【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：
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
对Parallel.Invoke进行控制
Parallel.Invoke提供了一个重载版本，它可以接受一个ParallelOptions对象作为参数，对Parallel.Invoke的执行进行控制。通过这个对象，我们可以控制并行的最大线程数，各个任务是否取消执行等等。例如，在一个智能化的家中，系统会判断主人是否离开房间，如果主人离开了房间，则自动关闭屋子里的各种电器。利用Parallel.Invoke我们可以实现如下：
{
// 创建取消对象
CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();
// 利用取消对象，创建ParallelOptions
ParallelOptions pOption = new ParallelOptions() { CancellationToken = cts.Token };
// 设置最大线程数
pOption.MaxDegreeOfParallelism = 2;
// 创建一个守护监视进程
Task.Factory.StartNew(() =>
{
Console.WriteLine("Cancellation in 5 sec.");
Thread.Sleep(5000);
// 取消，结束任务的执行
cts.Cancel();
Console.WriteLine("Canceled requested");
});
try
{
// 以ParallelOptions作为参数，
// 调用Parallel.Invoke
Parallel.Invoke(pOption, () => ShutdownLights(pOption.CancellationToken),
() => ShutdownComputer(pOption.CancellationToken));
//输出执行结果
Console.WriteLine("Lights and computer are tuned off.");
}
catch (Exception e)
{
Console.WriteLine(e.Message);
}
}
private static void ShutdownLights(CancellationToken token)
{
while (!token.IsCancellationRequested)
{
Console.WriteLine("Light is on. " );
Thread.Sleep(1000);
}
}
private static void ShutdownComputer(CancellationToken token)
{
while (!token.IsCancellationRequested)
{
Console.WriteLine("Computer is on." );
Thread.Sleep(1000);
}
}
除了这种方式之外，ParallelOptions更多地应用在取消任务队列中还未来得及执行的任务。当我们限制了最大并发线程数的时候，如果需要通过Parallel.Invoke执行的任务较多，则有可能部分任务在队列中排队而得不到及时的执行，如果到了一定的条件这些任务还没有执行，我们可能取消这些任务。一个恰当的现实生活中的例子就是火车站买票。火车站买票的人很多，但是售票的窗口有限，当到了下班时间后，窗口就不再售票了，也就是剩下的售票任务需要取消掉。我们可以用下面的代码来模拟这样一个场景：
{
// 创建取消对象
CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();
// 利用取消对象，创建ParallelOptions
ParallelOptions pOption = new ParallelOptions() { CancellationToken = cts.Token };
// 设置最大线程数，也就相当于20个售票窗口
pOption.MaxDegreeOfParallelism = 20;
// 创建一个守护监视进程
// 当到下班时间后就取消剩下的售票活动
Task.Factory.StartNew(() =>
{
Console.WriteLine("Cancellation in 5 sec.");
Thread.Sleep(5000);
// 取消，结束任务的执行
cts.Cancel();
Console.WriteLine("Canceled requested");
});
try
{
// 创建售票活动
Action[] CustomerServices = CreateCustomerService(1000);
// 以ParallelOptions作为参数，
// 调用Parallel.Invoke
Parallel.Invoke(pOption, CustomerServices);
}
catch (Exception e)
{
// 当任务取消后，抛出一个异常
Console.WriteLine(e.Message);
}
}
// 创建售票的活动
static Action[] CreateCustomerService(int n)
{
Action[] result = new Action[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
{
result[i] = () =>
{
Console.WriteLine("Customer Service {0}", Task.CurrentId);
// 模拟售票需要的时间
Thread.Sleep(2000);
};
}
return result;
}
并行任务之间的同步
有时候我们在处理并行任务的时候，各个任务之间需要同步，也就是同时执行的并行任务，需要在共同到达某一个状态的后再一共继续执行。我们可以举一个现实生活中的例子。陈良乔，贾玮和单春晖是好朋友，他们相约到电影院看《建国大业》。他们三个住在不同的地方，为了能一起买票进电影院，他们约好先在电影院门口的KFC会合，然后再一起进电影院。这其中就涉及到一个同步的问题：他们需要先在KFC会合。他们是从家里分别到KFC的，但是需要在KFC进行同步，等到三个人都到齐后在完成后后继的动作，进电影院看电影。
为了完成并行任务之间的同步，.NET Framework中提供了一个类Barrier。顾名思义，Barrier就像一个关卡或者是剪票口一样，通过Barrier类，我们可以管理并行任务的执行，完成他们之间的同步。Barrier类的使用非常简单，我们只需要在主线程中声明一个Barrier对象，同时指明需要同步的任务数。然后，在需要进行同步的地方调用Barrier类的SignalAndWait函数就可以了。 当一个并行任务到达SignalAndWait后，它会暂停执行，等待所有并行任务都到达同步点之后再继续往下执行。下面我们以一个实际的例子，来看看如何利用Barrier类完成看电影的同步问题。
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
namespace ParallelBarrier
{
class Program
{
// 用于同步的Barrier对象
static Barrier sync;
static void Main(string[] args)
{
// 创建Barrier对象，这里我们需要同步
