.NET-4.0中的并行开发

.Net 4.0并行库实用性演练(前言)
　　自VS2010发布近半年了，虽然整天想学习新东西，要更新到自己时，发现原来自己基本也很懒，2008还没用上多久呢，无奈被2010 了。用了几天，IDE模样还是和05、08差不多，加了些小特性，以后慢慢体验吧，第一感觉启动速度慢多了。主要还是.Net 4.0的变化，其实也就是修修补补，语言特性几乎没什么新特性，C#多了个Dynamic，十年前VB就支持的晚绑定。只好把注意力放在了 Framework上，新加的并行支持应该是最大的变化吧。
　　VS2010发布会我也去过的，并行支持是一大卖点。当时记得台上一个MM对一个Linq查询语句加了个AsParallel()，性能就神奇 地提高了一倍，台下掌声雷动。确实不费吹灰之力提高程序性能，是最能引起大家兴趣的。在看电子期刊时，看到冷冷同学，还有吴秦的文章，给偶这些菜鸟以震撼 的启发，原来偶已经远远落在了在读大学生的后面。
　　那就开始学吧，就拿Parallel开刀。先抓个垫背的：
static void Set(int length)
{
var array = new int[length, length, length];
for (int i = 0; i < length; i++)
for (int j = 0; j < length; j++)
for (int k = 0; k < length; k++)
array[i, j, k] = System.Threading.Thread.CurrentThread.ManagedThreadId;
}
再请出真神：
static void ParallelSet(int length)
{
var array = new int[length, length, length];
Parallel.For(0, length, i =>
{
for (int j = 0; j < length; j++)
for (int k = 0; k < length; k++)
array[i, j, k] = System.Threading.Thread.CurrentThread.ManagedThreadId;
});
}
PK:
CodeTimer.Time("Single thread", 100, () => Set(100));
CodeTimer.Time("Multiple thread", 100, () => ParallelSet(100));

结果，1136ms:729ms，果然不错。不过MSDN的例子说不定是被和谐过的，所以偶总会变变试验过程。果然发现另有乾坤。
.Net 4.0并行库实用性演练
　　前面说在练习Parallel时，发现另有乾坤，是这样的代码：
代码
static IEnumerable<Person> testFill()
{
var list = new List<Person>(9);

Enumerable.Range(1, 99999).ToList().ForEach(n =>
{
var name = "Person" + n % 9;
list.Add(new Person { Id = n, Name = name });
});
Console.WriteLine("Person's count is {0}", list.Count);
return list;
}

static IEnumerable<Person> testFillParallel()
{
var list = new List<Person>(9);

Enumerable.Range(1, 99999).AsParallel().ForAll(n =>
{
var name = "Person" + n % 9;
list.Add(new Person { Id = n, Name = name });
});
Console.WriteLine("Person's count is {0}", list.Count);
return list;
}

class Person
{
internal int Id { get; set; }
internal string Name { get; set; }
}
　　试验结果如下(单位ms)：
 次数
 1
 2
 3
 4
 Fill 方法
 37
 27
 26
 26
 FillParallel 方法
 43
 20
 19
 20
　　这个结果有点奇妙的。第一次多线程居然还不如单线程快，和上文例子比较一下，有点明白了。稍微改了下代码，在Add语句前加了个Thread.Sleep(1)，并把　List<Person>集合元素减为999，试了一次，结果如下(单位ms)：

 次数
 1
 2
 3
 4
 Fill 方法
 1012
 998
 998
 999
 FillParallel 方法
 547
 504
 504
 504
　　多个线程协同工作时，分配任务本身有开销，要是分配的开销比任务本身还大，多线程就没有意义了。就比如你交待别人做某件事，要是交待的功夫比自 己做还长，还不如自己做。不过从结果也可以看出一个辩证关系，从长远打算，第一次让别人熟悉业务，付出点培训成本，执行完一次后，以后就轻松多了，速度提 高了一倍。如果这里Sleep一下，模拟长一点的单次处理过程，一开始多线程的优势就会非常明显。
　　FillParallel方法，大家 觉得有没有其它问题呢？想必一般人都能看出，这里有最初级的线程安全问题。没看出的应该是刚学.Net各种集合的初学者，线程安全对他们还只是个太虚幻 境。不过借助这个Parallel，就可以轻松神游幻境。把FillParallel方法循环一百次执行，会发现返回结果本来应该有999个元素，输出的 却显示却结果经常少十几二十个。如果创建List时赋的容量不够，在List扩容时，还可能引发异常。一般是像下图这样(不过一百次都是999也不是不可 能，要看你的RP了)：

