C#编程，Parallel类实现数据并行与任务并行

一、Parallel类

Parallel类提供了数据和任务的并行性；

二、Paraller.For()

Paraller.For()方法类似于C#的for循环语句，也是多次执行一个任务。使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。

在For()方法中，前两个参数是固定的，这两个参数定义了循环的开头和结束。首先描述它的第一个方法For(int,int,Action)，前面两个参数代表循环的开头和介绍，第三个参数是个委托，整数参数是循环的迭代次数，该参数被传递给委托引用的方法。Paraller.For()方法的返回类型是ParallelLoopResult结构，它提供了循环是否结束的信息和最低迭代的索引（返回一个表示从中调用 Break 语句的最低迭代的整数）。先写个例子：

ParallelLoopResult result = Parallel.For(0, 10, i =>
{
    Console.WriteLine("迭代次数：{0},任务ID:{1},线程ID:{2}", i, Task.CurrentId, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
    Thread.Sleep(10);
});

Console.WriteLine("是否完成:{0}", result.IsCompleted);
Console.WriteLine("最低迭代:{0}", result.LowestBreakIteration);
 

输出结果如下：

可以看到，该委托方法运行了10次，顺序也是不能被保证的。但是最低迭代并没有数据出来，这是因为他是返回调用 Break 语句的最低迭代的整数，在这我们并没有break。如果需要才执行过程中提前中断For()方法，就可以使用ParallelLoopState来实现,For(int,int,Action)。就上面的例子改一下：

ParallelLoopResult result = Parallel.For(0, 10, (i, state) =>
{
    Console.WriteLine("迭代次数：{0},任务ID:{1},线程ID:{2}", i, Task.CurrentId, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
    Thread.Sleep(10);
    if (i > 5)
        state.Break();
});

Console.WriteLine("是否完成:{0}", result.IsCompleted);
Console.WriteLine("最低迭代:{0}", result.LowestBreakIteration);
 

输出结果如下：

三、Parallel.ForEach()

Paraller.ForEach()方法遍历实现了IEnumerable的集合，其方法类似于 foreach的语句，但以异步方式遍历，这里也没有确定遍历顺序。首先描述它的第一个方法，Paraller.ForEach(IEnumerable,Action)，先看下面的例子；

string[] data = { "str1", "str2", "str3" };
ParallelLoopResult result = Parallel.ForEach<string>(data, str =>
  {
      Console.WriteLine(str);
  });
Console.WriteLine("是否完成:{0}", result.IsCompleted);
Console.WriteLine("最低迭代:{0}", result.LowestBreakIteration);

输出结果如下：

它也可以像For一样传入迭代次数和ParallelLoopState的，方法是ForEach(IEnumerable source, Action body)，接着在上面的例子改动

 

string[] data = { "str1", "str2", "str3", "str4", "str5" };
ParallelLoopResult result = Parallel.ForEach<string>(data, (str, state, i) =>
  {
      Console.WriteLine("迭代次数：{0},{1}", i, str);
      if (i > 3)
          state.Break();
  });
Console.WriteLine("是否完成:{0}", result.IsCompleted);
Console.WriteLine("最低迭代:{0}", result.LowestBreakIteration);
 

输出结果如下：

四、Parallel.Invoke()

Parallel.Invoke()方法，它提供了任务并行性模式。Paraller.Invoke()方法允许传递一个Action委托数组，在其中可以指定应运行的方法，看下面的例子

 

Parallel.Invoke(() =>
{
    Thread.Sleep(100);
    Console.WriteLine("method1");
}, () =>
{
    Thread.Sleep(10);
    Console.WriteLine("method2");
});
 

输出结果如下：

五、Parallel中途退出循环

1、当我们使用到Parallel，必然是处理一些比较耗时的操作，当然也很耗CPU和内存，如果我们中途向停止，怎么办呢？

在串行代码中我们break一下就搞定了，但是并行就不是这么简单了，不过没关系，在并行循环的委托参数中提供了一个ParallelLoopState，

该实例提供了Break和Stop方法来帮我们实现。

Break: 当然这个是通知并行计算尽快的退出循环，比如并行计算正在迭代100，那么break后程序还会迭代所有小于100的。

Stop：这个就不一样了，比如正在迭代100突然遇到stop，那它啥也不管了，直接退出。

下面来写一段代码测试一下：

public void ParallelBreak()
         {
            ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
            stopWatch.Start();
            Parallel.For(0, 1000, (i, state) =>
            {
               if (bag.Count == 300)
               {
                  state.Stop();
                  return;
               }
               bag.Add(i);
            });
            stopWatch.Stop();
            Console.WriteLine("Bag count is " + bag.Count + ", " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);
         }

