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• 1.開(kāi)篇介紹

• 2.NET并行計(jì)算基本介紹

• 3.并行循環(huán)使用模式

  • 3.1并行For循環(huán)

  • 3.2并行ForEach循環(huán)

  • 3.3并行LINQ（PLINQ）

1】開(kāi)篇介紹

最近這幾天在搗鼓并行計(jì)算，發(fā)現(xiàn)還是有很多值得分享的意義，因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在很多人對(duì)它的理解還是有點(diǎn)不準(zhǔn)確，包括我自己也是這么覺(jué)得，所以整理一些文章分享給在使用.NET并行計(jì)算的朋友和將要使用.NET并行計(jì)算的朋友；

NET并行編程推出已經(jīng)有一段時(shí)間了，在一些項(xiàng)目代碼里也時(shí)不時(shí)會(huì)看見(jiàn)一些眼熟的并行計(jì)算代碼，作為熱愛(ài)技術(shù)的我們?cè)跄芤暥灰?jiàn)呢，于是搗鼓了一番跟自己的理解恰恰相反，看似一段能提高處理速度的并行代碼為能起效果，跟直接使用手動(dòng)創(chuàng)建的后臺(tái)線程處理差不多，這不太符合我們對(duì).NET并行的強(qiáng)大技術(shù)的理解，所以自己搞了點(diǎn)資料看看，實(shí)踐了一下，發(fā)現(xiàn)在使用.NET并行技術(shù)的時(shí)候需要注意一些細(xì)節(jié)，這些細(xì)節(jié)看代碼是看不出來(lái)的，所以我們看到別人這么用我們就模仿這么用，我們需要自己去驗(yàn)證一下到底能提高多少處理速度和它的優(yōu)勢(shì)在哪里；要不然效率上不去反而還低下，查看代碼也不能很好的斷定哪里出了問(wèn)題，所以還是需要系統(tǒng)的學(xué)習(xí)總結(jié)才行；

現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)不在是以前桌面程序了，也不是簡(jiǎn)單的WEB應(yīng)用系統(tǒng)，而是大型的互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)、電子商務(wù)等大型系統(tǒng)，具有高并發(fā)，大數(shù)據(jù)、SOA這些相關(guān)特性的復(fù)雜體系的綜合性開(kāi)放平臺(tái)；.NET作為市場(chǎng)占有率這么高的開(kāi)發(fā)技術(shù)，有了一個(gè)很強(qiáng)大的并行處理技術(shù)，目的就是為了能在高并發(fā)的情況下提高處理效率，提高了單個(gè)并發(fā)的處理效率也就提高了總體的系統(tǒng)的吞吐量和并發(fā)數(shù)量，在單位時(shí)間內(nèi)處理的數(shù)據(jù)量將提高不是一個(gè)系數(shù)兩個(gè)系數(shù)；一個(gè)處理我們提高了兩倍到三倍的時(shí)間，那么在并發(fā)1000萬(wàn)的頂峰時(shí)時(shí)不時(shí)很客觀；

2】.NET并行計(jì)算基本介紹

既然是.NET并行計(jì)算，那么我們首先要弄清楚什么叫并行計(jì)算，與我們以前手動(dòng)創(chuàng)建多線程的并行計(jì)算有何不同，好處在哪里；我們先來(lái)了解一下什么是并行計(jì)算，其實(shí)簡(jiǎn)單形容就是將一個(gè)大的任務(wù)分解成多個(gè)小任務(wù)，然后讓這些小任務(wù)同時(shí)的進(jìn)行處理，當(dāng)然純屬自己個(gè)人理解，當(dāng)然不是很全面，但是我們使用者來(lái)說(shuō)足夠了；

在以前單個(gè)CPU的情況下只能靠提高CPU的時(shí)鐘頻率，但是畢竟是有極限的，所以現(xiàn)在基本上是多核CPU，個(gè)人筆記本都已經(jīng)基本上是4核了，服務(wù)器的話都快上20了；在這樣一個(gè)有利的計(jì)算環(huán)境下，我們的程序在處理一個(gè)大的任務(wù)時(shí)為了提高處理速度需要手動(dòng)的將它分解然后創(chuàng)建Thread來(lái)處理，在.NET中我們一般都會(huì)自己創(chuàng)建Thread來(lái)處理單個(gè)子任務(wù)，這大家都不陌生，但是我們面臨的問(wèn)題就是不能很好的把握創(chuàng)建Thread的個(gè)數(shù)和一些參數(shù)的控制，畢竟.NET并行也是基于以前的Thread來(lái)寫(xiě)的，如何在多線程之間控制參數(shù)，如何互斥的執(zhí)行的線程順序等等問(wèn)題，導(dǎo)致我們不能很好的使用Thread，所以這個(gè)時(shí)候.NET并行框架為我們提供了一個(gè)很好的并行開(kāi)發(fā)平臺(tái)，畢竟大環(huán)境就是多核時(shí)代；

