詳解c# 并行計算
并行計算部分
沿用微軟的寫法,System.Threading.Tasks.::.Parallel類,提供對并行循環(huán)和區(qū)域的支持。 我們會用到的方法有For,F(xiàn)orEach,Invoke。
一、簡單使用
首先我們初始化一個List用于循環(huán),這里我們循環(huán)10次。(后面的代碼都會按這個標準進行循環(huán))
Program.Data = new List<int>();
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
Data.Add(i);
}
下面我們定義4個方法,分別為for,foreach,并行For,并行ForEach。并測試他們的運行時長。
/// <summary>
/// 是否顯示執(zhí)行過程
/// </summary>
public bool ShowProcessExecution = false;
/// <summary>
/// 這是普通循環(huán)for
/// </summary>
private void Demo1()
{
List<int> data = Program.Data;
DateTime dt1 = DateTime.Now;
for (int i = 0; i < data.Count; i++)
{
Thread.Sleep(500);
if (ShowProcessExecution)
Console.WriteLine(data[i]);
}
DateTime dt2 = DateTime.Now;
Console.WriteLine("普通循環(huán)For運行時長:{0}毫秒。", (dt2 - dt1).TotalMilliseconds);
}
/// <summary>
/// 這是普通循環(huán)foreach
/// </summary>
private void Demo2()
{
List<int> data = Program.Data;
DateTime dt1 = DateTime.Now;
foreach (var i in data)
{
Thread.Sleep(500);
if (ShowProcessExecution)
Console.WriteLine(i);
}
DateTime dt2 = DateTime.Now;
Console.WriteLine("普通循環(huán)For運行時長:{0}毫秒。", (dt2 - dt1).TotalMilliseconds);
}
/// <summary>
/// 這是并行計算For
/// </summary>
private void Demo3()
{
List<int> data = Program.Data;
DateTime dt1 = DateTime.Now;
Parallel.For(0, data.Count, (i) =>
{
Thread.Sleep(500);
if (ShowProcessExecution)
Console.WriteLine(data[i]);
});
DateTime dt2 = DateTime.Now;
Console.WriteLine("并行運算For運行時長:{0}毫秒。", (dt2 - dt1).TotalMilliseconds);
}
/// <summary>
/// 這是并行計算ForEach
/// </summary>
private void Demo4()
{
List<int> data = Program.Data;
DateTime dt1 = DateTime.Now;
Parallel.ForEach(data, (i) =>
{
Thread.Sleep(500);
if (ShowProcessExecution)
Console.WriteLine(i);
});
DateTime dt2 = DateTime.Now;
Console.WriteLine("并行運算ForEach運行時長:{0}毫秒。", (dt2 - dt1).TotalMilliseconds);
}
下面是運行結(jié)果:

這里我們可以看出并行循環(huán)在執(zhí)行效率上的優(yōu)勢了。
結(jié)論1:在對一個數(shù)組內(nèi)的每一個項做單獨處理時,完全可以選擇并行循環(huán)的方式來提升執(zhí)行效率。
原理1:并行計算的線程開啟是緩步開啟的,線程數(shù)量1,2,4,8緩步提升。(不詳,PLinq最多64個線程,可能這也是64)
二、 并行循環(huán)的中斷和跳出
當在進行循環(huán)時,偶爾會需要中斷循環(huán)或跳出循環(huán)。下面是兩種跳出循環(huán)的方法Stop和Break,LoopState是循環(huán)狀態(tài)的參數(shù)。
/// <summary>
/// 中斷Stop
/// </summary>
private void Demo5()
{
List<int> data = Program.Data;
Parallel.For(0, data.Count, (i, LoopState) =>
{
if (data[i] > 5)
LoopState.Stop();
Thread.Sleep(500);
Console.WriteLine(data[i]);
});
Console.WriteLine("Stop執(zhí)行結(jié)束。");
}
/// <summary>
/// 中斷Break
/// </summary>
private void Demo6()
{
List<int> data = Program.Data;
Parallel.ForEach(data, (i, LoopState) =>
{
if (i > 5)
LoopState.Break();
Thread.Sleep(500);
