分區是根據邏輯內核數及其他因素決定。

public static OrderablePartitioner<Tuple<int, int>> Create(int fromInclusive, int toExclusive)     {       int num = 3;       if (toExclusive <= fromInclusive)         throw new ArgumentOutOfRangeException("toExclusive");       int rangeSize = (toExclusive - fromInclusive) / (PlatformHelper.ProcessorCount * num);       if (rangeSize == 0)         rangeSize = 1;       return Partitioner.Create<Tuple<int, int>>(Partitioner.CreateRanges(fromInclusive, toExclusive, rangeSize), EnumerablePartitionerOptions.NoBuffering);     }

因此我們可以修改分區數目，rangesize大致為250000左右。也就是說我的邏輯內核是4.

var rangesize = (int) (NUM_AES_KEYS/Environment.ProcessorCount) + 1;
   System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(Partitioner.Create(1, NUM_AES_KEYS + 1,rangesize), range =>

再次執行：

分區變成了四個，時間上沒有多大差別（***個時間是串行時間）。我們看見這四個分區幾乎是同時執行的。大部分情況下，TPL在幕后使用的負載均衡機制都是非常高效的，然而對分區的控制便于使用者對自己的工作負載進行分析，來改進整體的性能。

Parallel.ForEach也能對IEnumerable<int>集合進行重構。Enumerable.Range生產了序列化的數目。但這樣就沒有上面的分區效果。

private static void ParallelForEachGenerateMD5HasHes()         {             var sw = Stopwatch.StartNew();             System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(Enumerable.Range(1, NUM_AES_KEYS), number =>             {                 var md5M = MD5.Create();                 byte[] data = Encoding.Unicode.GetBytes(Environment.UserName + number);                 byte[] result = md5M.ComputeHash(data);                 string hexString = ConverToHexString(result);             });             Console.WriteLine("MD5:"+sw.Elapsed.ToString());         }

六、從循環中退出

和串行運行中的break不同，ParallelLoopState 提供了兩個方法用于停止Parallel.For 和 Parallel.ForEach的執行。

• Break:讓循環在執行了當前迭代后盡快停止執行。比如執行到100了，那么循環會處理掉所有小于100的迭代。

• Stop:讓循環盡快停止執行。如果執行到了100的迭代，那不能保證處理完所有小于100的迭代。

修改上面的方法：執行3秒后退出。

private static void ParallelLoopResult(ParallelLoopResult loopResult)         {             string text;             if (loopResult.IsCompleted)             {                 text = "循環完成";             }             else             {                 if (loopResult.LowestBreakIteration.HasValue)                 {                     text = "Break終止";                 }                 else                 {                     text = "Stop 終止";                 }             }             Console.WriteLine(text);         }           private static void ParallelForEachGenerateMD5HasHesBreak()         {             var sw = Stopwatch.StartNew();             var loopresult= System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(Enumerable.Range(1, NUM_AES_KEYS), (int number,ParallelLoopState loopState) =>             {                 var md5M = MD5.Create();                 byte[] data = Encoding.Unicode.GetBytes(Environment.UserName + number);                 byte[] result = md5M.ComputeHash(data);                 string hexString = ConverToHexString(result);                 if (sw.Elapsed.Seconds > 3)                 {                     loopState.Stop();                 }             });             ParallelLoopResult(loopresult);             Console.WriteLine("MD5:" + sw.Elapsed);         }

七、捕捉并行循環中發生的異常。

當并行迭代中調用的委托拋出異常，這個異常沒有在委托中被捕獲到時，就會變成一組異常，新的System.AggregateException負責處理這一組異常。

private static void ParallelForEachGenerateMD5HasHesException()         {             var sw = Stopwatch.StartNew();             var loopresult = new ParallelLoopResult();             try             {                 loopresult = System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(Enumerable.Range(1, NUM_AES_KEYS), (number, loopState) =>                 {                     var md5M = MD5.Create();                     byte[] data = Encoding.Unicode.GetBytes(Environment.UserName + number);                     byte[] result = md5M.ComputeHash(data);                     string hexString = ConverToHexString(result);                     if (sw.Elapsed.Seconds > 3)                     {                         throw new TimeoutException("執行超過三秒");                     }                 });             }             catch (AggregateException ex)             {                 foreach (var innerEx in  ex.InnerExceptions)                 {                     Console.WriteLine(innerEx.ToString());                 }             }                         ParallelLoopResult(loopresult);             Console.WriteLine("MD5:" + sw.Elapsed);         }

結果：

異常出現了好幾次。

 八、指定并行度。

TPL的方法總會試圖利用所有可用的邏輯內核來實現***的結果，但有時候你并不希望在并行循環中使用所有的內核。比如你需要留出一個不參與并行計算 的內核，來創建能夠響應用戶的應用程序，而且這個內核需要幫助你運行代碼中的其他部分。這個時候一種好的解決方法就是指定***并行度。

這需要創建一個ParallelOptions的實例，設置MaxDegreeOfParallelism的值。

private static void ParallelMaxDegree(int maxDegree)         {             var parallelOptions = new ParallelOptions();             parallelOptions.MaxDegreeOfParallelism = maxDegree;              var sw = Stopwatch.StartNew();             System.Threading.Tasks.Parallel.For(1, NUM_AES_KEYS + 1, parallelOptions, (int i) =>             {                 var aesM = new AesManaged();                 aesM.GenerateKey();                 byte[] result = aesM.Key;                 string hexStr = ConverToHexString(result);             });             Console.WriteLine("AES:" + sw.Elapsed.ToString());         }

調用：如果在四核微處理器上運行，那么將使用3個內核。

ParallelMaxDegree(Environment.ProcessorCount - 1);

時間上大致慢了點（第一次Parallel.For 3.18s），但可以騰出一個內核來處理其他的事情。

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