.NET 4.0并行计算测试

.NET 4.0增加了不少新特性，并行计算库TPL的引入就是其中之一。TPL不仅大幅提升了并行计算的效率，同时也使得并行计算代码的编写更为简单和方便。最近对此进行了一个小小的测试。

首先进行一下简单计算的测试，实现从1到10000000的累加。

代码

static void SimpleTest()
{
Stopwatch watch = new Stopwatch();
watch.Start();
Parallel.For( 1 , 10000000 , (i) => { i ++ ; });
watch.Stop();
Console.WriteLine( " Parallel test： " + watch.ElapsedMilliseconds.ToString());
watch.Restart();
for ( int i = 1 ; i < 10000000 ; i ++ )
{
i ++ ;
}
watch.Stop();
Console.WriteLine( " test： " + watch.ElapsedMilliseconds.ToString());
}

 测试结果如下：

不是吧？并行计算效果怎么还不如普通的for循环呢？查询了一下MSDN顿时释然了，当并行循环运行时，TPL 会对数据源进行分区，以便循环能够同时对多个部分进行操作，而对数据进行分区势必带来一定的开销，从而导致这类简单计算性能降低。

那就测试一下复杂一点的计算吧，试试斐波那契数列的计算。

代码

static long Fibonacci( this int i)
{
long sum;
if (i == 0 )
{
sum = 0 ;
}
else if (i == 1 )
{
sum = 1 ;
}
else
{
sum = Fibonacci(i - 2 ) + Fibonacci(i - 1 );
}
return sum;
}

代码

static void FibonacciTest( int times)
{
Stopwatch watch = new Stopwatch();
watch.Start();
Parallel.For( 0 , times, (i) => { i.Fibonacci(); });
watch.Stop();
Console.WriteLine( " Parallel test： " + watch.ElapsedMilliseconds.ToString());
watch.Restart();
for ( int i = 0 ; i < times; i ++ )
{
i.Fibonacci();
}
watch.Stop();
Console.WriteLine( " test： " + watch.ElapsedMilliseconds.ToString());
}

对以上代码进行40次循环的测试，测试结果如下：

性能的提升还是十分明显的，而且随着循环次数的增加，差距还会进一步拉大。

最后再看看PLINQ的效果。

代码

static void PLinqTest()
{
string [] words = new string [] { " c# " , " VB " , " F# " , " Linq " , " PLinq " , " VJ " };
var p = from c in words.AsParallel()
select c;
Console.WriteLine( " PLinq Result: " );
foreach ( string str in p)
{
Console.Write(str);
Console.Write( " " );
}
Console.WriteLine( " " );
var q = from c in words
select c;
Console.WriteLine( " Linq Result: " );
foreach ( string str in q)
{
Console.Write(str);
Console.Write( " " );
}
Console.WriteLine( " " );
}

测试结果如下：

第一次

第二次

很显然，启用PLINQ后，字符串的显示顺序是随机的，这就是并行计算在起作用。