并行编程之数据并行

本文来自：http://www.cnblogs.com/luminji/archive/2010/12/02/1894548.html

任务并行库 (TPL) 是 .NET Framework 4 版的 System.Threading 和 System.Threading.Tasks 命名空间中的一组公共类型和 API。System.Threadings.Tasks 命名空间提供可简化并发和异步代码编写工作的类型。主要类型为 Task（表示可以等待和取消的异步操作）和 Task<(Of <(TResult>)>)（可以返回值的任务）。Factory 类提供用于创建和启动任务的静态方法，TaskScheduler 类提供默认线程调度基础结构。

TPL 的目的在于简化向应用程序中添加并行性和并发性的过程，从而提高开发人员的工作效率。 TPL 会动态地按比例调节并发程度，以便最有效地使用所有可用的处理器。此外，TPL 还处理工作分区、ThreadPool 上的线程调度、取消支持、状态管理以及其他低级别的细节操作。通过使用 TPL，您可以在将精力集中于程序要完成的工作，同时最大程度地提高代码的性能。

从 .NET Framework 4 开始，TPL 是编写多线程代码和并行代码的首选方法。例如，如果某个循环在每次迭代时只执行少量工作，或它在很多次迭代时都不运行，那么并行化的开销可能导致代码运行更慢。

1：简单例子

数据并行是指对源集合或数组中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。数据并行是指对源集合或数组中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。System.Threading.Tasks..::.Parallel 类中 For 和 ForEach 方法的若干重载支持使用强制性语法的数据并行。在数据并行操作中，将对源集合进行分区，以便多个线程能够同时对不同的片段进行操作。TPL 支持通过 System.Threading.Tasks..::.Parallel 类实现的数据并行。此类提供 for 和 foreach 循环（Visual Basic 中为 For 和 For Each）基于方法的并行实现。为 ParallelFor()()() 或 ParallelForEach()()() 循环编写循环逻辑与编写顺序循环非常类似。您不必创建线程或队列工作项。在基本的循环中，您不必采用锁。TPL 将为您处理所有低级别工作。下面的代码示例演示一个简单的 foreach 循环及其并行等效项。

public void Method1()

{

List<string> sourceCollection = new List<string>() { "111", "222", "333" };

// Sequential version

foreach (var item in sourceCollection)

{

Process(item);

}

// Parallel equivalent

Parallel.ForEach(sourceCollection, item => Process(item));

}

private void Process(string item)

{

item += " done";

}

当并行循环运行时，TPL 将对数据源进行分区，以便循环能够同时对多个部分进行操作。在后台，任务计划程序将根据系统资源和工作负荷来对任务进行分区。如有可能，计划程序会在工作负荷变得不平衡的情况下在多个线程和处理器之间重新分配工作。

ParallelFor()()() 和 ParallelForEach()()() 方法都有若干重载，利用这些重载可以停止或中断循环执行、监视其他线程上循环的状态、维护线程本地状态、完成线程本地对象、控制并发程度，等等。启用此功能的帮助器类型包括 ParallelLoopState、ParallelOptions 以及 ParallelLoopResult、CancellationToken 和 CancellationTokenSource。

2：编写具有线程本地变量的 Parallel.For 循环

此示例演示如何使用线程本地变量来存储和检索由 For 循环创建的每个单独任务中的状态。通过使用线程本地数据，您可以避免将大量的访问同步为共享状态的开销。在任务的所有迭代完成之前，您将计算和存储值，而不是写入每个迭代上的共享资源。然后，您可以将最终结果一次性写入共享资源，或将其传递到另一个方法。

//int[] nums = Enumerable.Range(0, 1000000).ToArray();

int[] nums = { 5, 6 };

long total = 0;

Parallel.For<long>(0, nums.Length, () => 1, (i, loopState, subtotal) =>

{

subtotal += nums[i];

return subtotal;

},

(x) => Interlocked.Add(ref total, x)

);

MessageBox.Show(total.ToString());

