NET 4.0 多任务编程 之四 Parallel初体验

在.NET Framework 4.0中，在库的层次上，微软提供了大量的新内容来帮助程序员完成应用程序的并行化，其中包括Parallel LINQ，Task Parallel Library和Coordination Data Structures，这些新的类型和类，在System.Threading，System.Threading.Tasks，System.Linq和System.Collections.Concurrent这些名字空间中提供。通过这些新的类型和类，开发人员将无需面对如今复杂的多线程开发模式，而可以直接使用.NET Framework，更加高效简便地开发支持并行计算的应用程序，从而更加充分地利用多核CPU的优势，随着计算核心或者处理器的增加，以提升应用程序的性能。

dennis_zane同学在其《几行代码解决淘宝面试题 之Clojure版》一文中提到：为了多核，你要将list拆分下，每个子list并发去计算和，然后综合这些结果求出最终的和...话虽不错，未免失之简单，很多时候根据 source list 的不同类型，以及每次循环时所需要调用的处理方法执行时间的长短不同，要想达到最高性能，则必须对 Parallel相关特性进行详细的了解。


这里我们就先来介绍一下最简单最常用的TPL。




而在.NET Framework中，Task Parallel Library (TPL)是其Parallel Extensions中一个重要组成部分，它提供了一种简便的多线程开发方式，通过它所提供的类或者函数，可以让程序员轻松地实现并行计算。其中，最简单的就是它的Parallel类

现在.NET 4.0 有了Parallel.ForEach(), Parallel.For(),PLINQ 等非常有用的并行相关的支持。但是，并不是简单的利用这些方法的简单形式就可以了。

大致上，.NET中的Parallel.ForEach 对 source list 有以下几种拆分模式：

• Range 拆分。适用于原始输入是 Array 或 IList 的情况，这时候，list.Count 确定。所以比较容易根据 source list 的长度，拆分为对应的几个 Range 对象，一次分配好任务的拆分方式，而且因为范围互相不冲突，多个子任务之间不需要线程同步的开销。
• Trunk 拆分。预先创建好几个工作者 trunk. 然后依次扫描 source，这些 chunk 轮流去获取 element 进行处理。一般每个 chunk 一次获取很少的元素，比如1个。对于不确定长度的 source 可能比较有用，但有线程同步的开销。这个可能会适用于不定长度的 source list. 比如，你自己定义一个返回 IEnumerable<T> 的 generator 方法，在里面根据具体的逻辑用 yield return 返回一系列元素，这个可能就比较复杂。
• 自定义的 partitioner. 假设在自己对 source class 的内部构造比较了解的情况下，则有可能写出比系统的 partitioner 性能更高的自定义 partitioner. 但是，需要仔细阅读并了解 MSDN 的范例以创建 custom partitioner.