下面我們將接觸.NET并行計(jì)算中的第一個(gè)使用模式，有很多并行計(jì)算場(chǎng)景，歸結(jié)起來(lái)是一系列使用模式；

3】并行循環(huán)模式

并行循環(huán)模式就是將一個(gè)大的循環(huán)任務(wù)分解成多個(gè)同時(shí)并行執(zhí)行的小循環(huán)，這個(gè)模式很實(shí)用；我們大部分處理程序的邏輯都是在循環(huán)和判斷之間，并行循環(huán)模式可以適當(dāng)?shù)母纳莆覀冊(cè)诓僮鞔罅垦h(huán)邏輯的效率；

我們看一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，看到底提升了多少CPU利用率和執(zhí)行時(shí)間；

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
using System.Diagnostics;
namespace ConsoleApplication1.Data
{
    public class DataOperation
    {
        private static List orders = new List();
        static DataOperation()
        {
            for (int i = 0; i < 9000000; i++)
            {
                orders.Add(new Order() { Oid = Guid.NewGuid().ToString(), OName = "OrderName_" + i.ToString() });
            }
        }
        public void Operation()
        {
            Console.WriteLine("Please write start keys:");
            Console.ReadLine();
            Stopwatch watch = new Stopwatch();
           watch.Start();
            orders.ForEach(order =>
            {
                order.IsSubmit = true;
                int count = 0;
                for (int i = 0; i < 2000; i++)
                {
                    count++;
                }
            });
           watch.Stop();
            Console.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds);
        }
        public void TaskOperation()
        {
            Console.WriteLine("Please write start keys:");
            Console.ReadLine();
            Stopwatch watch = new Stopwatch();
           watch.Start();
            Parallel.ForEach(orders, order =>
            {
                order.IsSubmit = true;
                int count = 0;
                for (int i = 0; i < 2000; i++)
                {
                    count++;
                }
            });
           watch.Stop();
            Console.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds);
        }
    }
}

這里的代碼其實(shí)很簡(jiǎn)單，在靜態(tài)構(gòu)造函數(shù)中我初始化了九百萬(wàn)條測(cè)試數(shù)據(jù)，其實(shí)就是Order類(lèi)型的實(shí)例，這在我們實(shí)際應(yīng)用中也很常見(jiàn)，只不過(guò)不是一次性的讀取這么多數(shù)據(jù)而已，但是處理的方式基本上差不多的；然后有兩個(gè)方法，一個(gè)是Operation，一個(gè)是TaskOperation，前者順序執(zhí)行，后者并行執(zhí)行；

在循環(huán)的內(nèi)部我加上了一個(gè)2000的簡(jiǎn)單空循環(huán)邏輯，為什么要這么做后面會(huì)解釋介紹（小循環(huán)并行模式不會(huì)提升性能反而會(huì)降低性能）；這里是為了讓模擬場(chǎng)景更真實(shí)一點(diǎn)；

我們來(lái)看一下測(cè)試相關(guān)的數(shù)據(jù)：i5、4核測(cè)試環(huán)境，執(zhí)行時(shí)間為42449毫秒，CPU使用率為25%左右，4核中只使用了1和3的，而其他的都屬于一般處理狀態(tài)；

圖1：

我們?cè)賮?lái)看一下使用并行計(jì)算后的相關(guān)數(shù)據(jù)：i5、4核測(cè)試環(huán)境，執(zhí)行時(shí)間為19927毫秒，CPU利用率為100%，4核中全部到達(dá)頂峰；

圖2：

這一個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)試?yán)?，?dāng)然我只測(cè)試了兩三組數(shù)據(jù)，基本上并行計(jì)算的速度要快于單線程的處理速度的2.1倍以上，當(dāng)然還有其他因素在里面這里就不仔細(xì)分析了，起到拋磚引玉的作用；