　　应提醒一点的是，试验要在Release编译模式下运行，不然看不到线程安全问题，并行执行的效率提升得也很有限。我用的电脑都是双核，不知道在单核电脑的运行情况如何，可能有一定区别。
　　接着我改下逻辑，增加了一个是否Person存在重名的判断，变成：
代码
static IEnumerable<Person> testFillParallel()
{
var list = new List<Person>(9);

Enumerable.Range(1, 999).AsParallel().ForAll(n =>
{
var name = "Person" + n % 9;
if (list.Count(p => p.Name == name) < 1) list.Add(new Person { Id = n, Name = name });
});
Console.WriteLine("Person's count is {0}", list.Count);
return list;
}
　　RP不管用了，执行几次，必抛异常：System.InvalidOperationException: Collection was modified; enumeration operation may no execute.
　　一个线程在枚举集合元素，这时必须保证集合不被其它线程修改，怎么办呢？以前，就知道用锁，现在据说有了线程安全的集合类，在 System.Collections.Concurrent命名空间下，有ConcurrentDictionary, ConcurrentQueue, ConcurrentStack，就是没有ConcurrentList。费了半天，才发现与List对应的应该是 BlockingCollection。
　　把集合定义换成： var list = new BlockingCollection<Person>(9);　只见刷刷刷，哪怕执行几万次都可以一路跑完了。
　　不过这样做，还是会发现问题，不知大家看出了吗？
.NET(C#) Internals: 以一个数组填充的例子初步了解.NET 4.0中的并行（一）
2010-05-11 13:11 by 吴秦, 1410 visits, 网摘, 收藏, 编辑
引言
随着CPU多核的普及，编程时充分利用这个特性越显重要。本文首先用传统的嵌套循环进行数组填充，然后用.NET 4.0中的System.Threading.Tasks提供的Parallel Class来并行地进行填充（当然这里也用到嵌套循环），通过对比发现其中差异。主要内容如下：
· 通常的数组填充
· 并行的组数填充
· 性能比较
· System.Threading.Tasks分析，这个将在续篇.NET(C#) Internals: 以一个数组填充的例子初步了解.NET 4.0中的并行（二）中介绍
1、通常的数组填充
首先看如下代码：
通常的数组填充
using System;

namespace ParallelForSample
{
public class SingleCore
{
public static void Calculate(int calcVal)
{
Utility util = new Utility();
util.Start();

int[,] G = new int[calcVal, calcVal];
for (int k = 0; k < calcVal; k++)
for (int i = 0; i < calcVal; i++)
for (int j = 0; j < calcVal; j++)
G[i, j] = Math.Min(G[i, j], G[i, k] + G[k, j]);
util.Stop();

}
}
}

上面的粗体红色显示的几行代码就是实现数组填充，这个很好理解不用多费口舌。补充说明的是：上面的Utility是为了统计性能而编写的一个类，它主要就是用到了Stopwatch对象——它提供一组方法和属性，可用于准确地测量运行时间。Utility的代码如下：
Utility类
public class Utility
{
private Stopwatch _stopwatch;
public void Start()
{
_stopwatch = new Stopwatch();
_stopwatch.Start();
}

public void Stop()
{
_stopwatch.Stop();
TimeSpan ts = _stopwatch.Elapsed;
string elapsedTime = String.Format("{0:00}:{1:00}:{2:00}.{3:00}",
ts.Hours, ts.Minutes, ts.Seconds,
ts.Milliseconds / 10);
Console.WriteLine("Time taken : {0}", elapsedTime);
}
}
利用它我们就可以对数组填充所耗费的时间进行计算了。
2、并行的组数填充
为了充分利用CPU的多核，我们编写如下代码：
并行的数组填充
using System;
using System.Threading.Tasks;

namespace ParallelForSample
{
public class MultiCore
{
public static void Calculate(int calcVal)
{
Utility util = new Utility();
util.Start();

int[,] G = new int[calcVal, calcVal];

Parallel.For(0, calcVal,
delegate(int k)
{
Parallel.For(0, calcVal, delegate(int i)
{
for (int j = 0; j < calcVal; j++)
G[i, j] = Math.Min(G[i, j], G[i, k] + G[k, j]);
});
}
);

util.Stop();
}
}
}

留意上面的红色粗体显示的几行代码，它利用了Parallel.For Method (Int32, Int32, Action<Int32>)方法，Parallel类位于命名空间System.Threading.Tasks中，它支持并行循环。此Parallel.For方法使得它里面的迭代可能并行地运行，注意到上述代码中它的第三个参数是一个委托。在（0，calcVal）之间，这个委托将被调用。
3、性能比较
现在我们来测试一下，上面两种方法的执行性能差异如何，下载源码。其实，核心代码已经在上面贴出来了，现在注意是编写实例来测试，代码主要如下：
性能比较测试
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace ParallelForSample
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("Single core");
SingleCore.Calculate(1000);
Console.WriteLine("Multi core");
MultiCore.Calculate(1000);
Console.WriteLine("Finished");
Console.ReadKey();
}
}
}

