Net八线程编制程序,摘自网络

By admin in 4858.com on 2019年3月25日

1、Parallel.Invoke
主要用于职分的互相
  那几个函数的效果和Task有些相似,正是出现执行一多种职分,然后等待全数完毕。和Task比起来,省略了Task.WaitAll这一步,自然也不够了Task的相关管理成效。它有三种情势:
  Parallel.Invoke( params Action[] actions);
  Parallel.Invoke(Action[] actions,TaskManager
manager,TaskCreationOptions options);

System.Threading.Tasks.Parallel类提供了Parallel.Invoke,Parallel.For,Parallel.ForEach这多个静态方法。

 

 随着多核时期的赶来,并行开发特别展现出它的强大威力,像大家那样的码农再也不用过多的珍视底层线程的完毕和手工控制,

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1 Parallel.Invoke

     
随着多核时期的到来,并行开发特别显示出它的兵不血刃威力,像大家如此的码农再也不用过多的关爱底层线程的落到实处和手工业控制,

要打听并行开发,需求先驾驭下多个概念:“硬件线程”和“软件线程”。

using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var actions = new Action[]
            {
                () => ActionTest("test 1"),
                () => ActionTest("test 2"),
                () => ActionTest("test 3"),
                () => ActionTest("test 4")
            };

            Console.WriteLine("Parallel.Invoke 1 Test");
            Parallel.Invoke(actions);

            Console.WriteLine("结束!");
        }

        static void ActionTest(object value)
        {
            Console.WriteLine(">>> thread:{0}, value:{1}",
            Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, value);
        }
    }
}

尽恐怕并行执行所提供的每一个操作,除非用户撤除了操作。

要领悟并行开发,要求先精通下五个概念:“硬件线程”和“软件线程”。

 

Program

方法:

 

  1. 硬件线程

② 、For方法,首要用来拍卖针对数组成分的并行操作(数码的互动

1)public static void Invoke(params
Action[] actions);

  1. 硬件线程

   
相信我们手头的微型总结机都以双核以上的,像笔者那样古董的微处理器都是双核的,那样的双核叫做物理基本。

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2)public static void
Invoke(ParallelOptions parallelOptions,

   
相信我们手头的微处理器都是双核以上的,像自家那样古董的处理器都以双核的,那样的双核叫做物理基本。

4858.com 5

using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int[] nums = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
            Parallel.For(0, nums.Length, (i) =>
            {
                Console.WriteLine("针对数组索引{0}对应的那个元素{1}的一些工作代码……ThreadId={2}", i, nums[i], Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
            });
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

params Action[] actions);

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Program

参数:

 

硬件线程又称作逻辑内核,我们能够在”职务管理器“中查看”质量“标签页,如下图,大家掌握有1个硬件线程。

③ 、Foreach方法,首要用来拍卖泛型集合成分的并行操作(数码的并行)

parallelOptions:2个目的,用于配置此操作的行为。

硬件线程又称之为逻辑内核,我们得以在”职务管理器“中查阅”品质“标签页,如下图,大家领略有一个硬件线程。

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Actions:要推行的操作数组

 4858.com 10

 

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            List<int> nums = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
            Parallel.ForEach(nums, (item) =>
            {
                Console.WriteLine("针对集合元素{0}的一些工作代码……ThreadId={1}", item, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
            });
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

异常:

 

诚如景观下,3个大体基本对应2个逻辑内核,比如自个儿那边的2对2。当然假使您的cpu选用的是超线程技术,那么也许就会有陆个大体基础对应

Program

对方法1:

一般情状下,三个大体基础对应叁个逻辑内核,比如自身那里的2对2。当然若是您的cpu采纳的是超线程技术,那么或许就会有四个大体基本对应

4858.com ,九个硬件线程,今后有诸多服务器都有7个硬件线程,中午在铺子的服务器上截了个图。

  数据的互相的法子二(AsParallel()):

    System.ArgumentNullException:
actions 参数为 null。

八个硬件线程,今后有广大服务器都有几个硬件线程,晌午在商家的服务器上截了个图。

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    System.AggregateException:当 actions
数组中的任何操作引发那多少个时引发的可怜。

4858.com 14

我们要清楚互相开发要做的作业便是将任务分摊给那么些硬件线程去并行执行来达到负载和增加速度。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            List<int> nums = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
            var evenNumbers = nums.AsParallel().Select(item => Calculate(item));
            //注意这里是个延迟加载,也就是不用集合的时候 这个Calculate里面的算法 是不会去运行 可以屏蔽下面的代码看效果;
            Console.WriteLine(evenNumbers.Count());
            //foreach (int item in evenNumbers)
            //    Console.WriteLine(item);
            Console.ReadKey();
        }

        static int Calculate(int number)
        {
            Console.WriteLine("针对集合元素{0}的一些工作代码……ThreadId={1}", number, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
            return number * 2;
        }
    }
}

System.ArgumentException:actions数组包罗null 个要素。

Net八线程编制程序,摘自网络。我们要通晓互相开发要做的业务便是将任务分摊给这几个硬件线程去并行执行来达到负载和增长速度。

 

Program

对章程2除上述很是外还包罗:

 

  1. 软件线程

  .AsOrdered() 对结果实行排序:

System.OperationCanceledException:parallelOptions
设置了System.Threading.CancellationToken。

  1. 软件线程

   
相信那么些大家最熟知了,我们知晓守旧的代码都以串行的,就3个主线程,当大家为了贯彻加速而开了不可胜举办事线程,那个工作线程

4858.com 154858.com 16

System.ObjectDisposedException:在
parallelOptions 中与 System.Threading.CancellationToken
关联的System.Threading.CancellationTokenSource已被保释。