我们来看Paralle.For方法中各个参数表示的意思：

（其中<long>是指返回值类型）

参数	意义
0	开始索引
nums.Length	结束索引（不含）
() => 1	用户返回每个线程的本地数据初始状态的函数委托。在这里是将total初始化为1
(i, loop, subtotal) => { subtotal += nums[i]; return subtotal; }	将为每次迭代调用一次的委托，其中 i：循环变量，自动加1 loopState：为ParallelLoopState Subtotal：返回值，为long
(x) => Interlocked.Add(ref total, x)	对于每个线程的本地状态执行一个最终状态的委托。在这里是计算了total

3：编写具有线程本地变量的 Parallel.ForEach 循环

下面的代码演示如何编写使用线程本地变量的 ForEach 方法。当 ForEach 循环执行时，它会将其源集合划分为多个分区。每个分区都将获得自己的"线程本地"变量的副本。（术语"线程本地"在此处不太准确，因为在某些情况下两个分区可能在同一线程上运行。）

若要在 ForEach 循环中使用线程本地变量，您必须使用采用两个 type 参数的方法版本。第一个参数指定源元素的类型，第二个参数指定线程本地变量的类型。

//int[] nums = Enumerable.Range(0, 1000000).ToArray();

int[] nums = { 5, 6 };

long total = 0;

Parallel.ForEach<int, long>(nums, () => 1, (i, loopState, subtotal) =>

{

subtotal += nums[i];

return subtotal;

},

(x) => Interlocked.Add(ref total, x)

);

MessageBox.Show(total.ToString());

我们来看Paralle.ForEach方法中各个参数表示的意思：

（其中<int, long>中int是指数据源类型，long是指返回值类型）

参数	意义
nums	数据源数组
() => 1	用户返回每个线程的本地数据初始状态的函数委托。在这里是将total初始化为1
(i, loopState, subtotal) => { subtotal += nums[i]; return subtotal; }	将为每次迭代调用一次的委托，其中 i：循环变量，自动加1 loopState：为ParallelLoopState Subtotal：返回值，为long
(x) => Interlocked.Add(ref total, x)	对于每个线程的本地状态执行一个最终状态的委托。在这里是计算了total

4：取消 Parallel.For 或 ForEach Loop

int[] nums = Enumerable.Range(0, 10000000).ToArray();

CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();

ParallelOptions po = new ParallelOptions();

po.CancellationToken = cts.Token;

po.MaxDegreeOfParallelism = System.Environment.ProcessorCount;

Task.Factory.StartNew(() =>

{

if (Console.ReadKey().KeyChar == ‘c‘)

cts.Cancel();

Console.WriteLine("press any key to exit");

Console.ReadKey();

});

try

{

Parallel.ForEach(nums, po, (num) =>

{

double d = Math.Sqrt(num);

Console.WriteLine("{0} on {1}", d, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);

po.CancellationToken.ThrowIfCancellationRequested();

});

}

catch (OperationCanceledException e)

{

Console.WriteLine(e.Message);

}

5：停止或中断 Parallel.For 循环

"中断"表示完成当前线程上当前迭代之前的所有线程上的所有迭代，然后退出循环。""停止"表示在方便的情况下尽快停止所有迭代。

namespace StopOrBreak

{

using System;

using System.Collections.Concurrent;

using System.Linq;

using System.Threading;

using System.Threading.Tasks;

class Test

{

static void Main()

{

StopLoop();

BreakAtThreshold();

Console.WriteLine("Press any key to exit.");

Console.ReadKey();

}

private static void StopLoop()

{

Console.WriteLine("Stop loop...");

double[] source = MakeDemoSource(1000, 1);

ConcurrentStack<double> results = new ConcurrentStack<double>();

// i is the iteration variable. loopState is a

// compiler-generated ParallelLoopState

Parallel.For(0, source.Length, (i, loopState) =>

{

// Take the first 100 values that are retrieved

// from anywhere in the source.

if (i < 100)

{

// Accessing shared object on each iteration

// is not efficient. See remarks.

double d = Compute(source[i]);

results.Push(d);

}

else

{

loopState.Stop();

return;

}

} // Close lambda expression.

); // Close Parallel.For

Console.WriteLine("Results contains {0} elements", results.Count());

}

static void BreakAtThreshold()

{

double[] source = MakeDemoSource(10000, 1.0002);

ConcurrentStack<double> results = new ConcurrentStack<double>();

// Store all values below a specified threshold.