Console.WriteLine(i);
});
Console.WriteLine("Break執(zhí)行結(jié)束。");
}
執(zhí)行結(jié)果如下:

結(jié)論2:使用Stop會立即停止循環(huán),使用Break會執(zhí)行完畢所有符合條件的項。
三、并行循環(huán)中為數(shù)組/集合添加項
上面的應(yīng)用場景其實并不是非常多見,畢竟只是為了遍歷一個數(shù)組內(nèi)的資源,我們更多的時候是為了遍歷資源,找到我們所需要的。那么請繼續(xù)看。
下面是我們一般會想到的寫法:
private void Demo7()
{
List<int> data = new List<int>();
Parallel.For(0, Program.Data.Count, (i) =>
{
if (Program.Data[i] % 2 == 0)
data.Add(Program.Data[i]);
});
Console.WriteLine("執(zhí)行完成For.");
}
private void Demo8()
{
List<int> data = new List<int>();
Parallel.ForEach(Program.Data, (i) =>
{
if (Program.Data[i] % 2 == 0)
data.Add(Program.Data[i]);
});
Console.WriteLine("執(zhí)行完成ForEach.");
}
看起來應(yīng)該是沒有問題的,但是我們多次運行后會發(fā)現(xiàn),偶爾會出現(xiàn)錯誤如下:

這是因為List是非線程安全的類,我們需要使用System.Collections.Concurrent命名空間下的類型來用于并行循環(huán)體內(nèi)。
| 類 | 說明 |
| BlockingCollection<T> | 為實現(xiàn) IProducerConsumerCollection<T> 的線程安全集合提供阻止和限制功能。 |
| ConcurrentBag<T> | 表示對象的線程安全的無序集合。 |
| ConcurrentDictionary<TKey, TValue> | 表示可由多個線程同時訪問的鍵值對的線程安全集合。 |
| ConcurrentQueue<T> | 表示線程安全的先進先出 (FIFO) 集合。 |
| ConcurrentStack<T> | 表示線程安全的后進先出 (LIFO) 集合。 |
| OrderablePartitioner<TSource> | 表示將一個可排序數(shù)據(jù)源拆分成多個分區(qū)的特定方式。 |
| Partitioner | 提供針對數(shù)組、列表和可枚舉項的常見分區(qū)策略。 |
| Partitioner<TSource> | 表示將一個數(shù)據(jù)源拆分成多個分區(qū)的特定方式。 |
那么我們上面的代碼可以修改為,加了了ConcurrentQueue和ConcurrentStack的最基本的操作。
/// <summary>
/// 并行循環(huán)操作集合類,集合內(nèi)只取5個對象
/// </summary>
private void Demo7()
{
ConcurrentQueue<int> data = new ConcurrentQueue<int>();
Parallel.For(0, Program.Data.Count, (i) =>
{
if (Program.Data[i] % 2 == 0)
data.Enqueue(Program.Data[i]);//將對象加入到隊列末尾
});
int R;
while (data.TryDequeue(out R))//返回隊列中開始處的對象
{
Console.WriteLine(R);
}
Console.WriteLine("執(zhí)行完成For.");
}
/// <summary>
/// 并行循環(huán)操作集合類
/// </summary>
private void Demo8()
{
ConcurrentStack<int> data = new ConcurrentStack<int>();
Parallel.ForEach(Program.Data, (i) =>
{
if (Program.Data[i] % 2 == 0)
data.Push(Program.Data[i]);//將對象壓入棧中
});
int R;
while (data.TryPop(out R))//彈出棧頂對象
{
Console.WriteLine(R);
}
Console.WriteLine("執(zhí)行完成ForEach.");
}
ok,這里返回一個序列的問題也解決了。
結(jié)論3:在并行循環(huán)內(nèi)重復操作的對象,必須要是thread-safe(線程安全)的。集合類的線程安全對象全部在System.Collections.Concurrent命名空間下。
四、返回集合運算結(jié)果/含有局部變量的并行循環(huán)
使用循環(huán)的時候經(jīng)常也會用到迭代,那么在并行循環(huán)中叫做 含有局部變量的循環(huán) 。下面的代碼中詳細的解釋,這里就不啰嗦了。
/// <summary>
/// 具有線程局部變量的For循環(huán)
/// </summary>
private void Demo9()
{
List<int> data = Program.Data;
long total = 0;
//這里定義返回值為long類型方便下面各個參數(shù)的解釋
Parallel.For<long>(0, // For循環(huán)的起點
data.Count, // For循環(huán)的終點
() => 0, // 初始化局部變量的方法(long),既為下面的subtotal的初值