   
相信这些我们最熟习了,我们理解守旧的代码都以串行的,就1个主线程,当我们为了落到实处加速而开了众多办事线程,这一个干活儿线程

也正是软件线程。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp
{

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            List<int> nums = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
            var evenNumbers = nums.AsParallel().AsOrdered().Select(item => Calculate(item));
            //注意这里是个延迟加载,也就是不用集合的时候 这个Calculate里面的算法 是不会去运行 可以屏蔽下面的代码看效果;
            //Console.WriteLine(evenNumbers.Count());
            foreach (int item in evenNumbers)
                Console.WriteLine(item);
            Console.ReadKey();
        }

        static int Calculate(int number)
        {
            Console.WriteLine("针对集合元素{0}的一些工作代码……ThreadId={1}", number, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
            return number * 2;
        }
    }
}

说明:

也便是软件线程。

 

Program

1)Invoke方法唯有在actions全体实施完才会回去,就算在实施进度中出现非凡也会成功。

 

好,大家领略了基本概念就ok了,在.net
4.0中,微软给我们提供了贰个新的命名空间:System.Threading.Tasks。那之中有多如牛毛好玩

  ForEach的长处就是能够将数据开始展览分区,每1个小区内达成串行总计,分区接纳Partitioner.Create达成。

2)无法保证actions中的全体操作同时履行。比如actions大小为4,但硬件线程数为2,那么与此同时运转的操作数最多为2。

好,大家领略了基本概念就ok了,在.net
4.0中,微软给大家提供了叁个新的命名空间:System.Threading.Tasks。那当中有不少好玩

的东西,作为第2篇就介绍下最基础,最简单易行的Parallel的采取。

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3)actions中的操作并行的周转且与种种非亲非故,若编写与运作顺序有关的面世代码,应慎选任何办法。

的东西,作为第1篇就介绍下最基础,最简便的Parallel的运用。

 

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Diagnostics;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            for (int j = 1; j < 4; j++)
            {
                ConcurrentBag<int>  bag = new ConcurrentBag<int>();
                var watch = Stopwatch.StartNew();
                watch.Start();
                Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, 3000000), i =>
                {
                    for (int m = i.Item1; m < i.Item2; m++)
                    {
                        bag.Add(m);
                    }
                });
                Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);
                GC.Collect();

            }
        }
    }
}

4)就算运用Invoke加载五个操作,几个操作运转时刻迥异,总的运营时刻以消耗费时间间最长操作为条件,这会造成见惯不惊逻辑内核短期处于空闲状态。

 

4858.com 19

Program

5)受限的并行可扩张性,那缘于Invoke所调用的嘱托数目是永恒的。

4858.com 20

 

  ParallelOptions类
  ParallelOptions options = new ParallelOptions();
  //钦点使用的硬件线程数为4
  options.MaxDegreeOfParallelism = 4;
  有时候大家的线程恐怕会跑遍全体的内核,为了增长别的应用程序的八面驶风,就要界定参与的根本,正好ParallelOptions提供了马克斯DegreeOfParallelism属性。

2 Parallel.For

 

一: Parallel的使用

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唯恐会互相运维迭代,能够监视和操作循环的情景。Parallel.For有五个重载的艺术,上边罗列部分措施。

一: Parallel的使用

在Parallel下边有多少个常用的方法invoke,for和forEach。

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    public class Student
    {
        public int ID { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public int Age { get; set; }
        public DateTime CreateTime { get; set; }
    }

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var dic = LoadData();
            Stopwatch watch = new Stopwatch();
            watch.Start();
            var query2 = (from n in dic.Values.AsParallel()
                          where n.Age > 20 && n.Age < 25
                          select n).ToList();
            watch.Stop();
            Console.WriteLine("并行计算耗费时间:{0}", watch.ElapsedMilliseconds);

            Console.Read();
        }

        public static ConcurrentDictionary<int, Student> LoadData()
        {
            ConcurrentDictionary<int, Student> dic = new ConcurrentDictionary<int, Student>();
            ParallelOptions options = new ParallelOptions();
            //指定使用的硬件线程数为4
            options.MaxDegreeOfParallelism = 4;
            //预加载1500w条记录
            Parallel.For(0, 15000000, options, (i) =>
            {
                var single = new Student()
                {
                    ID = i,
                    Name = "hxc" + i,
                    Age = i % 151,
                    CreateTime = DateTime.Now.AddSeconds(i)
                };
                dic.TryAdd(i, single);
            });

            return dic;
        }
    }
}

方法:

在Parallel下边有四个常用的主意invoke,for和forEach。

1:  Parallel.Invoke

Program

1)public static ParallelLoopResult
For(int fromInclusive, int toExclusive, Action<int> body);

1:  Parallel.Invoke

    那是最简易,最精简的将串行的代码并行化。

科学普及难题的处理

2)public static ParallelLoopResult
For(int fromInclusive, int toExclusive, Action<int,
ParallelLoopState> body);

    那是最简便易行,最精简的将串行的代码并行化。

4858.com 23😉

  <1> 如何中途退出并行循环?
  是的,在串行代码中大家break一下就解决了,可是相互就不是如此不难了,但是没什么,在相互循环的寄托参数中提供了三个ParallelLoopState,该实例提供了Break和Stop方法来帮大家兑现。
  Break:
当然那一个是打招呼并行计算尽快的脱离循环,比如并行总结正在迭代100,那么break后程序还会迭代全体小于100的。