运行之后得到如下结果：（不同电脑配置不同，得出结果不同）
图1、性能比较
从结果可以看出，并行的数组填充比通常的数组填充性能更高。

· System.Threading.Tasks分析，这个将在续篇.NET(C#) Internals: 以一个数组填充的例子初步了解.NET 4.0中的并行（二）中介绍……

作者：吴秦
出处：
本文基于署名 2.5 中国大陆许可协议发布，欢迎转载，演绎或用于商业目的，但是必须保留本文的署名吴秦（包含链接）.
.NET(C#) Internals: 以一个数组填充的例子初步了解.NET 4.0中的并行（二）
2010-05-12 21:54 by 吴秦, 1190 visits, 网摘, 收藏, 编辑
引言
随着CPU多核的普及，编程时充分利用这个特性越显重要。上篇首先用传统的嵌套循环进行数组填充，然后用.NET 4.0中的System.Threading.Tasks提供的Parallel Class来并行地进行填充，最后对比他们的性能。本文将深入分析Parallel Class并借机回答上篇9楼提出的问题，而System.Threading.Tasks分析，这个将推迟到.NET(C#) Internals: 以一个数组填充的例子初步了解.NET 4.0中的并行（三）中介绍。内容如下：
· 1、Parallel Class
o 1.1、For方法
o 1.2、ForEach方法
o 1.3、Invoke方法
· 2、并发控制疑问？
o 2.1、使用Lock锁
o 2.2、使用PLINQ——用AsParallel
o 2.3、使用PLINQ——用ParallelEnumerable
o 2.4、使用Interlocked操作
o 2.5、使用Parallel.For的有Thread-Local变量重载函数
· 性能比较
1、Parallel Class
Parallel——这个类提供对通常操作（诸如for、foreach、执行语句块）基于库的数据并行替换。它只是System.Threading.Tasks命名空间的一个类，该命名空间中还包括很多其他的类。下面举个例子来说明如何使用Parallel.For（来自MSDN）：
view source
print?
01
using System.Threading.Tasks;  
02
class Test

03
{
04
    static int N = 1000;

05

06
    static void TestMethod()

07
    {
08
        // Using a named method.

09
        Parallel.For(0, N, Method2);
10

11
        // Using an anonymous method.
12
        Parallel.For(0, N, delegate(int i)

13
        {
14
            // Do Work.

15
        });
16

17
        // Using a lambda expression.
18
        Parallel.For(0, N, i =>

19
        {
20
            // Do Work.

21
        });
22
    }

23

24
    static void Method2(int i)

25
    {
26
        // Do work.

27
    }
28
}
上面这个例子简单易懂，上篇我们就是用的Parallel.For,这里就不解释了。其实Parallel类的方法主要分为下面三类：
· For方法
· ForEach方法
· Invoke方法
1.1、For方法
在里面执行的for循环可能并行地运行，它有12个重载。这12个重载中Int32参数和Int64参数的方法各为6个，下面以Int32为例列出：
· For(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, Action<Int32> body)，该方法对区间（fromInclusive，toExclusive）之间的迭代调用body表示的委托。body委托有一个迭代数次的int32参数，如果fromInclusive>=toExclusive，则不会执行任何迭代。
· For(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, Action<Int32, ParallelLoopState>)，该方法对区间(fromInclusive, toExclusive)之间的迭代调用body表示的委托。body委托有两个参数——表示迭代数次的int32参数、一个可用于过早地跳出循环的ParallelLoopState实例。如果fromInclusive>=toExclusive，则不会执行任何迭代。
调用Break通知For操作当前迭代之后的迭代不需要执行。然而，在此之前的迭代如果没有完成仍然需要执行。因此，调用Break类似于调用break跳出传统的for循环，不是break的原因是它不保证当前迭代之后的迭代绝对不会执行。
如果在当前迭代之前的迭代不必要执行，应该调用Stop而不是Break。调用Stop通知For循环放弃剩下的迭代，不管它是否在当前迭代之前或之后，因为所以要求的工作已经完成。然而，Break并不能保证这个。
· For(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, ParallelOptions parallelOptions, Action<Int32> body)，跟第一个方法类似，但它的区间是[fromInclusive, toExclusive)。
· For(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, ParallelOptions parallelOptions, Action<Int32, ParallelLoopState> body)，跟第二个方法类似，单的区间是[fromInclusive, toExclusive)。
· For<TLocal>(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, Func<TLocal> localInit, Func<Int32, ParallelLoopState, TLocal, TLocal> body, Action<TLocal> localFinally)，它的迭代区间是[fromInclusive, toExclusive)。另外body有两个local状态变量用于同一线程的迭代之间共享。localInit委托将在每个线程参与循环执行时调用， 并返回这些线程初始的local状态。这些初始状态被传递给body，当它在每个线程上第一次调用时。然后，接下来body调用返回一个可能的修改状态值 且传递给下一次body调用。最终，最后一次在每个线程上的body调用返回的一个状态值传递给localFinally委托。每个线程执行在自己的 loacl 状态上执行最后一个动作时，localFinally委托将被调用。这个委托可能在多个线程上并发执行，因此，你必须同步访问任何共享变量。
· For<TLocal>(Int32, Int32, ParallelOptions, Func<TLocal>, Func<Int32, ParallelLoopState, TLocal, TLocal>, Action<TLocal>)，跟上面的方法类似。
下面代码演示了For(Int32 fromInclusive, Int32 toExclusive, ParallelOptions parallelOptions, Action<Int32> body)方法（来自MSDN）：
show sourceview source
print?
01
using System;
02
using System.Collections.Generic;

