介绍 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
代码 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 { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { Normal(); ParallelForDemo(); } private 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 />"); } private 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 />"); } private 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 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2000.0514 0 13 1 19 7 12 18 6 2 8 10 14 4 16 5 3 15 17 9 11 300.0077*/2、Parallel.ForEach 的 Demo Parallel/ParallelForEach.aspx.cs
代码 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 { private List<int> _data = new List<int>(); protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { InitData(); Normal(); ParallelForEachDemo(); } private void InitData() { _data.Clear(); for (int i = 0; i < 20; i++) { _data.Add(i); } } private 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 />"); } private 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 />"); } private 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 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2000.0514 0 6 12 18 1 2 7 13 19 4 3 8 14 9 5 15 10 16 11 17 600.0154*/3、Parallel.Invoke 的 Demo Parallel/ParallelInvoke.aspx.cs
代码 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 { protected 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); } private void Task1() { Thread.Sleep(3000); Response.Write("Task1 - " + "ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() + " - " + DateTime.Now.ToString("HH:mm:ss")); Response.Write("<br />"); } private void Task2() { System.Threading.Thread.Sleep(3000); Response.Write("Task2 - " + "ThreadId:" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() + " - " + DateTime.Now.ToString("HH:mm:ss")); Response.Write("<br />"); } private 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
代码 /* 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 { protected 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()); */ } private 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); } } private 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
代码 /* 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 { protected 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 30 40 50 60 70 80 90 49.5 49.5 */注：关于并行运算的实例可以参考http://code.msdn.microsoft.com/ParExtSamples
转载于:https://www.cnblogs.com/zhangyu1024/p/5198795.html
相关资源：Parallel Computer Architecture - A Hardware Software Approach