3)public static ParallelLoopResult
For(int fromInclusive, int toExclusive, ParallelOptions parallelOptions,
Action<int, ParallelLoopState> body);

 1 class Program
 2 {
 3     static void Main(string[] args)
 4     {
 5         var watch = Stopwatch.StartNew();
 6 
 7         watch.Start();
 8 
 9         Run1();
10 
11         Run2();
12 
13         Console.WriteLine("我是串行开发,总共耗时:{0}\n", watch.ElapsedMilliseconds);
14 
15         watch.Restart();
16 
17         Parallel.Invoke(Run1, Run2);
18 
19         watch.Stop();
20 
21         Console.WriteLine("我是并行开发,总共耗时:{0}", watch.ElapsedMilliseconds);
22 
23         Console.Read();
24     }
25 
26     static void Run1()
27     {
28         Console.WriteLine("我是任务一,我跑了3s");
29         Thread.Sleep(3000);
30     }
31 
32     static void Run2()
33     {
34         Console.WriteLine("我是任务二,我跑了5s");
35         Thread.Sleep(5000);
36     }
37 }
 1 class Program
 2 {
 3     static void Main(string[] args)
 4     {
 5         var watch = Stopwatch.StartNew();
 6 
 7         watch.Start();
 8 
 9         Run1();
10 
11         Run2();
12 
13         Console.WriteLine("我是串行开发,总共耗时:{0}\n", watch.ElapsedMilliseconds);
14 
15         watch.Restart();
16 
17         Parallel.Invoke(Run1, Run2);
18 
19         watch.Stop();
20 
21         Console.WriteLine("我是并行开发,总共耗时:{0}", watch.ElapsedMilliseconds);
22 
23         Console.Read();
24     }
25 
26     static void Run1()
27     {
28         Console.WriteLine("我是任务一,我跑了3s");
29         Thread.Sleep(3000);
30     }
31 
32     static void Run2()
33     {
34         Console.WriteLine("我是任务二,我跑了5s");
35         Thread.Sleep(5000);
36     }
37 }

  Stop:这几个就区别了,比如正在迭代100黑马遇上stop,那它啥也不管了,间接退出。

4)public static ParallelLoopResult
For<TLocal>(int fromInclusive, int toExclusive, ParallelOptions
parallelOptions, Func<TLocal> localInit, Func<int,
ParallelLoopState, TLocal, TLocal> body, Action<TLocal>
localFinally);

4858.com 24

4858.com 25😉

4858.com 264858.com 27

参数:

在这一个事例中能够取得二点新闻:

4858.com 28

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();

            Parallel.For(0, 20000000, (i, state) =>
            {
                if (bag.Count == 1000)
                {
                    //state.Break();
                    state.Stop();
                    return;
                }
                bag.Add(i);
            });

            Console.WriteLine("当前集合有{0}个元素。", bag.Count);

        }
    }
}

fromInclusive:初叶索引(含)。

首先:三个职分是足以分解成两个职分,采取分而治之的合计。

在那么些事例中能够取得二点新闻:

Program

toExclusive:甘休索引(不含)。

其次:尽大概的幸免子职分之间的重视,因为子职责是并行执行,所以就平素不什么人一定在前,什么人一定在后的规定了。

第1:多个职务是足以分解成多个职责,选取分而治之的切磋。

  取消(cancel)

body:将被各类迭代调用1次的寄托。

 

第③:尽恐怕的幸免子任务之间的借助,因为子职分是并行执行,所以就平昔不何人一定在前,什么人一定在后的规定了。

4858.com 294858.com 30

parallelOptions:1个指标,用于配置此操作的表现。

2:Parallel.for

 

using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        public static void Main()
        {

            var cts = new CancellationTokenSource();
            var ct = cts.Token;
            Task.Factory.StartNew(() => fun(ct));
            Console.ReadKey();
            //Thread.Sleep(3000);
            cts.Cancel();
            Console.WriteLine("任务取消了!");

        }

        static void fun(CancellationToken token)
        {
            Parallel.For(0, 100000,
                        new ParallelOptions { CancellationToken = token },
                        (i) =>
                        {
                            Console.WriteLine("针对数组索引{0}的一些工作代码……ThreadId={1}", i, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
                        });
        }
    }
}

localInit:1个委托,用于重临种种职责的本地数据的启幕状态。

 大家掌握串行代码中也有一个for,可是这多少个for并从未用到多核,而Paraller.for它会在尾部依照硬件线程的运转情形来充裕的应用具有的可

2:Parallel.for

Program

localFinally:三个信托,用于对各类职责的地头情形执行2个终极操作。

使用的硬件线程,注意那里的Parallel.for的步行是1。

 大家清楚串行代码中也有三个for,不过丰富for并不曾用到多核,而Paraller.for它会在尾部按照硬件线程的运转意况来尽量的行使全部的可

  <2> 并行总计中抛出越发怎么处理?
  首先职责是并行计算的,处理进度中可能会时有发生n多的十分,那么什么样来获得到那么些格外呢?普通的Exception并无法取获得尤其,然则为相互诞生的AggregateExcepation就足以获得到一组尤其。

重临结果:

此处我们来演示一下,向一个线程安全的聚合插入数据,当然那几个集合采纳原子性来兑现线程同步,比那么些重量级的锁机制尤其的节约消耗。

动用的硬件线程,注意那里的Parallel.for的步行是1。

4858.com 314858.com 32

ParallelLoopResult
:包括关于已到位的轮回部分的新闻。

 1  class Program
 2     {
 3         static void Main(string[] args)
 4         {
 5             for (int j = 1; j < 4; j++)
 6             {
 7                 Console.WriteLine("\n第{0}次比较", j);
 8 
 9                 ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
10 
11                 var watch = Stopwatch.StartNew();
12 
13                 watch.Start();
14 
15                 for (int i = 0; i < 20000000; i++)
16                 {
17                     bag.Add(i);
18                 }
19 
20                 Console.WriteLine("串行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);
21 
22                 GC.Collect();
23 
24                 bag = new ConcurrentBag<int>();
25 
26                 watch = Stopwatch.StartNew();
27 
28                 watch.Start();
29 
30                 Parallel.For(0, 20000000, i =>
31                 {
32                     bag.Add(i);
33                 });
34 
35                 Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);
36 
37                 GC.Collect();
38 
39             }
40         }
41     }

这边我们来演示一下,向三个线程安全的汇集插入数据,当然那个集合选拔原子性来促成线程同步,比那多少个重量级的锁机制越发的节约消耗。

using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            try
            {
                Parallel.Invoke(Run1, Run2);
            }
            catch (AggregateException ex)
            {
                foreach (var single in ex.InnerExceptions)
                {
                    Console.WriteLine(single.Message);
                }
            }
            Console.WriteLine("结束了!");
            //Console.Read();
        }

        static void Run1()
        {
            Thread.Sleep(3000);
            throw new Exception("我是任务1抛出的异常");
        }

        static void Run2()
        {
            Thread.Sleep(5000);
            throw new Exception("我是任务2抛出的异常");
        }
    }
}

异常:

4858.com 33

4858.com 34😉

Program

System.ArgumentNullException:body 参数为
null,或 localInit 参数为 null,或 localFinally 参数为 null,或
parallelOptions 参数为 null。
System.AggregateException:包涵在具有线程上吸引的成套单个十分的至极。

 

 1  class Program  2     {  3         static void Main(string[] args)  4         {  5             for (int j = 1; j < 4; j++)  6             {  7                 Console.WriteLine("\n第{0}次比较", j);  8   9                 ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>(); 10  11                 var watch = Stopwatch.StartNew(); 12  13                 watch.Start(); 14  15                 for (int i = 0; i < 20000000; i++) 16                 { 17                     bag.Add(i); 18                 } 19  20                 Console.WriteLine("串行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds); 21  22                 GC.Collect(); 23  24                 bag = new ConcurrentBag<int>(); 25  26                 watch = Stopwatch.StartNew(); 27  28                 watch.Start(); 29  30                 Parallel.For(0, 20000000, i => 31                 { 32                     bag.Add(i); 33                 }); 34  35                 Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds); 36  37                 GC.Collect(); 38  39             } 40         } 41     }

  注意Parallel里面 不提出抛出10分因为在十分的地方下比如进入的首先批线程先都抛分外了
此时AggregateExcepation就只可以捕获到这一批的谬误,然后程序就得了了

对此艺术3)和4)除含有以上格外外还包蕴:

能够看的出,加快的功用依然相比明显的。

4858.com 35😉

4858.com 364858.com 37

System.OperationCanceledException:在
parallelOptions 设置了参数 System.Threading.CancellationToken。

 

4858.com 38

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    public class TestClass
    {
        public static List<int> NumberList = null;
        private static readonly object locker = new object();
        public void Test(int Number)
        {
            throw new Exception("1111");
            //lock (locker)
            //{
            //    if (NumberList == null)
            //    {
            //        Console.WriteLine("执行添加");
            //        NumberList = new List<int>();
            //        NumberList.Add(1);
            //        //Thread.Sleep(1000);
            //    }
            //}
            //if (Number == 5 || Number == 7) throw new Exception(string.Format("NUmber{0}Boom!", Number));
            //Console.WriteLine(Number);
        }
    }

    class Program
    {
        private static readonly object locker = new object();
        static void Main(string[] args)
        {
            List<string> errList = new List<string>();
            try
            {
                Parallel.For(0, 10, (i) =>
                {
                    try
                    {
                        TestClass a = new TestClass();
                        a.Test(i);
                    }
                    catch (Exception ex)
                    {
                        lock (locker)
                        {
                            errList.Add(ex.Message);
                            throw ex;
                        }
                    }
                });
            }
            catch (AggregateException ex)
            {
                foreach (var single in ex.InnerExceptions)
                {
                    Console.WriteLine(single.Message);
                }
            }
            int Index = 1;
            foreach (string err in errList)
            {
                Console.WriteLine("{0}、的错误:{1}", Index++, err);
            }
        }
    }
}

System.ObjectDisposedException:在
parallelOptions 中与 System.Threading.CancellationToken 关联的
System.Threading.CancellationTokenSource已被放出。

3:Parallel.forEach
   
forEach的长处便是能够将数据开始展览分区,每贰个小区内达成串行计算,分区选拔Partitioner.Create达成。

 

Program

说明:

 class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            for (int j = 1; j < 4; j++)
            {
                Console.WriteLine("\n第{0}次比较", j);

                ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();

                var watch = Stopwatch.StartNew();

                watch.Start();

                for (int i = 0; i < 3000000; i++)
                {
                    bag.Add(i);
                }

                Console.WriteLine("串行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);

                GC.Collect();

                bag = new ConcurrentBag<int>();

                watch = Stopwatch.StartNew();

                watch.Start();

                Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, 3000000), i =>
                {
                    for (int m = i.Item1; m < i.Item2; m++)
                    {
                        bag.Add(m);
                    }
                });

                Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);

                GC.Collect();

