C# Parallel用法
2021-07-15 06:15
标签:thread red object 参与 索引 分区 建议 readonly 并行 1、Parallel.Invoke 主要用于任务的并行 2、For方法,主要用于处理针对数组元素的并行操作(数据的并行) 3、Foreach方法,主要用于处理泛型集合元素的并行操作(数据的并行) 数据的并行的方式二(AsParallel()): .AsOrdered() 对结果进行排序: ForEach的独到之处就是可以将数据进行分区,每一个小区内实现串行计算,分区采用Partitioner.Create实现。 ParallelOptions类 常见问题的处理 如何中途退出并行循环? 取消(cancel) 并行计算中抛出异常怎么处理? 注意Parallel里面 不建议抛出异常 因为在极端的情况下比如进去的第一批线程先都抛异常了 此时AggregateExcepation就只能捕获到这一批的错误,然后程序就结束了 可以向下面这样来处理一下 C# Parallel用法 标签:thread red object 参与 索引 分区 建议 readonly 并行 原文地址:https://www.cnblogs.com/scmail81/p/9521096.html
这个函数的功能和Task有些相似,就是并发执行一系列任务,然后等待所有完成。和Task比起来,省略了Task.WaitAll这一步,自然也缺少了Task的相关管理功能。它有两种形式:
Parallel.Invoke( params Action[] actions);
Parallel.Invoke(Action[] actions,TaskManager manager,TaskCreationOptions options);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);
}
}
}
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();
}
}
}
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace ConsoleApp1
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Listint> nums = new Listint> { 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();
}
}
}
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;
namespace ConsoleApp1
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Listint> nums = new Listint> { 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;
}
}
}
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)
{
Listint> nums = new Listint> { 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;
}
}
}
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++)
{
ConcurrentBagint> bag = new ConcurrentBagint>();
var watch = Stopwatch.StartNew();
watch.Start();
Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, 3000000), i =>
{
for (int m = i.Item1; 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();
}
}
}
}
ParallelOptions options = new ParallelOptions();
//指定使用的硬件线程数为4
options.MaxDegreeOfParallelism = 4;
有时候我们的线程可能会跑遍所有的内核,为了提高其他应用程序的稳定性,就要限制参与的内核,正好ParallelOptions提供了MaxDegreeOfParallelism属性。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 ConcurrentDictionaryint, Student> LoadData()
{
ConcurrentDictionaryint, Student> dic = new ConcurrentDictionaryint, 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;
}
}
}
是的,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。using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Threading.Tasks;
namespace ConsoleApp1
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
ConcurrentBagint> bag = new ConcurrentBagint>();
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);
}
}
}
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);
});
}
}
}
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。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");
}
}
}
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
namespace ConsoleApp1
{
public class TestClass
{
public static Listint> 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
不在AggregateExcepation中来处理 而是在Parallel里面的try catch来记录错误,或处理错误using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
namespace ConsoleApp1
{
public class TestClass
{
public static Listint> 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