(i, LoopState, subtotal) => // 為每個迭代調(diào)用一次的委托,i是當前索引,LoopState是循環(huán)狀態(tài),subtotal為局部變量名
{
subtotal += data[i]; // 修改局部變量
return subtotal; // 傳遞參數(shù)給下一個迭代
},
(finalResult) => Interlocked.Add(ref total, finalResult) //對每個線程結(jié)果執(zhí)行的最后操作,這里是將所有的結(jié)果相加
);
Console.WriteLine(total);
}
/// <summary>
/// 具有線程局部變量的ForEach循環(huán)
/// </summary>
private void Demo10()
{
List<int> data = Program.Data;
long total = 0;
Parallel.ForEach<int, long>(data, // 要循環(huán)的集合對象
() => 0, // 初始化局部變量的方法(long),既為下面的subtotal的初值
(i, LoopState, subtotal) => // 為每個迭代調(diào)用一次的委托,i是當前元素,LoopState是循環(huán)狀態(tài),subtotal為局部變量名
{
subtotal += i; // 修改局部變量
return subtotal; // 傳遞參數(shù)給下一個迭代
},
(finalResult) => Interlocked.Add(ref total, finalResult) //對每個線程結(jié)果執(zhí)行的最后操作,這里是將所有的結(jié)果相加
);
Console.WriteLine(total);
}
結(jié)論4:并行循環(huán)中的迭代,確實很傷人。代碼太難理解了。
五、PLinq(Linq的并行計算)
上面介紹完了For和ForEach的并行計算盛宴,微軟也沒忘記在Linq中加入并行計算。下面介紹Linq中的并行計算。
4.0中在System.Linq命名空間下加入了下面幾個新的類:
| 類 | 說明 |
| ParallelEnumerable | 提供一組用于查詢實現(xiàn) ParallelQuery{TSource} 的對象的方法。這是 Enumerable 的并行等效項。 |
| ParallelQuery | 表示并行序列。 |
| ParallelQuery<TSource> | 表示并行序列。 |
原理2:PLinq最多會開啟64個線程
原理3:PLinq會自己判斷是否可以進行并行計算,如果不行則會以順序模式運行。
原理4:PLinq會在昂貴的并行算法或成本較低的順序算法之間進行選擇,默認情況下它選擇順序算法。
在ParallelEnumerable中提供的并行化的方法
| ParallelEnumerable 運算符 | 說明 |
| AsParallel() | PLINQ 的入口點。指定如果可能,應(yīng)并行化查詢的其余部分。 |
| AsSequential() | 指定查詢的其余部分應(yīng)像非并行 LINQ 查詢一樣按順序運行。 |
| AsOrdered() | 指定 PLINQ 應(yīng)保留查詢的其余部分的源序列排序,直到例如通過使用 orderby 子句更改排序為止。 |
| AsUnordered() | 指定查詢的其余部分的 PLINQ 不需要保留源序列的排序。 |
| WithCancellation() | 指定 PLINQ 應(yīng)定期監(jiān)視請求取消時提供的取消標記和取消執(zhí)行的狀態(tài)。 |
| WithDegreeOfParallelism() | 指定 PLINQ 應(yīng)當用來并行化查詢的處理器的最大數(shù)目。 |
| WithMergeOptions() | 提供有關(guān) PLINQ 應(yīng)當如何(如果可能)將并行結(jié)果合并回到使用線程上的一個序列的提示。 |
| WithExecutionMode() | 指定 PLINQ 應(yīng)當如何并行化查詢(即使默認行為是按順序運行查詢)。 |
| ForAll() | 多線程枚舉方法,與循環(huán)訪問查詢結(jié)果不同,它允許在不首先合并回到使用者線程的情況下并行處理結(jié)果。 |
| Aggregate() 重載 | 對于 PLINQ 唯一的重載,它啟用對線程本地分區(qū)的中間聚合以及一個用于合并所有分區(qū)結(jié)果的最終聚合函數(shù)。 |
下面是PLinq的簡單代碼
/// <summary>
/// PLinq簡介
/// </summary>
private void Demo11()
{
var source = Enumerable.Range(1, 10000);
//查詢結(jié)果按source中的順序排序
var evenNums = from num in source.AsParallel().AsOrdered()
where num % 2 == 0
select num;
//ForAll的使用
ConcurrentBag<int> concurrentBag = new ConcurrentBag<int>();
var query = from num in source.AsParallel()
where num % 10 == 0
select num;
query.ForAll((e) => concurrentBag.Add(e * e));
}
上面代碼中使用了ForAll,F(xiàn)orAll和foreach的區(qū)別如下:

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