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有小伙伴問我每天忽悠的TPL是什么？

?? 這次站位高一點，嚴肅講一講。

引言

俗話說，不想開飛機的程序員不是一名好爸爸；作為微軟技術(shù)棧的老鳥，一直將代碼整潔之道奉為經(jīng)典， 優(yōu)秀的程序員將優(yōu)雅、高性能的代碼看成自己的臉面。

今天探討下我對.NET并行編程庫Task Parallel Library的理解，開足馬力，準備壓榨CPU了。

雙核cpu的真相.gif

技術(shù)背景

硬件線程和軟件線程

? ?多核處理器帶有一個以上的物理內(nèi)核：物理內(nèi)核是真正的獨立處理單元，多個物理內(nèi)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(nèi)核，一個物理內(nèi)核可能會使用超線程技術(shù)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(nèi)核。程序通過Environment.ProcessorCount?得到的就是邏輯內(nèi)核（本人的機器是i5-5300U 虛擬4核）， Windows中每個運行的程序都是一個進程，每一個進程都會創(chuàng)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。

并行場景

.NET引入的Task Parallel Library(任務(wù)并行庫，TPL)，動態(tài)地擴展并發(fā)度，以最有效的方式使用所有可用的處理器。

另外TPL支持分區(qū)工作、支持基于ThreadPool調(diào)度、支持取消異步操作、支持狀態(tài)管理。

通過TPL專注與讓程序完成你業(yè)務(wù)意義上的任務(wù)，同時最大限度的提高程序性能。

TPL同時支持數(shù)據(jù)并行、任務(wù)并行和流水線Dataflow

1.數(shù)據(jù)并行：有大量數(shù)據(jù)需要處理，并且必須對每一份數(shù)據(jù)執(zhí)行同樣的操作；2.任務(wù)并行：通過任務(wù)并發(fā)運行不同的操作；3.流水線：任務(wù)并行和數(shù)據(jù)并行的結(jié)合體（需要引入System.Threading.Tasks.Dataflow組件庫）?
其中1、3 已經(jīng)在上文演示，本文就隨手拿數(shù)據(jù)并行、任務(wù)并行聊一聊。

編程實踐

1. 數(shù)據(jù)并行

找到100000以內(nèi)素數(shù)的個數(shù)

上文[共享內(nèi)存并發(fā)模型],代碼可做如下優(yōu)化：

由每個線程獨立計算線程內(nèi)迭代產(chǎn)生的素數(shù)和，最后再對幾個和求和。

using?System; using?System.Threading.Tasks; using?System.Collections; using?System.Collections.Generic; using?System.Threading; using?System.Diagnostics;///?<summary> ///?利用并行編程庫Parallel，計算100000內(nèi)素數(shù)的個數(shù) ///?</summary> namespace?Paralleler {class?Program{static?void?Main(string[]?args){Stopwatch?sw?=?new?Stopwatch();sw.Start();ShareMemory();sw.Stop();Console.WriteLine($"優(yōu)化后的共享內(nèi)存并發(fā)模型耗時：{sw.Elapsed}");}static?void?ShareMemory(){var?sum?=?0;Parallel.For(1,?100000?+?1,?()?=>?0,?(x,?state,?local)?=>{var?f?=?true;if?(x?==?1)f?=?false;for?(int?i?=?2;?i?<=?x?/?2;?i++){if?(x?%?i?==?0)??//?被[2,x/2]任一數(shù)字整除，就不是質(zhì)數(shù)f?=?false;}if?(f?==?true)local++;return?local;},local?=>{Interlocked.Add(ref?sum,?local);});Console.WriteLine($"1-100000內(nèi)質(zhì)數(shù)的個數(shù)是{sum}");}} } 參數(shù)1,2 表示數(shù)據(jù)并行要操作的對象； 參數(shù)3localInit表示某線程內(nèi)迭代的初始值，將會作為參數(shù)4body委托的第3個參數(shù)，只在線程第一次使用;參數(shù)4body表示每個迭代都需要經(jīng)歷的執(zhí)行體, 這里以線程為單元處理迭代； 參數(shù)5localFinally對每個線程的輸出再做一次計算，入?yún)⑹菂?shù)4的輸出。

2. 任務(wù)并行

? 讓許多方法并行運行的最簡單的方法就是使用Parallel類的Invoke方法，Invoke方法接受一個Action的參數(shù)組

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

這段代碼會創(chuàng)建指向每一個方法的委托。

沒有特定的執(zhí)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(fā)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(nèi)核處于繁忙狀態(tài)，那么底層的調(diào)度邏輯可能會延遲某些方法的初始化執(zhí)行。

捕捉并行循環(huán)中發(fā)生的異常

當并行迭代中調(diào)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。

本文為微軟TPL入門級教程，學習一個專題，了解特性/能力最重要， 剩下的就是結(jié)合場景去應(yīng)用。

本文內(nèi)容和制圖均為原創(chuàng)，文章永久更新地址請參閱左下角原文，如對您有所幫助，【在看、點贊】來一發(fā)，未嘗不可?。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的三分钟总览微软任务并行库TPL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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