本随笔续接：.NET 实现并行的几种方式（一）
四、Task
3）Task.NET 4.5 中的简易方式
在上篇随笔中，两个Demo使用的是 .NET 4.0 中的方式，代码写起来略显麻烦，这不 .NET 4.5提供了更加简洁的方式，让我们来看一下吧。
/// <summary>
/// Task.NET 4.5 中的简易方式
/// </summary>
public void Demo3()
{
Task.Run(() =>
{
SetTip("简洁的代码");
});
Task.Run(() =>
{
SetTip("验证 CreationOptions 属性");
}).ContinueWith((t)=> {
SetTip("CreationOptions:" + t.CreationOptions.ToString());
});
}
Task.NET 4.5 中的简易方式
五、TPL (Task Parallel Library)
TPL （任务并行库）是 .NET 4.0 中的另一个重量级模块，可以极其优雅、便捷地完成并行逻辑的编码工作。
1）Parallel.Invoke并行多个独立的Action
/// <summary>
/// Parallel.Invoke并行多个独立的Action
/// </summary>
public void Demo1()
{
Task.Run(() =>
{
List<Action> actions = new List<Action>();
// 生成并行任务
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
// 注意、这里很关键，不可直接使用i变量。
// 原因在稍后的随笔中进行说明
int index = i;
actions.Add(new Action(() =>
{
SetTip(string.Format("Task{0} 开始", index));
SetTip(string.Format("Task{0} 休眠1秒", index));
Thread.Sleep(1000);
SetTip(string.Format("Task{0} 休眠5秒", index));
Thread.Sleep(5000);
SetTip(string.Format("Task{0} 结束", index));
}));
}
// 执行并行任务
Parallel.Invoke(actions.ToArray());
// 当上述的5个任务全部执行完毕后，才会执行该代码
SetTip("并行任务执行完毕");
});
}
Parallel.Invoke并行多个独立的Action
2）Parallel简单的For并行
如果 Parallel.Invoke 看做是任务并行， 则 Parallel.For 则是数据并行，可方便的完成For循环并行遍历。
/// <summary>
/// Parallel简单的For并行
/// </summary>
public void Demo2()
{
// 为了实时更新UI、将代码异步执行
Task.Run(() =>
{
Parallel.For(1, 100, (index) =>
{
SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始执行Task", index));
Thread.Sleep(1000);
SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始休眠Action 1秒", index));
SetTip(string.Format("Index:{0}, Task执行完毕", index));
});
SetTip("并行任务执行完毕");
});
}
Parallel简单的For并行
3）Parallel.For并行 并行中的 break、 return、 continue
break : 在 Parallel.For 中使用 ParallelLoopState.Break() 方法代替。
return: 在 Parallel.For 中使用 ParallelLoopState.Break() 方法代替。
continue : 在 Parallel.For 中直接使用 return 即可。
/// <summary>
/// 中断Parallel.For并行
/// </summary>
public void Demo3()
{
// 为了实时更新UI、将代码异步执行
Task.Run(() =>
{
int breakIndex = new Random().Next(10, 50);
SetTip(" BreakIndex : -------------------------" + breakIndex);
Parallel.For(1, 100, (index, state) =>
{
SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始执行Task", index));
if (breakIndex == index)
{
SetTip(string.Format("Index:{0}, ------------------ Break Task", index));
state.Break();
// Break方法执行后、
// 大于 当前索引的并且未被安排执行的迭代将被放弃
// 小于 当前索引的的迭代将继续正常执行直至迭代执行完毕
return;
}
Thread.Sleep(1000);
SetTip(string.Format("Index:{0}, 休眠Action 1秒", index));
SetTip(string.Format("Index:{0}, Task执行完毕", index));
});
SetTip("并行任务执行完毕");
});
}
/// <summary>
