寫在前面

之前微信公眾號里有一位叫sara的朋友建議我寫一下Parallel的相關(guān)內(nèi)容，因?yàn)槭种猩坛堑闹貥?gòu)工作量較大，一時之間無法抽出時間。近日，這套系統(tǒng)已有階段性成果，所以準(zhǔn)備寫一下Parallel的相關(guān)內(nèi)容，正好也延續(xù)之前的C#并發(fā)編程系列。

Parallel是并行編程的相關(guān)內(nèi)容，而Parallel.For和Parallel.Foreach又是并行編程中相當(dāng)重要的方法，所以不能孤立的去討論P(yáng)arallel，必須要放到并行編程的討論中去。

并行化，一般是對所要完成的任務(wù)進(jìn)行劃分，并且以并發(fā)的方式處理屬于自己的那份任務(wù)，并且最終可以做到整合，所以并行化總會產(chǎn)生并發(fā)性。

實(shí)際上并行是并發(fā)的子集，并發(fā)和并行都可以多線程執(zhí)行，就看其處理器是否是多核的，這些線程能不能同時被cpu多個核執(zhí)行，如果可以就說明是并行，而并發(fā)是多個線程被cpu單核輪流切換著執(zhí)行。總之，只有在多核處理器上并行才會有意義。

并行化總會有著很大的挑戰(zhàn)，即每一個部分以不同順序或者交錯執(zhí)行，都能保證最終結(jié)果的正確性，尤其涉及到各并行部分之間需要串行執(zhí)行的部分，這個挑戰(zhàn)是很大的。由于并行化程序設(shè)計要比普通的串行代碼復(fù)雜很多，也難維護(hù)很多，所以不是所有的問題都可以使用并行的。比如絕對執(zhí)行時間本來就很少，即使使用并發(fā)可以提高整體的執(zhí)行時間，那么我們也應(yīng)該使用傳統(tǒng)方式。但是如果主要涉及到提升用戶響應(yīng)能力的功能，那么我們推薦使用并行編程，同時處理分割后依然可以獨(dú)立進(jìn)行而不影響整體任務(wù)的功能也可以使用并行編程。

并行的相關(guān)實(shí)戰(zhàn)

說到并行，就需要先說下.NET FX4中引入的Task Parallel Library（任務(wù)并行庫），簡稱TPL。TPL主要覆蓋了三大使用場景，數(shù)據(jù)并行、任務(wù)并行和流水線，TPL以其高度的封裝特性，隱藏了并行編程里復(fù)雜的處理，使得開發(fā)人員可以以較低的門檻進(jìn)行并行編程。

數(shù)據(jù)并行

這種場景在于有大量數(shù)據(jù)需要處理，而且對每一份數(shù)據(jù)都要執(zhí)行的同樣的操作。

任務(wù)并行

有很多相對獨(dú)立的不同操作，或者可以分割成多個子任務(wù)但彼此之間是獨(dú)立的，就可以通過任務(wù)并行來發(fā)揮并行化的優(yōu)勢

流水線

流水線是以上兩種場景的結(jié)合，這個也是最復(fù)雜最難處理的場景，因?yàn)檫@里面涉及到多個并發(fā)的任務(wù)進(jìn)行協(xié)調(diào)處理。

此場景，奈何小編理解的不是很好，所以不敢亂寫，多方查找資料，找到了oschina上的一篇文章。

流水線技術(shù)，指的是允許一個機(jī)器周期內(nèi)的計算機(jī)各處理步驟重疊進(jìn)行。特別是，當(dāng)執(zhí)行一條指令時，可以讀取下一條指令，也就意味著，在任何一個時刻可以有不止一條指令在“流水線”上，每條指令處在不同的執(zhí)行階段。這樣，即便讀取和執(zhí)行每條指令的時間保持不變，而計算機(jī)的總的吞吐量提高了。