            }
        }
    }

能够看的出,加快的职能依然相比较显明的。

  能够向下边那样来处理一下
  不在AggregateExcepation中来处理 而是在Parallel里面包车型地铁try
catch来记录错误,或处理错误

1)不补助浮点和步进。

4858.com 39

 

4858.com 404858.com 41

2)不恐怕担保迭代的执行各类。

此处依然要说一下:Partitioner.Create(0, 三千000)。

3:Parallel.forEach    
forEach的亮点正是能够将数据实行分区,每二个小区内完结串行总计,分区选取Partitioner.Create实现。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    public class TestClass
    {
        public static List<int> NumberList = null;
        private static readonly object locker = new object();
        public void Test(int Number)
        {
            throw new Exception("1111");
            //lock (locker)
            //{
            //    if (NumberList == null)
            //    {
            //        Console.WriteLine("执行添加");
            //        NumberList = new List<int>();
            //        NumberList.Add(1);
            //        //Thread.Sleep(1000);
            //    }
            //}
            //if (Number == 5 || Number == 7) throw new Exception(string.Format("NUmber{0}Boom!", Number));
            //Console.WriteLine(Number);
        }
    }

    class Program
    {
        private static readonly object locker = new object();
        static void Main(string[] args)
        {
            List<string> errList = new List<string>();
            Parallel.For(0, 10, (i) =>
            {
                try
                {
                    TestClass a = new TestClass();
                    a.Test(i);
                }
                catch (Exception ex)
                {
                    lock (locker)
                    {
                        errList.Add(ex.Message);
                    }
                    //Console.WriteLine(ex.Message);
                    //注:这里不再将错误抛出.....
                    //throw ex;
                }
            });

            int Index = 1;
            foreach (string err in errList)
            {
                Console.WriteLine("{0}、的错误:{1}", Index++, err);
            }
        }
    }
}

3)假如fromInclusive大于或等于toExclusive,方法登时回到而不会实施另外迭代。

第1:大家要分区的限定是0-两千000。

4858.com 42😉

Program

4)对于body参数中带有的ParallelLoopState实例,其成效为提前中断相互循环。

其次:大家终将想知道系统给我们分了多少个区?
很不满,那是系统里面协调的,无权告诉我们,当然系统也不反对大家团结钦赐分区个数,

 class Program     {         static void Main(string[] args)         {             for (int j = 1; j < 4; j++)             {                 Console.WriteLine("\n第{0}次比较", j);
                ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
                var watch = Stopwatch.StartNew();
                watch.Start();
                for (int i = 0; i < 3000000; i++)                 {                     bag.Add(i);                 }
                Console.WriteLine("串行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);
                GC.Collect();
                bag = new ConcurrentBag<int>();
                watch = Stopwatch.StartNew();
                watch.Start();
                Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, 3000000), i =>                 {                     for (int m = i.Item1; m < i.Item2; m++)                     {                         bag.Add(m);                     }                 });
                Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);
                GC.Collect();
            }         }     }

 

5)唯有在迭代全部完事之后才会回到结果,不然循环将一向不通。

       
那里能够选用Partitioner.Create的第多少个重载,比如这样:Partitioner.Create(0,
两千000, Environment.ProcessorCount),

4858.com 43😉

 

       
因为 Environment.ProcessorCount能够得到到最近的硬件线程数,所以那边也就开了三个区。

4858.com 44

3 Parallel.ForEach

 

此地如故要说一下:Partitioner.Create(0, 三千000)。

方法

下边分享下并行计算中大家恐怕部分可疑?

第壹:大家要分区的范围是0-三千000。

1)public static ParallelLoopResult
ForEach(IEnumerable<TSource> source, Action<TSource>
body);

<1> 怎样中途退出并行循环?

第②:大家一定想掌握系统给大家分了多少个区?
很不满,那是系统内部协调的,无权告诉我们,当然系统也不反对大家友好内定分区个数,

2)public static ParallelLoopResult
ForEach<TSource>(IEnumerable<TSource> source,
ParallelOptions parallelOptions, Action<TSource,
ParallelLoopState> body);

     
是的,在串行代码中我们break一下就解决了,不过相互就不是如此简单了,可是没什么,在互相循环的寄托参数中提供了3个

       
那里能够动用Partitioner.Create的第④个重载,比如那样:Partitioner.Create(0,
3000000, Environment.ProcessorCount),

3)public static ParallelLoopResult
ForEach<TSource>(Partitioner<TSource> source,
Action<TSource> body);

ParallelLoopState,该实例提供了Break和Stop方法来帮我们落到实处。

       
因为 Environment.ProcessorCount能够收获到当下的硬件线程数,所以那边也就开了二个区。

参数:

Break:
当然那几个是打招呼并行总结尽快的淡出循环,比如并行总结正在迭代100,那么break后程序还会迭代全数小于100的。

 

source:数据源

Stop:这几个就不一致了,比如正在迭代100黑马遇上stop,那它啥也随便了,直接退出。

下面分享下并行总结中我们只怕部分疑忌?

body:将被每一个迭代调用一回的寄托。

 

<1> 怎么样中途退出并行循环?

parallelOptions:1个对象,用于配置此操作的一颦一笑。

下边举个例证,当迭代到一千的时候退出循环

     
是的,在串行代码中我们break一下就化解了,然而互相就不是这么不难了,然则没什么,在相互循环的信托参数中提供了三个

再次来到结果:

 1   class Program
 2     {
 3         static void Main(string[] args)
 4         {
 5             var watch = Stopwatch.StartNew();
 6 
 7             watch.Start();
 8 
 9             ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
10 
11             Parallel.For(0, 20000000, (i, state) =>
12                   {
13                       if (bag.Count == 1000)
14                       {
15                           state.Break();
16                           return;
17                       }
18                       bag.Add(i);
19                   });
20 
21             Console.WriteLine("当前集合有{0}个元素。", bag.Count);
22 
23         }
24     }

ParallelLoopState,该实例提供了Break和Stop方法来帮我们落实。

ParallelLoopResult
:包涵关于已形成的大循环部分的音讯。

4858.com 45

Break:
当然那么些是通报并行总括尽快的淡出循环,比如并行计算正在迭代100,那么break后先后还会迭代全体小于100的。

异常:

 

Stop:这一个就不均等了,比如正在迭代100意想不到碰到stop,那它啥也不论了,直接退出。

System.ArgumentNullException:source
参数为 null。-或- 方body 参数为 null。

<2> 并行总括中抛出非凡怎么处理?

 

System.AggregateException:蕴含了拥有线程上掀起的整个单个非凡。

 首先职责是并行计算的,处理进程中或然会时有产生n多的不胜,那么哪些来收获到那一个至极呢?普通的Exception并无法收获到卓殊,然则为相互诞生的AggregateExcepation就能够取获得一组卓殊。

上边举个例子,当迭代到一千的时候退出循环

对于艺术2)还包含:

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        try
        {
            Parallel.Invoke(Run1, Run2);
        }
        catch (AggregateException ex)
        {
            foreach (var single in ex.InnerExceptions)
            {
                Console.WriteLine(single.Message);
            }
        }

        Console.Read();
    }

    static void Run1()
    {
        Thread.Sleep(3000);
        throw new Exception("我是任务1抛出的异常");
    }

    static void Run2()
    {
        Thread.Sleep(5000);

        throw new Exception("我是任务2抛出的异常");
    }
}

4858.com 46😉

System.OperationCanceledException:在
parallelOptions 设置了参数 System.Threading.CancellationToken。

4858.com 47

 1   class Program
 2     {
 3         static void Main(string[] args)
 4         {
 5             var watch = Stopwatch.StartNew();
 6 
 7             watch.Start();
 8 
 9             ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
10 
11             Parallel.For(0, 20000000, (i, state) =>
12                   {
13                       if (bag.Count == 1000)
14                       {
15                           state.Break();
16                           return;
17                       }
18                       bag.Add(i);
19                   });
20 
21             Console.WriteLine("当前集合有{0}个元素。", bag.Count);
22 
23         }
24     }

System.ObjectDisposedException:在
parallelOptions 中与 System.Threading.CancellationToken 关联的
System.Threading.CancellationTokenSource已被释放。

 

4858.com 48😉

对此3)包罗的那些为:

<3> 并行计算中自个儿能够留三个硬件线程出来啊?

4858.com 49

System.ArgumentNullException:source
参数为 null。-或- 方body 参数为 null。

 
私下认可的情况下,底层机制会尽力而为多的选取硬件线程,不过大家使用手动钦定的补益是我们得以在2,4,七个硬件线程的情况下来实行度量加速比。

 

System.InvalidOperationException:source
分区程序中的
System.Collections.Concurrent.Partitioner<TSource>.SupportsDynamicPartitions
属性再次来到 false。或 在 source 分区主次中的任何措施再次回到 null
时引发那么些。或在source 分区主次中的
System.Collections.Concurrent.Partitioner<TSource>.GetPartitions(System.Int32)方法不回来正确数目标分区。

 class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var bag = new ConcurrentBag<int>();

            ParallelOptions options = new ParallelOptions();

            //指定使用的硬件线程数为1
            options.MaxDegreeOfParallelism = 1;

            Parallel.For(0, 300000, options, i =>
            {
                bag.Add(i);
            });

            Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0}", bag.Count);

        }
    }

<2> 并行总括中抛出越发怎么处理?

说明:

 

 首先职务是并行计算的,处理进度中只怕会发生n多的要命,那么如何来赢获得这几个分外呢?普通的Exception并不能够获取到那些,但是为相互诞生的AggregateExcepation就能够拿走到一组杰出。

1)对于body参数中蕴藏的ParallelLoopState实例,其职能为提前中断相互循环。

————————————————————————————————————————————————————————————

4858.com 50😉

2)Parallel.ForEach方法不保障实施各种,它不像foreach循环那样总是各种执行。

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class Program {     static void Main(string[] args)     {         try         {             Parallel.Invoke(Run1, Run2);         }         catch (AggregateException ex)         {             foreach (var single in ex.InnerExceptions)             {                 Console.WriteLine(single.Message);             }         }
        Console.Read();     }
    static void Run1()     {         Thread.Sleep(3000);         throw new Exception("我是任务1抛出的异常");     }
    static void Run2()     {         Thread.Sleep(5000);
        throw new Exception("我是任务2抛出的异常");     } }

3)对于艺术3)中的source,它的品种是Partitioner<TSource>。能够运用Partitioner.Create方法创设分区,该办法的多少个规整方法为:

友谊提示:若是不喜欢看小说,能够活动本类别的  C#IL解读完整摄像 【一把伞的钱哦4858.com 51

4858.com 52😉

l public static
OrderablePartitioner<Tuple<int, int>> Create(int
fromInclusive, int toExclusive);

————————————————————————————————————————————————————————————

4858.com 53

l public static
OrderablePartitioner<Tuple<int, int>> Create(int
fromInclusive, int toExclusive, int rangeSize);

————————————————————————————————————————————————————————————

 

fromInclusive为限量下限(含),toExclusive为限制下限(不含),rangeSize为各种子范围的尺寸。

<3> 并行计算中本身能够留3个硬件线程出来吗?