/// 终止Parallel.For并行
/// </summary>
public void Demo4()
{
// 为了实时更新UI、将代码异步执行
Task.Run(() =>
{
int stopIndex = new Random().Next(10, 50);
SetTip(" StopIndex : -------------------------" + stopIndex);
Parallel.For(1, 100, (index, state) =>
{
SetTip(string.Format("Index:{0}, 开始执行Task", index));
if (stopIndex == index)
{
SetTip(string.Format("Index:{0}, ------------------ Stop Task", index));
state.Stop();
// Stop方法执行后
// 整个迭代将被放弃
return;
}
Thread.Sleep(1000);
SetTip(string.Format("Index:{0}, 休眠Action 1秒", index));
SetTip(string.Format("Index:{0}, Task执行完毕", index));
});
SetTip("并行任务执行完毕");
});
}
Parallel.For并行 并行中的 break、 return、 continue
4）Parallel.For并行中的数据聚合
在并行中，绝大多数委托都是在不同的线程中运行的，如果需要在并行中进行的数据共享、则需要考虑线程同步问题，然而线程同步会影响并行性能。
为了解决特定情况下的数据共享，而又不会因为线程同步而影响性能，Parallel.For 提供了解决方案：
/// <summary>
/// Parallel.For并行中的数据聚合
/// </summary>
public void Demo5()
{
Task.Run(() =>
{
// 求 1 到 10 的阶乘的 和
long total = 0;
Parallel.For<long>(1, 10,
() =>
{
SetTip("LocalInit");
return 0;
},
(index, state, local) =>
{
SetTip("Body");
int result = 1;
for (int i = 2; i < index; i++)
{
result *= i;
}
local += result;
return local;
},
(x) =>
{
SetTip("LocalFinally");
Interlocked.Add(ref total, x);
});
SetTip("Total : " + total);
SetTip("并行任务执行完毕");
});
}
Parallel.For并行中的数据聚合
MSDN备注：
对于参与循环执行的每个线程调用 LocalInit 委托一次，并返回每个线程的初始本地状态。
这些初始状态传递到每个线程上的第一个 body 调用。 然后，每个后续正文调用返回可能修改过的状态值，传递到下一个正文调用。
最后，每个线程上的最后正文调用返回传递给 LocalFinally 委托的状态值。
每个线程调用 localFinally 委托一次，以对每个线程的本地状态执行最终操作。
此委托可以被多个线程同步调用；因此您必须同步对任何共享变量的访问。
也就是说：
1) 并行中开辟的线程数 决定了 LocalInit、LocalFinally 的调用次数
2) 多个 迭代委托、Body 可能被同一个线程调用。
3) 迭代委托、Body 中的 local值，并不一定是 LocalInit 的初始值，也有可能是被修改的返回值。
4) LocalFinally 可能是被同时调用的，需要注意线程同步问题。
5）Parallel.ForEach并行
Parallel.ForEach算是另一种数据并行方式， 它与大家熟知的 IEnumerable<TSource> 接口结合十分紧密，是 foreach的并行版本。
/// <summary>
/// Parallel.ForEach并行
/// </summary>
public void Demo6()
{
Task.Run(() =>
{
Parallel.ForEach<int>(Enumerable.Range(1, 10), (num) =>
{
SetTip("Task 开始");
SetTip("Task 休眠" + num + "秒");
Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(num));
SetTip("Task 结束");
});
SetTip("并行任务执行完毕");
});
}
Parallel.ForEach并行
6）Parallel.ForEach中的索引，中断、终止操作
在 Parallel.ForEach 中也可以轻易的获得其遍历的索引
/// <summary>
/// Parallel.ForEach中的索引，中断、终止操作
/// </summary>
public void Demo7()
{
Task.Run(() =>
{
Parallel.ForEach<int>(Enumerable.Range(0, 10), (num, state, index) =>
{
// num, 并行数据源中的数据项
// state,
SetTip(" Index : " + index + " Num: " + num);
});
SetTip("并行任务执行完毕");
});
}
Parallel.ForEach中的索引，中断、终止操作
本随笔到此、暂告一段落。
附，Demo : http://files.cnblogs.com/files/08shiyan/ParallelDemo.zip
参见更多：随笔导读：同步与异步
(未完待续...)