03
using System.Linq;
04
using System.Text;

05
using System.Threading;
06
using System.Threading.Tasks;

07

08
namespace ConsoleApplication2

09
{
10
    class Program

11
    {
12
        // Demonstrated features:

13
        //        CancellationTokenSource
14
        //         Parallel.For()

15
        //        ParallelOptions
16
        //        ParallelLoopResult

17
        // Expected results:
18
        //         An iteration for each argument value (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9) is executed.

19
        //        The order of execution of the iterations is undefined.
20
        //        The iteration when i=2 cancels the loop.

21
        //        Some iterations may bail out or not start at all; because they are temporally executed in unpredictable order,
22
        //          it is impossible to say which will start/complete and which won't.

23
        //        At the end, an OperationCancelledException is surfaced.
24
        // Documentation:

25
        //       
26

27
        static void Main(string[] args)
28
        {

29
            CancellationTokenSource cancellationSource = new CancellationTokenSource();
30
            ParallelOptions options = new ParallelOptions();

31
            options.CancellationToken = cancellationSource.Token;
32
            try

33
            {
34
                ParallelLoopResult loopResult = Parallel.For(

35
                    0,
36
                    10,

37
                    options,
38
                    (i, loopState) =>

39
                    {
40
                        Console.WriteLine("Start Thread={0}, i={1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, i);

41

42
                        // Simulate a cancellation of the loop when i=2

43
                        if (i == 2)
44
                        {

45
                            cancellationSource.Cancel();
46
                        }

47

48
                        // Simulates a long execution

49
                        for (int j = 0; j < 10; j++)
50
                        {

51
                            Thread.Sleep(1 * 200);
52

53
                            // check to see whether or not to continue
54
                            if (loopState.ShouldExitCurrentIteration) return;

55
                        }
56

57
                        Console.WriteLine("Finish Thread={0}, i={1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, i);
58
                    }

59
                );
60
                if (loopResult.IsCompleted)

61
                {
62
                    Console.WriteLine("All iterations completed successfully. THIS WAS NOT EXPECTED.");

63
                }
64
            }

65
                // No exception is expected in this example, but if one is still thrown from a task,
66
                // it will be wrapped in AggregateException and propagated to the main thread.

67
            catch (AggregateException e)
68
            {

69
                Console.WriteLine("Parallel.For has thrown an AggregateException. THIS WAS NOT EXPECTED.\n{0}", e);
70
            }

71
                // Catching the cancellation exception
72
            catch (OperationCanceledException e)

73
            {
74
                Console.WriteLine("An iteration has triggered a cancellation. THIS WAS EXPECTED.\n{0}", e.ToString());

75
            }
76
        }

77
    }
78
}
1.2、ForEach方法
在迭代中执行的foreach操作可能并行地执行，它有20个重载。这个方法太多，但用法大概跟For方法差不多，请自行参考MSDN。
1.3、Invoke方法
提供的每个动作可能并行地执行，它有2个重载。
· Invoke(params Action[] actions)：actions是一个要执行的动作数组，这些动作可能并行地执行，但并不保证执行的顺序及一定并行执行。这个方法直到提供的所有操作完成时才返回，不管是否正常地完成或异常终止。
· Invoke(ParallelOptions parallelOptions, params Action[] actions)：跟上面的方法类似，只是增加了一个parallelOptions参数，可以用户调用者取消整个操作。
例如下面代码执行了三个操作（来自MSDN）：
view source
print?
01
using System;
02
using System.Collections.Generic;

03
using System.Linq;
04
using System.Text;

05
using System.Threading;
06
using System.Threading.Tasks;

07

08
namespace ConsoleApplication2

09
{
10
    class Program

11
    {
12
        static void Main()

13
        {
14