Parallel.Foreach的基础知识

Parallel.Foreach的基础知识微软的并行运算平台(Microsoft’sParallelComputingPlatform(PCP))提供了这样一个工具,让软件开发人员可以有效的使用多核提供的性能.VisualStudio2010和.NETFramework4提供了新的运行时、新的类库类型以及新的诊断工具,从而增强了对并行编程的支持。这些功能简化了并行开发,使您能够通过固有方法编写高…

 

微软的并行运算平台(Microsoft’s Parallel Computing Platform (PCP))提供了这样一个工具,让软件开发人员可以有效的使用多核提供的性能.

Visual Studio 2010 和 .NET Framework 4 提供了新的运行时、新的类库类型以及新的诊断工具,从而增强了对并行编程的支持。 这些功能简化了并行开发,使您能够通过固有方法编写高效、细化且可伸缩的并行代码,而不必直接处理线程或线程池.

 

实验1:测试一般Foreach,Parallel.For,Parallel.Foreach三种情况的效率问题,执行方法:Tostring()

测试结果:

Parallel.Foreach的基础知识

源码:

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

namespace 测试ParallelFor
{
    class Program
    {
        /*
        * 测试分析结果
        * Parallel.For、Parallel.Foreach发挥出了平行运算的优势,将效率提高了接近一半左右。
        * 
        * 测试总结
        * 对于Parallel.For、Parallel.Foreach的使用应该要特别小心,
        * 它们的优势是处理列表很长,且对列表内的元素进行很复杂的业务逻辑,且不会使用共享资源,
        * 只针对自身的业务逻辑处理,方才能提升效率。
        * 因为如果逻辑过于简单的话,创建线程的花费将大于业务执行的花费,得不偿失。         
        */
        static void Main(string[] args)
        {
            //产生测试资料
            List<int> testData = new List<int>();
            Random Rand = new Random();
            //产生乱数列表
            for (int i = 0; i < 1000000; i++)
            {
                testData.Add(Rand.Next(1000));
            }
            //打印正确结果
            Console.WriteLine(testData.Sum());

            for (int i = 0; i < 5; i++)
            {
                Console.WriteLine();
                TestFor(testData);
                TestParallelFor(testData);
                TestParallelForeach(testData);
            }
            Console.ReadKey();
        }

        static void TestFor(List<int> testData)
        {
            DateTime time1 = DateTime.Now;
            foreach (var item in testData)
            {
                item.ToString();
            }
            Console.WriteLine(string.Format("ForEach:     t{0} in {1}", testData.Sum(), (DateTime.Now - time1).TotalMilliseconds));
        }

        static void TestParallelFor(List<int> testData)
        {
            DateTime time1 = DateTime.Now;
            Parallel.For(0, testData.Count, (i, loopState) =>
            {
                testData[i].ToString();
            });
            Console.WriteLine(string.Format("Parallel.For:   t{0} in {1}", testData.Sum(), (DateTime.Now - time1).TotalMilliseconds));
        }

        static void TestParallelForeach(List<int> testData)
        {
            //记录结果用
            DateTime time1 = DateTime.Now;
            Parallel.ForEach(testData, (item, loopState) =>
            {
                item.ToString();
            });
            Console.WriteLine(string.Format("Parallel.ForEach:t{0} in {1}", testData.Sum(), (DateTime.Now - time1).TotalMilliseconds));
        }
    }
}

 

实验2:Parallel的线程管理情况

测试结果:

Parallel会再最近的一个thread结束后,把该完成的ThreadId作为新的开辟的线程的Id,

源码:

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实验3:最大线程数。线程是CPU进行调度的单位,进程是系统进程调度的单位。线程组成进程。设置平行运行最大最大线程数:2个;这样系统运行可控,不会造成高CPU的情况

结果及源码:

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实验4:Parallel的跳出循环以及终止循环。

      Parallel.ForEach(list,new ParallelOptions(){ MaxDegreeOfParallelism=2}, (p, state1) =>
            { 
                Invoke(p);
                state1.Break();//Break用于根据条件过滤循环,Break不是Continue,不要搞混了!Break是执行完现有的迭代后跳出!
                state1.Stop();//Stop方法用于退出Paraller循环,表示立刻退循环,cease=终止
                return; //注意:不论是Break还是Stop方法,后面的return语句是必须的,否则当前循环体第13行的语句还是会被执行。
            });

 

ParallelLoopState.Stop() 提供了退出循环的方法,这种方式要比其他两种方法更快。这个方法通知循环不要再启动执行新的迭代,并尽可能快的推出循环。

ParallelLoopState.IsStopped 属性可用来判定其他迭代是否调用了 Stop 方法。

Break不是Continue,不要搞混了!Break是执行完现有的迭代后跳出!

ParallelLoopState.Break() 通知循环继续执行本元素前的迭代,但不执行本元素之后的迭代。最前调用 Break 的起作用,并被记录到 ParallelLoopState.LowestBreakIteration 属性中

 

其他知识点:

未设置最大线程数的情况下:

1.为设置最大线程的情况下,TPL默认线程数为任务数(系统允许的情况下,设置ThreadPool.SetMaxThreads没有效果)。

2.TPL默认启动5个线程,任务数小于5的话,启动任务数个线程。

3.如果任务较多,TPL在初始化5个线程后,每隔100毫秒左右新增线程,直到达到最大线程数。如果新增线程的过程中有任务完成,那么就不会新增线程。

缺点:线程数无法控制,容易造成高CPU,系统失去响应。

4.容易带来CPU占用。

转载于:https://www.cnblogs.com/x-poior/p/6262965.html

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