NET 4.0 - C# 4.0 新特性之并行运算(Parallel)
2011-07-03 15:18
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C# 4.0 的新特性之并行运算
Parallel.For - for 循环的并行运算
Parallel.ForEach - foreach 循环的并行运算
Parallel.Invoke - 并行调用多个任务
Task - 任务，基于线程池。其使我们对并行编程变得更简单，且不用关心底层是怎么实现的
PLINQ - 用于对内存中的数据做并行运算，也就是说其只支持 LINQ to Object 的并行运算
示例
1、Parallel.For 的 Demo
Parallel/ParallelFor.aspx.cs
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
namespace CSharp.Parallel
{
public partial
class ParallelFor : System.Web.UI.Page
{
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
Normal();
ParallelForDemo();
}
void Normal() void Normal()
{
DateTime dt = DateTime.Now;
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
GetData(i);
}
Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
Response.Write("<br />");
Response.Write("<br />");
}
void ParallelForDemo() void ParallelForDemo()
{
DateTime dt = DateTime.Now;
// System.Threading.Tasks.Parallel.For -
for 循环的并行运算
System.Threading.Tasks.Parallel.For(0, 20, (i) => { GetData(i); });
Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
Response.Write("<br />");
}
int GetData() int GetData(int i)
{
System.Threading.Thread.Sleep(100);
Response.Write(i.ToString());
Response.Write("<br />");
return i;
}
}
}
/*
运行结果：
0
1
2
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300.0077
*/
2、Parallel.ForEach 的 Demo
Parallel/ParallelForEach.aspx.cs
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
namespace CSharp.Parallel
{
public partial
class ParallelForEach : System.Web.UI.Page
{
List<int> _data = new List<int>() List<int> _data =
new List<int>();
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
InitData();
Normal();
ParallelForEachDemo();
}
void InitData() void InitData()
{
_data.Clear();
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
_data.Add(i);
}
}
void Normal() void Normal()
{
DateTime dt = DateTime.Now;
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
GetData(i);
}
Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
Response.Write("<br />");
Response.Write("<br />");
}
void ParallelForEachDemo() void ParallelForEachDemo()
{
DateTime dt = DateTime.Now;
// System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach - foreach 循环的并行运算
System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(_data, (index) => { GetData(index); });
Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
Response.Write("<br />");
}
int GetData() int GetData(int i)
{
System.Threading.Thread.Sleep(100);
Response.Write(i.ToString());
Response.Write("<br />");
return i;
}
}
}
/*
运行结果：
0
1
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600.0154
*/
3、Parallel.Invoke 的 Demo
Parallel/ParallelInvoke.aspx.cs
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Threading;
namespace CSharp.Parallel
{
public partial
class ParallelInvoke : System.Web.UI.Page
{
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
var tasks = new Action[] { () => Task1(), () => Task2(), () => Task3() };
// System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke - 并行调用多个任务
System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(tasks);
}
void Task1() void Task1()
{
Thread.Sleep(3000);
Response.Write("Task1 - " +
"ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() +
" - " + DateTime.Now.ToString("HH:mm:ss"));
Response.Write("<br />");
}
void Task2() void Task2()
{
System.Threading.Thread.Sleep(3000);
Response.Write("Task2 - " +
"ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() +
" - " + DateTime.Now.ToString("HH:mm:ss"));
Response.Write("<br />");
}
void Task3() void Task3()
{
System.Threading.Thread.Sleep(3000);
Response.Write("Task3 - " +
"ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() +
" - " + DateTime.Now.ToString("HH:mm:ss"));
Response.Write("<br />");
}
}
}
/*
运行结果：
Task2 - ThreadId:26 - 09:11:58
Task1 - ThreadId:25 - 09:11:58
Task3 - ThreadId:24 - 09:11:58
*/
4、Task 的 Demo
Parallel/ParallelTask.aspx.cs
/*
Task - 任务，基于线程池。其使我们对并行编程变得更简单，且不用关心底层是怎么实现的