采用Partitioner创立的子范围大小暗许大概是总计机基础的三倍,而当使用rangeSize内定范围大时辰,那么子范围大小为钦赐值。

 
暗中同意的动静下,底层机制会尽力而为多的采纳硬件线程,可是大家采纳手动钦点的便宜是我们能够在2,4,几个硬件线程的图景下来实行衡量加快比。

4)唯有在迭代全体完事之后才会回来结果,不然循环将直接不通。

4858.com 54😉

 

 class Program     {         static void Main(string[] args)         {             var bag = new ConcurrentBag<int>();
            ParallelOptions options = new ParallelOptions();
            //指定使用的硬件线程数为1             options.MaxDegreeOfParallelism = 1;
            Parallel.For(0, 300000, options, i =>             {                 bag.Add(i);             });
            Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0}", bag.Count);
        }     }

4 ParallelOptions

4858.com 55😉

定义:

 

积存选项,用于配置
System.Threading.Tasks.Parallel 类的不二法门。

ParallelOptions属性

1)public CancellationToken
CancellationToken { get; set; }

获取或安装传播关于应撤废操作的通报。

2)public int MaxDegreeOfParallelism {
get; set; }

获得或设置此 ParallelOptions
实例所允许的最大并行度。

3)public TaskScheduler TaskScheduler {
get; set; }

获取或安装与此
System.Threading.Tasks.ParallelOptions 实例关联的
System.Threading.Tasks.TaskScheduler

说明:

1)通过安装CancellationToken来打消并行循环,当前正在运作的迭代会执行完,然后抛出System.OperationCanceledException类型的充足。

2)TPL的法门总是会总结动用具有可用内核以达到最佳的效率,可是很可能.NET
Framework内部使用的启发式算法所获得的注入和采用的线程数比其实必要的多(平日都会抢先硬件线程数,那样会更好地支撑CPU和I/O混合型的做事负荷)。

日常将最大并行度设置为小于等于逻辑内核数。假使设置为等于逻辑内核数,那么要保管不会影响其余程序的施行。设置为小于逻辑内核数是为着有空闲内核来处理任何急切的任务。

用途:

1)从循环外部撤废并行循环

2)钦命并行度

3)钦点自定义任务调度程序

5 ParallelLoopState

定义:

可使并行循环迭代与别的迭代交互。
此类的实例由
Parallel 类提供给每一个循环;无法在用户代码中开创实例。

方法:

1)Break()方法:公告并行循环在执行完当前迭代从此赶紧平息执行,可保险低索引步骤完毕。且可确定保障正在实践的迭代继续运营直到完毕。

2)Stop()方法:文告并行循环尽快平息执行。对于尚未运转的迭代无法会尝试推行低索引迭代。不保证拥有已运行的迭代都实行完。

用途:超前退出并行循环。

说明:

1)不可能同时在同1个相互循环中还要选择Break和Stop。

2)Stop比Break更常用。break语句用在竞相循环中的效果和用在串行循环中差异。Break用在相互循环中,委托的宗旨方法在历次迭代的时候被调用,退出委托的重心方法对互相循环的施行没有影响。Stop结束循环比Break快。

6 ParallelLoopResult结构

定义:

互相循环运维结果的新闻。

属性:

1)public bool IsCompleted { get;
}

只要该循环已运维完成(该循环的装有迭代均已实施,并且该循环没有接受提前结束的央浼),则为
true;不然为 false。

2)public long? LowestBreakIteration {
get; }

回到四个意味着从中调用 Break
语句的最低迭代的平头

用途:认清当相互循环截至时,是不是因调用了break方法或stop方法而提前退出并行循环,或具备迭代均已执行。

看清依据:

条件

 

IsCompleted

运行完成

!IsCompleted &&

LowestBreakIteration==null

使用了Stop语句而提前终止

!IsCompleted &&

LowestBreakIteration!=null

使用了Break语句而提前终止

 

7 捕获并行循环中的至极

原则:

1)万分优先于从循环外部裁撤和行使Break()方法或Stop()方法提前退出并行循环。

2)并行循环体抛出三个未处理的不得了,并行循环就不能够再初阶新的迭代。

3)默许情状下当某次迭代抛出二个未处理极度,那么正在实施的迭代假使没抛出卓殊,正在实践的迭代会执行完。当有着迭代都实施完(有也许其余的迭代在实行的经过中也抛出13分),并行循环将在调用它的线程中抛出分外。

互相循环运营的历程中,大概有五个迭代抛出非常,所以一般选取AggregateException来捕获非常。AggregateException继承自Exception。为了预防仅使用AggregateException未能捕获有个别非常,使用AggregateException的同时还要使用Exception。

8 选用形式

 

8.1 Parallel.Invoke

 1 public static void DemonstrateInvoke()
 2 {
 3     //使用Lambda
 4     Parallel.Invoke(
 5     () =>
 6     {
 7         //具体操作1
 8     }, 
 9     () => 
10     {
11         //具体操作2
12     });
13 
14     //不使用lambda
15     Parallel.Invoke(Operation1, Operation2);
16 }
17 
18 private static void Operation1()
19 {
20     //具体操作1
21 }
22 
23 private static void Operation2()
24 {
25     //具体操作2
26 }        

 

8.2 Parallel.For

1 串行循环:
2 int toExclusive = ...;
3 for(int i =0;i<=toExclusive;i++){};
4 
5 对应的并行循环:
6 Parallel.For(0, toExclusive+1, (i) => 
7 {
8     //具体操作
9 });

