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声明式、命令式以及基于任务的并行化.NET开发

| 作者 Jonathan Allen 关注 548 他的粉丝 ,译者 赵劼 关注 4 他的粉丝 发布于 2007年12月25日. 估计阅读时间: 5 分钟 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。

Daniel Moth发布了四个关于.NET并行扩展(Parallel Extensions for .NET)的视频,这些内容覆盖了最新为.NET框架所发布的声明式、命令式以及基于任务的并行化API。

第一个视频是对架构的总体观察,并且接触了一些示例。尽管这些示例是使用VB或C#编写的,它们可以在任何.NET语言中使用。

第二个视频介绍了PLINQ。PLINQ是一个对XML和内存对象进行并行查询的声明式的模型。PLINQ是迄今为止.NET平台上最容易利用多核特性的做法,只需要修改少许代码即可。

和LINQ为IEnumerable对象提供了一套扩展方法一样,PLINQ为IParallelEnumerable对象提供了一整套扩展方法。这些扩展在命名上与LINQ提供的功能一一对应。如果要将一个IEnumerable对象转换成IParallelEnumerable对象,只需要调用IEnumerable.AsParallel方法即可。

如果需要的话,对并行化进行控制也可以通过声明的做法。一些选项,例如是否维持原有的顺序,以及使用多少线程进行处理都可以通过向AsParallel方法传递不同的参数来进行控制。

使用何种类型的并行处理也会受到查询的执行方式的影响。如果您在查询之上调用了ToList方法,所有的线程将被分配用于处理这个查询。只有当整个工作结束之后主线程才会继续。这个就是所谓的“停止并前进”过程。

另一方面,如果您对于一个查询使用for-each循环,那么执行模型将会完全不同。在这个被称为“并行管道”的模型下,主线程将会在另一个线程产出结果的同时进行循环处理。这个模型允许您访问处理过程中的中间状态,当您希望向socket或文件系统输送数据时会发现这一点非常有用。但是如果您处于一个完全CPU瓶颈的状况下,这个模型将会比“停止并前进”来的慢。

最后一个方法是反向枚举。一个新的ForAll方法允许每个线程直接对于每个元素执行某个委托调用。由于您无需等待一个列表生成完毕(停止并前进)或者分配一个线程用于处理循环(并行管道),这可能是最有效率的方法了。

第三个视频有关命令式的并行处理。命令式的并行处理是基于并行版本的Do、For和For-Each操作。这些操作都可以接受一个委托,一般可以使用匿名方法的方式来传递。由于VB不支持多行的匿名方法,C#在这方面有明显的优势。

从表面看来,这套并行库感觉和Fortran或C程序员在超级计算机使用的OpenMP库非常相似。然而,它使用了闭包和线程本地存储来区分共享和隔离的变量。

第四个视频针对并行扩展的核心——任务并行库(Task Parallel Library)。任务并行库,又被称为TPL,本质上是一个高级版本的.NET线程池。与线程池的功能类似,TPL能够在线程和处理器之间实现负载均衡。与线程池不同的是,TPL拥有一套丰富的API,能够支持Thread类提出的许多概念。

TPL还拥有一套从前的线程或线程池所不具备的新功能,例如任务拥有一个安全的Cancel方法。与Thread.Abort方法不同,它不会简单地杀死传递给该任务的工作。如果一个工作还没有分配给一个线程,它只是不会启动而已,否则这个工作会定期检查Task.IsCancelled属性。

一个任务的取消操作也可以传递给所有的子任务。不过目前这一点在默认情况下并不会发生,但是开发团队对于社区有关默认情况应该如此的感受很感兴趣。

查看英文原文:Declarative, Imperative, and Task-based Parallelism in .NET
译者简介:赵劼(Jeffrey Zhao,网名老赵),毕业于复旦大学软件学院,曾任职于微软中国研发中心,现任某创业团队架构师。有8年左右的Web应用开发和5年左右的.NET应用程序开发经验,对ASP.NET企业应用开发与客户端技术(如JavaScript和AJAX等)有较为深入的理论基础与实践经验,另外,他对SOA、重构以及程序员能力与修养等相关问题也有着浓厚的兴趣,并且非常希望能够写程序到60岁。他的博客为:http://jeffreyzhao.cnblogs.com

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