.NET4.0并行计算技术基础(4)上课讲义

.NET4.0并行计算技术基础(4)精品文档.NET4.0并行计算技术基础（4） 19.3 让一切“并行”任务并行库原理及应用19.3.1 任务并行库简介任务并行库（TPL：Task Parallel Library）是.NET 4.0为帮助软件工程师开发并行程序而提供的一组类，位于System.Threading和System.Threading.Tasks这两个命名空间中，驻留在3个.NET核心程序集mscorlib.dll、System.dll和 System.Core.dll里。使用这些类，可以让软件工程师在开发并行程序时，将精力更关注于问题本身，而不是诸如线程的创建、取消和同步等繁琐的技术细节。使用TPL开发并行程序，考虑的着眼点是“任务(task)”而非“线程”。一个任务是一个Task类的实例，它代表某个需要计算机执行的数据处理工作，其特殊之处在于：在TPL中，任务通常代表一个可以被计算机并行执行的工作。任务可以由任何一个线程执行，特定的任务与特定的线程之间没有绑定关系。在目前的版本中，TPL使用.NET线程池中的线程来执行任务。负责将任务“分派”到线程的工作则“任务调度器（Task Scheduler）”负责。任务调度器集成于线程池中。我们在前面介绍并行计算基本原理时，曾经介绍过OpenMP，通过在Fortran或C/C+代码中添加特定的编译标记，实现了OpenMP标准的编译器会自动地生成相应的并行代码。然而，TPL采用了另一种实现方式，它自行是作为.NET平台的一个有机组成部分而出现的，并不对编译器提出特殊要求，当应用程序使用TPL编写并行程序时，所有代码会被直接编译为IL指令，然后由CLR负责执行之，整个过程完全等同于标准的.NET应用程序。换言之，对于应用软件开发工程师而言，使用TPL开发并行程序，在编程方式上没有任何变化，只不过是编程时多了几个类可用，并且处理数据时需要使用并行算法。提示：之所以微软在设计.NET 4.0并行扩展的时候放弃了类似于OpenMP的方式，是因为.NET平台本身是跨语言的，如果象OpenMP那样，就不得不对所有的.NET编程语言设定特定的编译指令，并且需要修改现有的各种语言编译器，这无疑是不明智的一个决定。另外，针对并行程序中令人头痛的异常处理问题，TPL提供了一个增强了的.NET异常处理机制，并且在Visual Studio中集成了相应的调试工具。扩充阅读：使用Visual Studio 2010调试并行程序Visual Studio 2010对并行程序的调试提供了强大的手段，给程序设计好断点以后，可以使用Threads窗口查看当前程序的所有线程：在图 199中双击某行，可以让指定的线程成为当前“激活”的“被调试”的线程。另外，Parallel Tasks窗口展示了当前程序所运行的所有任务：在Parallel Stacks窗口中，则可以直观地看到每个线程的调用堆栈：有关Visual Studio 2010调试器的使用方法，请查询MSDN。本书不再赘述。19.3.2 从线程到任务在对TPL有了基本的了解之后，我们以一个实例来介绍如何使用TPL开发并行程序（图 1912）。1 示例简介示例项目CalculateVarianceOfPopulation完成以下任务：测试一批数据的总体方差。依据数理统计理论，可以使用以下公式计算方差：很明显，要完成计算数据总体方差的任务，必须完成以下的工作：（1）计算出所有数据的平均值，这很简单，直接求数据的和然后除以数据个数就行了。（2）计算所有数与平均值的差值的平方，然后求和（3）将第（2）步求出的各除以数据个数，得到总体方差。分析一下，在上述3个子任务中，第（2）步是最有可能并行执行的。我们可以将整个数据分成几组，然后对每组数据并行执行处理任务。下面简要介绍一下示例程序的技术要点，完整代码可以在配套光盘上找到。2 直接使用线程实现并行处理在示例程序中，测试数据是随机生成的，放在一个double类型的数组中，其大小由常量DataSize确定。示例程序是一个windows应用程序，为了保证程序可以及时地响应用户操作，均采用多线程方式在后台执行计算任务，为此设计了一个跨线程安全显示信息的函数：private void ShowInfo(string Info) if (InvokeRequired) Action del = (str) = rtfInfo.AppendText(str); ; this.BeginInvoke(del, Info); else rtfInfo.AppendText(Info); 注意上面用到了Control.InvokeRequired属性用于判断是否跨线程访问RichTextBox控件。串行程序没什么好说的，示例程序将其封装为一个CalculateVarianceInSequence()函数，直接调用就行了。有趣的是如何使用线程来并行处理。常量ThreadCount用于定义并行执行上述第（2）个任务的线程数，示例中将其设置为4，因此，在程序运行时，有4个线程同时计算“每个数据与总体平均值的差值的平方和”。这是一个典型的线程同步问题。我们使用一个窗体的成员变量SquareSumUsedByThread保存计算结果，由于有4个线程要访问它，因此必须给其加上一把锁。这里有一个需要注意的地方，为了提升程序性能，这把“锁”锁定的对象不能是主窗体对象，更不能是主窗体类型，而是一个专用于互斥的对象。为此，在主窗体中我添加了以下变量：private object SquareSumLockObject = new object();而在线程函数中这样访问它：/ lock (SquareSumLockObject) SquareSumUsedByThread += sum; /这是一个很重要的多线程开发技巧，读者需要注意。另外，工作线程在执行计算任务时需要知道一些信息：l 它负责处理整个数组中“哪块”区域？这可以通过它要处理的数据的起始索引和要处理的数据个数确定。l 总体数据的平均值，这个值在算法前一步使用串行算法计算得到的。 读者一看到这，应该马上意识到这是一个典型的“将数据从外界传送到线程中”问题，可以使用本书第16章介绍过的相关编程技巧来解决。在本示例中，定义了一个ThreadArgu辅助类用于封装这些信息。由此得到线程函数的代码框架：private void CalculateSquareSumInParallelWithThread(object ThreadArguObject)ThreadArgu argu = ThreadArguObject as ThreadArgu;/（代码略）另外，由于有4个工作线程执行计算任务，因此，我们可以使用第17章介绍过的CountdownEvent对象来等待这4个线程的工作结束。如果读者掌握了前几章的内容，那么在上面介绍的基础之上，您完全可以不看示例代码自行编出这个程序，这是一个很好的编程练习。收集于网络，如有侵权请联系管理员删除