8.3 Parallel.ForEach

 1 一般用法
 2 IEnumerable<string> coll = ...;
 3 Parallel.ForEach(coll,(str)=>
 4 {
 5     //具体操作
 6 });
 7 
 8 基于分区的模式
 9 优化分区数,使其最接近系统逻辑内核数:
10 子分区范围 = 对“待处理集合大小/系统逻辑内核数”取整+1。
11 int logicalCores =...;
12 IEnumerable<string> collP = ...;
13 int fromInclusive = ...;
14 int toExclusiv = ...;
15 int rangeSize = (int)((toExclusiv-fromInclusive )/logicalCores) +1;
16 Parallel.ForEach(Partitioner.Create(fromInclusive, toExclusiv, rangeSize), range =>
17 {
18     for (int i = range.Item1; i < range.Item2; i++)
19     {
20         //使用集合:collection[i]
21     }
22 });    

8.4 从循环外部废除并行循环

小心:不选取IsCancellationRequested或ThrowIfCancellationRequested()的景观下不能捕获类型为AggregateException的不得了。

1)对于Parallel.For

使用IsCancellationRequested属性

 1 public static void CancelFromExternal()
 2 {
 3     CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();
 4     //其他操作...
 5 
 6     //异步执行Operation方法
 7     Task.Factory.StartNew(()=>{Operation(cts);});
 8     //异步执行condition的计算过程
 9     Task.Factory.StartNew(()=>{
10         bool condition = ...;
11         if (condition) cts.Cancel();
12     }
13 
14     //其他操作...
15 }
16 
17 private static void Operation(CancellationTokenSource cts)
18 {
19     CancellationToken ct = cts.Token;
20     ParallelOptions op = new ParallelOptions { CancellationToken = ct };
21     int toExclusive = ...;
22     Parallel.For(0, toExclusive, op, (i) =>
23     {
24 
25         //其他操作...
26 
27         //return只对当前子线程有效
28         if (ct.IsCancellationRequested)
29         { return; }
30 
31         //其他操作...
32     });
33 }                    

选拔ThrowIfCancellationRequested()方法抛出十二分

将地点的互相循环部分替换为上边包车型大巴代码:

 

1 Parallel.For(0, toExclusive, op, (i) =>
2 {
3 
4     //其他操作...
5 
6     ct.ThrowIfCancellationRequested();
7 
8     //其他操作...
9 });

 

不使用IsCancellationRequested和ThrowIfCancellationRequested()方法

将Operation方法中的涉及到IsCancellationRequested和ThrowIfCancellationRequested()方法的代码去掉

2)对于Parallel.ForEach

使用IsCancellationRequested属性

 1 public static void CancelFromExternal()
 2 {
 3     //同1)中CancelFromExternal方法
 4 }
 5 
 6 private static void Operation(CancellationTokenSource cts)
 7 {
 8     CancellationToken ct = cts.Token;
 9     ParallelOptions op = new ParallelOptions { CancellationToken = ct };
10     IEnumerable<string> coll = new List<string> { "str1", "str2" };
11     Parallel.ForEach(coll, op,(str, loopState) =>
12     {
13         //其他操作...
14 
15       //return只对当前子线程有效
16       if (ct.IsCancellationRequested)
17       { return; }
18 
19       //其他操作...
20   });
21 }

采纳ThrowIfCancellationRequested()方法抛出卓殊

将Operation方法中的:

if (ct.IsCancellationRequested)

   { return; }

替换为:

ct.ThrowIfCancellationRequested();

不使用IsCancellationRequested和ThrowIfCancellationRequested()方法

将Operation方法中的涉及到IsCancellationRequested和ThrowIfCancellationRequested()方法的代码去掉

8.5 钦定并行度

1 int maxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount - 1;
2 ParallelOptions op = new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism =     maxDegreeOfParallelism };
3 IEnumerable<string> coll = new List<string> { };
4 Parallel.ForEach(coll, op ,(str) =>
5 {
6     //具体操作
7 });

8.6 提早退出并行循环

1)对于Parallel.For

 1 int toExclusive = 10;
 2 Parallel.For(0, toExclusive, (i, loopState) =>
 3 {
 4     //其他操作...
 5     //计算condition
 6     bool condition = ...;
 7     if (condition)
 8     {
 9         loopState.Break();//或使用loopState.Stop
10         return;
11     }
12 
13     //其他操作
14 });    

2)对于Parallel.ForEach

 1 IEnumerable<string> coll = new List<string> {"str1","str2" };
 2 Parallel.ForEach(coll, (str, loopState) =>
 3 {
 4     //其他操作...
 5 
 6     //计算condition
 7     bool condition = ...;
 8     if (condition)
 9     {
10         loopState.Break();//或使用loopState.Stop
11         return;
12     }
13 
14     //其他操作
15 
16 });

9 不胜处理形式

中央格局

在保证使用AggregateException
能够捕捉到全体的要命时,能够省去catch(Exception
e)的一些。

 

 1 try
 2 {
 3     //Do something
 4 }
 5 catch(AggregateException e)
 6 {
 7     Foreach(Exception ex in e.InnerExceptions)
 8     {
 9         //Do something
10     }
11 }
12 catch(Exception e)
13 {
14     //Do something
15 }

 

为上述并行循环利用形式加上分外处理体制

一种方法是把互相循环放入try块中,另一种办法是在历次迭代的长河中捕获十分。

 

 —————————————————————————————–

转发与引用请注脚出处。

光阴仓促,水平有限,如有不当之处,欢迎指正。

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