*/
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace CSharp.Parallel
{
public partial
class ParallelTask : System.Web.UI.Page
{
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
/*
* CancellationTokenSource - 取消任务的操作需要用到的一个类
* Token - 一个 CancellationToken 类型的对象，用于通知取消指定的操作
* IsCancellationRequested - 是否收到了取消操作的请求
* Cancel() - 结束任务的执行
* ParallelOptions - 并行运算选项
* CancellationToken - 设置一个 Token，用于取消任务时的相关操作
* MaxDegreeOfParallelism - 指定一个并行循环最多可以使用多少个线程
*/
CancellationTokenSource cts =
new CancellationTokenSource();
ParallelOptions pOption = new ParallelOptions() { CancellationToken = cts.Token };
pOption.MaxDegreeOfParallelism = 10;
Response.Write("开始执行，3.5 秒后结束");
Response.Write("<br />");
/*
* Task - 任务类
* Factory.StartNew() - 创建并开始一个或一批新任务
* ContinueWith() - 此任务完成后执行指定的另一个任务
* AsyncState - 此任务的上下文对象
* Wait() - 阻塞，直到任务完成
*/
Task task0 = Task.Factory.StartNew(() =>
{
Thread.Sleep(3500);
cts.Cancel();
Response.Write("结束");
Response.Write("<br />");
});
// 通过 System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke 执行任务的时候，可以加入 ParallelOptions 参数，用于对此并行运算做一些配置
System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(pOption,
() => Task1(pOption.CancellationToken),
() => Task2(pOption.CancellationToken));
/*
* 一个 Task 内可以包含多个 Task
Task tasks = new Task(() =>
{
Task.Factory.StartNew(() => Method());
Task.Factory.StartNew(() => Method2());
Task.Factory.StartNew(() => Method3());
});
tasks.Start();
// 阻塞，直到整个任务完成
tasks.Wait();
*/
/*
* 带返回值的 Task
Func<object, long> fun = delegate(object state)
{
return 1.0;
};
Task<long> tsk = new Task<long>(fun,
"state");
tsk.Start();
Response.Write(tsk.Result.ToString());
*/
}
void Task1() void Task1(CancellationToken token)
{
// 每隔 1 秒执行一次，直到此任务收到了取消的请求
// 注意：虽然此处是其他线程要向主线程（UI线程）上输出信息，但因为使用了 Task ，所以不用做任何处理
while (!token.IsCancellationRequested)
{
Response.Write("Task1 - " +
"ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString());
Response.Write("<br />");
Thread.Sleep(1000);
}
}
void Task2() void Task2(CancellationToken token)
{
while (!token.IsCancellationRequested)
{
Response.Write("Task2 - " +
"ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString());
Response.Write("<br />");
Thread.Sleep(1000);
}
}
}
}
/*
运行结果：
开始执行，3.5 秒后结束
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
结束
*/
5、PLINQ 的 Demo
Parallel/ParallelPLINQ.aspx.cs
/*
PLINQ - 用于对内存中的数据做并行运算，也就是说其只支持 LINQ to Object 的并行运算
*/
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
namespace CSharp.Parallel
{
public partial
class ParallelPLINQ : System.Web.UI.Page
{
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
List<int> list = new List<int>();
for (int i = 0; i < 100; i++)
{
list.Add(i);
}
// AsParallel() - 并行运算
// AsSequential() - 串行运算
// AsOrdered() - 保持数据的原有顺序（AsSequential()指的是串行运算；AsOrdered()指的是如果在并行运算的前提下，它会把结果先缓存，然后排序，最后再把排序后的数据做输出）
// AsUnordered() - 可以不必保持数据的原有顺序
// WithDegreeOfParallelism() - 明确地指出需要使用多少个线程来完成工作
// WithCancellation(new CancellationTokenSource().Token) - 指定一个 CancellationToken 类型的参数
ParallelQuery nums = from num
in list.AsParallel<int>().AsOrdered<int>()
where num % 10 == 0
select num;
foreach (var num in nums)
{
Response.Write(num.ToString());
Response.Write("<br />");
}
// 聚合方法也可以做并行运算
Response.Write(list.AsParallel().Average().ToString());
Response.Write("<br />");
// 自定义聚合方法做并行运算的 Demo（实现一个取集合的平均值的功能）
double myAggregateResult = list.AsParallel().Aggregate(
// 聚合变量的初始值
0d,
// 在每个数据分区上，计算此分区上的数据
// 第一个参数：对应的数据分区的计算结果；第二个参数：对应的数据分区的每个数据项
(value, item) =>
{
double result = value + item;
return result;
},
// 根据每个数据分区上的计算结果，再次做计算
// 第一个参数：全部数据的计算结果；第二个参数：每个数据分区上的计算结果
(value, data) =>
{
double result = value + data;
return result;
},
// 根据全部数据的计算结果再次计算，得到最终的聚合结果
(result) => result / list.Count
);
Response.Write(myAggregateResult.ToString());
}
}
}
/*
运行结果：
0
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40
50
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49.5