3.1】并行For循環(huán)

在使用for循環(huán)的時(shí)候有相應(yīng)的Parallel方式使用for循環(huán)，我們直接看一下示例代碼，還是以上面的測(cè)試數(shù)據(jù)為例；

Parallel.For(0, orders.Count, index =>
            {
                //
            });

第一個(gè)參數(shù)是索引的開(kāi)始，第二個(gè)參數(shù)是循環(huán)總數(shù)，第三個(gè)是執(zhí)行體，參數(shù)是索引值；使用起來(lái)其實(shí)很簡(jiǎn)單的；

3.2】并行ForEach循環(huán)

同樣ForEach也是很簡(jiǎn)單的，還是使用上面的測(cè)試數(shù)據(jù)為例；

Parallel.ForEach(orders, order =>
            {
                order.IsSubmit = true;
                int count = 0;
                for (int i = 0; i < 2000; i++)
                {
                    count++;
                }
            });

在Parallel類(lèi)中有ForEach方法，第一個(gè)參數(shù)是迭代集合，第二個(gè)是每次迭代的item；

其實(shí)Parallel為我們封裝了一個(gè)簡(jiǎn)單的調(diào)用入口，其實(shí)是依附于后臺(tái)的Task框架的，因?yàn)槲覀兂Ｓ玫木褪茄h(huán)比較多，畢竟循環(huán)是任務(wù)的入口調(diào)用，所以我們使用并行循環(huán)的時(shí)候還是很方便的；

3.3】并行LINQ（PLINQ）

首先PLINQ是只針對(duì)Linq to Object的，所以不要誤以為它也可以使用于Linq to Provider，當(dāng)然自己可以適當(dāng)?shù)姆庋b；現(xiàn)在LINQ的使用率已經(jīng)很高了，我們?cè)谧鰧?duì)象相關(guān)的操作時(shí)基本上都在使用LINQ，很方便，特別是Select、Where非常的常用，所以.NET并行循環(huán)也在LINQ上進(jìn)行了一個(gè)封裝，讓我們使用LINQ的時(shí)候很簡(jiǎn)單的使用并行特性；

LINQ核心原理的文章：http://www.cnblogs.com/wangiqngpei557/category/421145.html

根據(jù)LINQ的相關(guān)原理，知道LINQ是一堆擴(kuò)展方法的鏈?zhǔn)秸{(diào)用，PLINQ就是擴(kuò)展方法的集合，位于System.Linq.ParallelEnumerable靜態(tài)類(lèi)中，擴(kuò)展于ParallelQuery泛型類(lèi)；

System.Linq.ParallelQuery類(lèi)：

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
namespace System.Linq
{
    // 摘要:
    //     表示并行序列。
    //
    // 類(lèi)型參數(shù):
    //   TSource:
    //     源序列中的元素的類(lèi)型。
    public class ParallelQuery : ParallelQuery, IEnumerable, IEnumerable
    {
        // 摘要:
        //     返回循環(huán)訪問(wèn)序列的枚舉數(shù)。
        //
        // 返回結(jié)果:
        //     循環(huán)訪問(wèn)序列的枚舉數(shù)。
        public virtual IEnumerator GetEnumerator();
    }
}

System.Linq.ParallelEnumerable類(lèi)：

// 摘要:
    //     提供一組用于查詢實(shí)現(xiàn) ParallelQuery{TSource} 的對(duì)象的方法。 這是 System.Linq.Enumerable 的并行等效項(xiàng)。
    public static class ParallelEnumerable

我們?cè)谟玫臅r(shí)候只需要將它原本的類(lèi)型轉(zhuǎn)換成ParallelQuery類(lèi)型就行了；

var items = from item in orders.AsParallel() where item.OName.Contains("1") select item;

Linq 的擴(kuò)展性真的很方便，可以隨意的封裝任何跟查詢相關(guān)的接口；

作者：王清培

出處：http://wangqingpei557.blog.51cto.com/

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本文標(biāo)題：.NET并行編程實(shí)踐（一：.NET并行計(jì)算基本介紹、并行循環(huán)使用模式）-創(chuàng)新互聯(lián)
文章分享：http://weahome.cn/article/hcicd.html