Parallel.For(0, source.Length, (i, loopState) =>

{

double d = Compute(source[i]);

results.Push(d);

if (d > .2)

{

// Might be called more than once!

loopState.Break();

Console.WriteLine("Break called at iteration {0}. d = {1} ", i, d);

Thread.Sleep(1000);

}

});

Console.WriteLine("results contains {0} elements", results.Count());

}

static double Compute(double d)

{

//Make the processor work just a little bit.

return Math.Sqrt(d);

}

// Create a contrived array of monotonically increasing

// values for demonstration purposes.

static double[] MakeDemoSource(int size, double valToFind)

{

double[] result = new double[size];

double initialval = .01;

for (int i = 0; i < size; i++)

{

initialval *= valToFind;

result[i] = initialval;

}

return result;

}

ParallelFor()()() 或 [Overload:System.Threading.Tasks.Parallel.Parallel.ForEach`1] 循环中，不能使用与顺序循环中相同的 break 或 Exit 语句，这是因为这些语言构造对于循环是有效的，而并行"循环"实际上是方法，不是循环。相反，可以使用 Stop 或 Break 方法。Parallel..::.For 的一些重载接受 Action<int, ParallelLoopState>（在 Visual Basic 中为 Action(Of Integer, ParallelLoopState)）作为输入参数。ParallelLoopState 对象由运行时在后台创建，您可以在lambda 表达式中为它指定您喜欢的任何名称。

在下面的示例中，该方法只需要源序列中的 100 个值，检索出哪些元素并不重要。在此案例中，使用 Stop 方法，因为它将告知循环的所有迭代（包括那些在其他线程上的当前迭代之前开始的迭代）在方便的情况下尽快停止。

在第二个方法中，将检索所有元素，直到源序列中指定的索引。在此案例中，调用 Break，这是因为当到达一个线程上的索引时，源中前面的元素有可能尚未处理。中断会导致其他线程放弃对后续片段的工作（如果它们正忙于任何这样的工作），并在退出循环之前处理完所有以前的元素。

在调用 Stop 或 Break 后，循环中的其他线程可能会继续运行一段时间（这不受应用程序开发人员的控制），理解这一点很重要。可以使用 ParallelLoopState..::.IsStopped属性检查是否已在另一个线程上停止该循环。在下面的示例中，如果 IsStopped 为 true，则不会再有数据写入到集合中。

6：并行中的异常处理

private void temp2_Click(object sender, RoutedEventArgs e)

{

byte[] data = new byte[5000];

Random r = new Random();

r.NextBytes(data);

try

{

ProcessDataInParallel(data);

}

catch (AggregateException ae)

{

foreach (var ex in ae.InnerExceptions)

{

if (ex is ArgumentException)

Console.WriteLine(ex.Message);

else

throw ex;

}

private static void ProcessDataInParallel(byte[] data)

{

var exceptions = new ConcurrentQueue<Exception>();

Parallel.ForEach(data, d =>

{

try

{

if (d < 0x3)

throw new ArgumentException(String.Format("value is {0:x}. Elements must be greater than 0x3.", d));

else

Console.Write(d + " ");

}

catch (Exception e) { exceptions.Enqueue(e); }

});

if (exceptions.Count > 0) throw new AggregateException(exceptions);

}

时间： 2024-07-31 10:22:56

并行编程之数据并行

1：简单例子

2：编写具有线程本地变量的 Parallel.For 循环

3：编写具有线程本地变量的 Parallel.ForEach 循环

4：取消 Parallel.For 或 ForEach Loop

5：停止或中断 Parallel.For 循环

6：并行中的异常处理

并行编程之数据并行的相关文章

C#并行编程--命令式数据并行（Parallel.Invoke）---与匿名函数一起理解（转载整理）

C#并行编程--命令式数据并行（Parallel.Invoke）

五浅谈CPU 并行编程和 GPU 并行编程的区别

如何进行并行编程：从并行矩阵运算开始

C#并行编程

C#并行编程 z

Net并行编程高级教程--Parallel

理解并行编程

【读书笔记】.Net并行编程高级教程--Parallel