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*/
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Parallel.For - for 循环的并行运算
Parallel.ForEach - foreach 循环的并行运算
Parallel.Invoke - 并行调用多个任务
Task - 任务，基于线程池。其使我们对并行编程变得更简单，且不用关心底层是怎么实现的
PLINQ - 用于对内存中的数据做并行运算，也就是说其只支持 LINQ to Object 的并行运算
示例
1、Parallel.For 的 Demo
Parallel/ParallelFor.aspx.cs
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
namespace CSharp.Parallel
{
public partial
class ParallelFor : System.Web.UI.Page
{
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
Normal();
ParallelForDemo();
}
void Normal() void Normal()
{
DateTime dt = DateTime.Now;
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
GetData(i);
}
Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
Response.Write("<br />");
Response.Write("<br />");
}
void ParallelForDemo() void ParallelForDemo()
{
DateTime dt = DateTime.Now;
// System.Threading.Tasks.Parallel.For -
for 循环的并行运算
System.Threading.Tasks.Parallel.For(0, 20, (i) => { GetData(i); });
Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
Response.Write("<br />");
}
int GetData() int GetData(int i)
{
System.Threading.Thread.Sleep(100);
Response.Write(i.ToString());
Response.Write("<br />");
return i;
}
}
}
/*
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*/
2、Parallel.ForEach 的 Demo
Parallel/ParallelForEach.aspx.cs
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
namespace CSharp.Parallel
{
public partial
class ParallelForEach : System.Web.UI.Page
{
List<int> _data = new List<int>() List<int> _data =
new List<int>();
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
InitData();
Normal();
ParallelForEachDemo();
}
void InitData() void InitData()
{
_data.Clear();
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
_data.Add(i);
}
}
void Normal() void Normal()
{
DateTime dt = DateTime.Now;
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
GetData(i);
}
Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
Response.Write("<br />");
Response.Write("<br />");
}
void ParallelForEachDemo() void ParallelForEachDemo()
{
DateTime dt = DateTime.Now;
// System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach - foreach 循环的并行运算
System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(_data, (index) => { GetData(index); });
Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
Response.Write("<br />");
}
int GetData() int GetData(int i)
{
System.Threading.Thread.Sleep(100);
Response.Write(i.ToString());
Response.Write("<br />");
return i;
}
}
}
/*
运行结果：
0
1
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*/
3、Parallel.Invoke 的 Demo
Parallel/ParallelInvoke.aspx.cs
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Threading;
namespace CSharp.Parallel
{
public partial
class ParallelInvoke : System.Web.UI.Page
{
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
var tasks = new Action[] { () => Task1(), () => Task2(), () => Task3() };
// System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke - 并行调用多个任务
System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(tasks);
}
void Task1() void Task1()
{
Thread.Sleep(3000);
Response.Write("Task1 - " +
"ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() +
" - " + DateTime.Now.ToString("HH:mm:ss"));
Response.Write("<br />");
}
void Task2() void Task2()
{
System.Threading.Thread.Sleep(3000);
Response.Write("Task2 - " +
"ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() +
" - " + DateTime.Now.ToString("HH:mm:ss"));
Response.Write("<br />");
}
void Task3() void Task3()
{
System.Threading.Thread.Sleep(3000);
Response.Write("Task3 - " +
"ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() +
" - " + DateTime.Now.ToString("HH:mm:ss"));
Response.Write("<br />");
}
}
}
/*
运行结果：
Task2 - ThreadId:26 - 09:11:58
Task1 - ThreadId:25 - 09:11:58
Task3 - ThreadId:24 - 09:11:58
*/
4、Task 的 Demo
Parallel/ParallelTask.aspx.cs
/*
Task - 任务，基于线程池。其使我们对并行编程变得更简单，且不用关心底层是怎么实现的
*/
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace CSharp.Parallel