原文地址：https://my.oschina.net/u/3374461/blog/1930305

System.Threading.Tasks.Parallel類

雖然Parallel類在System.Threading.Tasks命名空間下，但是創(chuàng)建并行代碼不一定要直接使用Task類的實(shí)例，我們可以直接使用Parallel靜態(tài)類所提供的方法。

Parallel.For：為固定數(shù)目的獨(dú)立For循環(huán)迭代提供了負(fù)載均衡式的并行執(zhí)行

Parallel.For(0, 5, i => {Console.WriteLine("the number is", i); });

Parallel.Foreach：為固定數(shù)目的獨(dú)立ForEach循環(huán)迭代提供了負(fù)載均衡式的并行執(zhí)行。這個方法支持自定義分區(qū)器（Partitioner），以使得我們可以完全掌控數(shù)據(jù)分發(fā)。

string[] letters = new string[] {"A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M"}; Parallel.ForEach(letters, i => Console.WriteLine("letter is " + i));

Parallel.Invoke：為給定的獨(dú)立任務(wù)提供了負(fù)載均衡式的并行執(zhí)行，接下來會重點(diǎn)討論這個方法。

Parallel.Invoke

這個方法很實(shí)用，也很簡單。

以下代碼可以返回void的無參數(shù)方法：

Parallel.Invoke(Method1(), Method2(), Method3(), Method4()); 通過Lambda表達(dá)式運(yùn)行： Parallel.Invoke(() => Method1(), () => Method2(), () => Method3(), () => Method4());

通過Lambda表達(dá)式和匿名類型來運(yùn)行：

Parallel.Invoke(() => {Method1();// Do something }, () => {Method2();// Do something}, () =>{Method3();// Do something}, () =>{Method4();// Do something });

以上代碼需要并行執(zhí)行四個方法，但是如果空余邏輯內(nèi)核不足四個或者根本就沒有四個邏輯內(nèi)核，這四個方法是不能并發(fā)執(zhí)行的。因此在理想情況下，正好有至少四個空余邏輯內(nèi)核時，我們就可以并行執(zhí)行這四個方法了。

這四個方法，我們無法準(zhǔn)確的預(yù)測其執(zhí)行順序，因?yàn)檫@一切是由底層的邏輯會根據(jù)運(yùn)行時的現(xiàn)有可用資源創(chuàng)建出最合適的執(zhí)行計劃。當(dāng)然TPL依然有機(jī)制保證方法的順序執(zhí)行，這個以后我們再討論。

Parallel.Invoke最大的優(yōu)勢就是簡單，但是并不能因?yàn)樗唵?#xff0c;就不分場合的使用，事實(shí)上，我們需要在某些場景下權(quán)衡使用。

• 如果這四個方法的執(zhí)行時間不一致，那么就需要根據(jù)最長的執(zhí)行時間才能返回控制，這就可能造成一些邏輯內(nèi)核處于閑置狀態(tài)。所以我們需要預(yù)測一下大致的執(zhí)行時間，如果時間過長，那么就要認(rèn)真考慮是否真的需要使用這個方法。

• 其擴(kuò)展性很差，因?yàn)樗荒苷{(diào)用固定數(shù)目的邏輯內(nèi)核，剩余內(nèi)核就會一直處于閑置狀態(tài)。

• 方法之間的交互極其困難，極易產(chǎn)生Bug，當(dāng)然這是并行編程的常見問題，TPL也考慮到了這點(diǎn)，也有足夠機(jī)制解決這個問題。

• 如果其中某個方法有了異常，捕捉異常會很困難，所以需要大家在相應(yīng)的被調(diào)用方法里編寫足夠的日志。

• 小編在以前的使用中還遇到了內(nèi)存溢出的異常，這些也會在以后的文章中說明其原因以及解決方法。

今天就寫到這兒吧，已經(jīng)十二點(diǎn)了，要休息一下，保護(hù)頭發(fā)了，哈哈哈。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的C#并发编程之初识并行编程的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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