这里使用的是Stop，当数量达到300个时，会立刻停止；可以看到结果"Bag count is 300"，如果用break,可能结果是300多个或者300个，大家可以测试一下。

六、Parallel中异常处理

首先任务是并行计算的，处理过程中可能会产生n多的异常，那么如何来获取到这些异常呢？普通的Exception并不能获取到异常，然而为并行诞生的AggregateExcepation就可以获取到一组异常。

这里我们修改Parallel.Invoke的代码，修改后代码如下：

public class ParallelDemo
      {
         private Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();

         public void Run1()
         {
            Thread.Sleep(2000);
            Console.WriteLine("Task 1 is cost 2 sec");
            throw new Exception("Exception in task 1");
         }
         public void Run2()
         {
            Thread.Sleep(3000);
            Console.WriteLine("Task 2 is cost 3 sec");
            throw new Exception("Exception in task 2");
         }

         public void ParallelInvokeMethod()
         {
            stopWatch.Start();
            try
            {
               Parallel.Invoke(Run1, Run2);
            }
            catch (AggregateException aex)
            {
               foreach (var ex in aex.InnerExceptions)
               {
                  Console.WriteLine(ex.Message);
               }
            }
            stopWatch.Stop();
            Console.WriteLine("Parallel run " + stopWatch.ElapsedMilliseconds + " ms.");

            stopWatch.Reset();
            stopWatch.Start();
            try
            {
               Run1();
               Run2();
            }
            catch(Exception ex)
            {
               Console.WriteLine(ex.Message);
            }
            stopWatch.Stop();
            Console.WriteLine("Normal run " + stopWatch.ElapsedMilliseconds + " ms.");
         }
｝

顺序调用方法我把异常处理写一起了，这样只能捕获Run1的异常信息，大家可以分开写。捕获AggregateException 异常后，用foreach循环遍历输出异常信息，可以看到两个异常信息都显示了。

七、Parallel Linq的用法及性能

1、AsParallel

添加一个Custom类，代码如下：

public class Custom
   {
      public string Name { get; set; }
      public int Age { get; set; }
      public string Address { get; set; }
   }

写如下测试代码：

 
 public static void TestPLinq()
      {
         Stopwatch sw = new Stopwatch();
         List<Custom> customs = new List<Custom>();
         for (int i = 0; i < 2000000; i++)
         {
            customs.Add(new Custom() { Name = "Jack", Age = 21, Address = "NewYork" });
            customs.Add(new Custom() { Name = "Jime", Age = 26, Address = "China" });
            customs.Add(new Custom() { Name = "Tina", Age = 29, Address = "ShangHai" });
            customs.Add(new Custom() { Name = "Luo", Age = 30, Address = "Beijing" });
            customs.Add(new Custom() { Name = "Wang", Age = 60, Address = "Guangdong" });
            customs.Add(new Custom() { Name = "Feng", Age = 25, Address = "YunNan" });
         }

         sw.Start();
         var result = customs.Where<Custom>(c => c.Age > 26).ToList();
         sw.Stop();
         Console.WriteLine("Linq time is {0}.",sw.ElapsedMilliseconds);

         sw.Restart();
         sw.Start();
         var result2 = customs.AsParallel().Where<Custom>(c => c.Age > 26).ToList();
         sw.Stop();
         Console.WriteLine("Parallel Linq time is {0}.", sw.ElapsedMilliseconds);
      }

其实也就是加了一个AsParallel()方法，下面来看下运行结果：

时间相差了一倍，不过有时候不会相差这么多，要看系统当前的资源利用率。大家可以多测试一下。

其实，AsParallel()这个方法可以应用与任何集合，包括List集合，从而提高查询速度和系统性能。

八、结语

Parallel.For()和Paraller.ForEach()方法在每次迭代中调用相同的代码，而Parallel.Invoke()方法允许同时调用不同的方法。Parallel.ForEach()用于数据并行性，Parallel.Invoke()用于任务并行性；但并非任何时候使用都是加速的效果，并行同时访问全局变量，会出现资源争夺，大多数时间就会消耗在资源等待上面，更耗时。

原文链接：https://www.cnblogs.com/ricky-wang/p/7003162.html

原文链接： https://www.cnblogs.com/yunfeifei/p/3993401.html