{
public partial
class ParallelTask : System.Web.UI.Page
{
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
/*
* CancellationTokenSource - 取消任务的操作需要用到的一个类
* Token - 一个 CancellationToken 类型的对象，用于通知取消指定的操作
* IsCancellationRequested - 是否收到了取消操作的请求
* Cancel() - 结束任务的执行
* ParallelOptions - 并行运算选项
* CancellationToken - 设置一个 Token，用于取消任务时的相关操作
* MaxDegreeOfParallelism - 指定一个并行循环最多可以使用多少个线程
*/
CancellationTokenSource cts =
new CancellationTokenSource();
ParallelOptions pOption = new ParallelOptions() { CancellationToken = cts.Token };
pOption.MaxDegreeOfParallelism = 10;
Response.Write("开始执行，3.5 秒后结束");
Response.Write("<br />");
/*
* Task - 任务类
* Factory.StartNew() - 创建并开始一个或一批新任务
* ContinueWith() - 此任务完成后执行指定的另一个任务
* AsyncState - 此任务的上下文对象
* Wait() - 阻塞，直到任务完成
*/
Task task0 = Task.Factory.StartNew(() =>
{
Thread.Sleep(3500);
cts.Cancel();
Response.Write("结束");
Response.Write("<br />");
});
// 通过 System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke 执行任务的时候，可以加入 ParallelOptions 参数，用于对此并行运算做一些配置
System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(pOption,
() => Task1(pOption.CancellationToken),
() => Task2(pOption.CancellationToken));
/*
* 一个 Task 内可以包含多个 Task
Task tasks = new Task(() =>
{
Task.Factory.StartNew(() => Method());
Task.Factory.StartNew(() => Method2());
Task.Factory.StartNew(() => Method3());
});
tasks.Start();
// 阻塞，直到整个任务完成
tasks.Wait();
*/
/*
* 带返回值的 Task
Func<object, long> fun = delegate(object state)
{
return 1.0;
};
Task<long> tsk = new Task<long>(fun,
"state");
tsk.Start();
Response.Write(tsk.Result.ToString());
*/
}
void Task1() void Task1(CancellationToken token)
{
// 每隔 1 秒执行一次，直到此任务收到了取消的请求
// 注意：虽然此处是其他线程要向主线程（UI线程）上输出信息，但因为使用了 Task ，所以不用做任何处理
while (!token.IsCancellationRequested)
{
Response.Write("Task1 - " +
"ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString());
Response.Write("<br />");
Thread.Sleep(1000);
}
}
void Task2() void Task2(CancellationToken token)
{
while (!token.IsCancellationRequested)
{
Response.Write("Task2 - " +
"ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString());
Response.Write("<br />");
Thread.Sleep(1000);
}
}
}
}
/*
运行结果：
开始执行，3.5 秒后结束
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
结束
*/
5、PLINQ 的 Demo
Parallel/ParallelPLINQ.aspx.cs
/*
PLINQ - 用于对内存中的数据做并行运算，也就是说其只支持 LINQ to Object 的并行运算
*/
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
namespace CSharp.Parallel
{
public partial
class ParallelPLINQ : System.Web.UI.Page
{
void Page_Load() void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
List<int> list = new List<int>();
for (int i = 0; i < 100; i++)
{
list.Add(i);
}
// AsParallel() - 并行运算
// AsSequential() - 串行运算
// AsOrdered() - 保持数据的原有顺序（AsSequential()指的是串行运算；AsOrdered()指的是如果在并行运算的前提下，它会把结果先缓存，然后排序，最后再把排序后的数据做输出）
// AsUnordered() - 可以不必保持数据的原有顺序
// WithDegreeOfParallelism() - 明确地指出需要使用多少个线程来完成工作
// WithCancellation(new CancellationTokenSource().Token) - 指定一个 CancellationToken 类型的参数
ParallelQuery nums = from num
in list.AsParallel<int>().AsOrdered<int>()
where num % 10 == 0
select num;
foreach (var num in nums)
{
Response.Write(num.ToString());
Response.Write("<br />");
}
// 聚合方法也可以做并行运算
Response.Write(list.AsParallel().Average().ToString());
Response.Write("<br />");
// 自定义聚合方法做并行运算的 Demo（实现一个取集合的平均值的功能）
double myAggregateResult = list.AsParallel().Aggregate(
// 聚合变量的初始值
0d,
// 在每个数据分区上，计算此分区上的数据
// 第一个参数：对应的数据分区的计算结果；第二个参数：对应的数据分区的每个数据项
(value, item) =>
{
double result = value + item;
return result;
},
// 根据每个数据分区上的计算结果，再次做计算
// 第一个参数：全部数据的计算结果；第二个参数：每个数据分区上的计算结果
(value, data) =>
{
double result = value + data;
return result;
},
// 根据全部数据的计算结果再次计算，得到最终的聚合结果
(result) => result / list.Count
);
Response.Write(myAggregateResult.ToString());
}
}
}
/*
运行结果：
0
10
20
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40
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90
49.5
49.5
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