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成就并行奇迹:VS2010中Parallel的使用

  【IT168 专稿】书接上回。在前一篇“Visual Studio 2010对并行计算的支持”文章中,我们介绍了如何利用Parallel.For和Parallel.ForEach函数来并行化for循环和foreach循环。实际上,Parallel.For和Parallel.ForEach函数主要是针对“并行数据”的并行化操作,所谓并行数据,就是整个数据集中数据单元是相互独立的,可以同时进行处理。在实际开发中,我们遇到的可以并行处理的不仅包括“并行数据”,还包括可以同时进行的“并行逻辑”。所谓“并行逻辑”,就是相互独立,可以同时执行的多个任务。比如,程序员陈良乔每天早上要做两件事情:烧水洗脸和锻炼身体。这两件事情就是相互独立可以并行的,也就是说他在烧水的时候可以同时锻炼身体。在以前的单核时代,CPU在同一时间只能完成一件事情,那么陈良乔只能先烧水后锻炼,或者是先锻炼后烧水,这导致他上班总是迟到。进入多核时代,CPU可以在同一时间完成多件事情了,借助.Net Framework 4.0中的Parallel类,我们可以方便地处理“并行逻辑”。现在,程序员陈良乔可以一边锻炼一边烧水,再也没有迟到过了。他逢人便说:“Parallel真是个好东西!自从用了它,我腰也不酸了,背也不疼了,编程更有劲儿了。。。”

  使用Parallel.Invoke处理并行逻辑

  跟Parallel.For函数相似,Parallel.Invoke也是Parallel类的一个静态函数,它可以接受一个Action[]类型的对象作为参数,这个对象,就是我们要执行的任务。系统会根据代码运行的硬件环境,主要是CPU运算核心的个数,自动地进行线程的创建和分配。这有些类似于我们所熟悉的多线程开发,通过为每个线程指定一个线程函数而让多个任务同时进行,只是Parallel.Invoke函数简化了线程的创建和分配等繁琐的动作,我们只需要提供核心的线程函数就可以了。下面我们来看一个实际的例子。在上文中,我们介绍了程序员陈良乔起床的例子,在以前的单核时代,他起床大约是这个样子的:

        // 串行式起床
        private static void GetUp()
        {
            Start(
"GetUp");
            
// 先烧水
            boil();
            
// 后锻炼
            exercise();
            End(
"GetUp");
        }
        

        
// 锻炼
        private static void exercise()
        {
            Console.WriteLine(
"Exercise");
            Thread.Sleep(
2000);
            Console.WriteLine(
"Finish Exercise");
        }

        
// 烧水
        private static void boil()
        {
            Console.WriteLine(
"Boil");
            Thread.Sleep(
3000);
            Console.WriteLine(
"Finish Boil");
        }

在单核时代,CPU在同一时间只能做一件事情,所以他只能先烧水,后锻炼,这样显然会耽误时间。一天,他又因为这事而迟到了,老板骂道,“你是猪啊,你不会用Parallel.Invoke一边烧水一边锻炼啊?”于是,有了下面的并行式起床:
        
// 并行式起床
        private static void ParallelGetUp()
        {
            Start(
"ParallelGetUp");
            
// 在烧水的同时,锻炼身体
            var steps = new Action[] { () => boil(), () => exercise() };
            Parallel.Invoke(steps);
            End(
"ParallelGetUp");
        }

 

    通过Parallel.Invoke函数,我们将一些相互独立的任务同时执行,实现了“并行逻辑”,也大大地提高了应用程序的性能和效率。从下面的截图中,我们可以明显地看出两种方式的差别。串行方式所耗费的时间,是两个步骤的时间总和,而并行方式所耗费的时间,大约是单个任务的耗时最长的哪一个。

  图1 串行和并行的执行情况

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