// 任务有三个
sync = new Barrier(3);
// 开始执行并行任务
var steps = new Action[] { () => gotothecinema("陈良乔", TimeSpan.FromSeconds(5) ),
() => gotothecinema("贾玮", TimeSpan.FromSeconds(2) ),
() => gotothecinema("单春晖", TimeSpan.FromSeconds(4) )};
Parallel.Invoke(steps);
Console.ReadKey();
}
// 任务
static void gotothecinema(string strName, TimeSpan timeToKFC )
{
Console.WriteLine("[{0}] 从家里出发。", strName);
// 从家里到KFC
Thread.Sleep(timeToKFC);
Console.WriteLine("[{0}] 到达KFC。", strName);
// 等待其他人到达
sync.SignalAndWait();
// 同步后，进行后继动作
Console.WriteLine("[{0}] 买票进电影院。", strName);
}
}
}
在这段代码中，我们首先创建了Barrier对象，因为在这里需要同步的任务有三个，所以创建Barrier对象时是的参数是3。然后就是使用Parallel.Invoke执行并行任务。我们在并行任务gotothecinema中设置了一个同步点，在这里我们调用Barrier对象的SignalAndWait函数，它表示当前任务已经到达同步点并同时等待其他任务到达同步点。当所有任务都到达同步点之后，再继续往下执行。运行上面的程序，我们可以获得这样的输出：
图2 使用Barrier进行同步
更复杂的任务之间的同步
我们在使用Barrier进行并行任务之间的同步时，有这样一个缺陷，我们需要预先知道所有需要同步的并行任务的数目，如果这个数目是随机的，就无法使用Barrier进行任务之间的同步了。并行任务数目不定这种情况很常见。我们还是来看上文中看电影的例子，每场进电影院看电影的观众数目是不固定的，那么退场的观众也是不固定的，甚至还有中途退场的。当所有观众都退场后，我们需要打扫电影院的卫生。这里需要的同步的就是所有观众都退场。针对这种数目不定的多个并行任务，.NET Framework提供了CountdownEvent这个类来进行任务之间的同步。
就像它的名字一样，CountdownEvent基于这样一个简单的规则：当有新的需要同步的任务产生时，就调用AddCount增加它的计数，当有任务到达同步点是，就调用Signal函数减小它的计数，当CountdownEvent的计数为零时，就表示所有需要同步的任务已经完成，可以开始下一步任务了。下面我们利用CountdownEvent来模拟一下观众进场立场的情景。
2
3 using System.Collections.Generic;
4
5 using System.Linq;
6
7 using System.Text;
8
9 using System.Threading;
10
11 using System.Threading.Tasks;
12
13 namespace CountdownEventDemo
14
15 {
16
17 // 观众类，用来表示一位观众
18
19 class Customer
20
21 {
22
23 public Customer(int nID)
24
25 {
26
27 m_nID = nID;
28
29 }
30
31 // 观众的ID
32
33 public int m_nID;
34
35 }
36
37 class Program
38
39 {
40
41 static void Main(string[] args)
42
43 {
44
45 // 创建CountdownEvent同步对象
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47 using (var countdown = new CountdownEvent(1))
48
49 {
50
51 // 产生一个随机数，表示观众的数目
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53 Random countRandom = new Random(DateTime.Now.Millisecond);
54
55 int nCount = countRandom.Next(10);
56
57 // 构造每一位观众看电影的任务
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59 Action[] seeafilm = new Action[ nCount ];
60
61 for (int i = 0; i < nCount; i++)
62
63 {
64
65 // 构造Customer对象，表示观众
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67 Customer currentCustomer = new Customer( i+1 );
68
69 seeafilm[i] = () =>
70
71 {
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73 // 观众进场
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75 countdown.AddCount();
76
77 Console.WriteLine("观众 {0} 进场。", currentCustomer.m_nID);
78
79 // 模拟看电影的时间
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81 Thread.Sleep(countRandom.Next(3000,6000));
82
83 // 观众退场
84
85 countdown.Signal();
86
87 Console.WriteLine("观众 {0} 退场。", currentCustomer.m_nID);
88
89 };
90
91 }
92
93 //并行执行任务
94
95 Parallel.Invoke( seeafilm );
96
97 // 在此同步，最后CountdownEvent的计数变为零
98
99 countdown.Signal();
100
101 countdown.Wait();
102
103 }
104
105 Console.WriteLine("所有观众退场，开始打扫卫生。");
106
107 Console.ReadKey();
108
109 }
110
111
在这段代码中，我们使用CountdownEvent进行随机个数任务之间的同步。最后，我们可以得到这样的输出。
图3 使用CountdownEvent进行同步
通过Parallel.Invoke函数，我们可以轻松地将相互独立的任务并行执行，同时通过Barrier和CountdownEvent类进行任务之间的同步。这种并行计算的开发方式，比以前那种基于线程的并行计算开发方式简便很多，解放了程序员的脑袋，让他们可以把更多的脑力放到业务逻辑问题的解决之上。
使用Parallel类，多快好省地开发并行计算应用程序。
