一起谈.NET技术,.Net4.0 Parallel编程(一)Data Parallelism 上

简介:   Parallel.For  首先先写一个普通的循环:private void NormalFor(){for (var i = 0; i private void ParallelFor(){ Parallel.

  Parallel.For

  首先先写一个普通的循环:

 
 
private void NormalFor()
{
for (var i = 0 ; i < 10000 ; i ++ )
{
for (var j = 0 ; j < 1000 ; j ++ )
{
for (var k = 0 ; k < 100 ; k ++ )
{
DoSomething();
}
}
}
}

  再看一个并行的For语句:

 
 
private void ParallelFor()
{
Parallel.For(
0 , 10000 , i =>
{
for ( int j = 0 ; j < 1000 ; j ++ )
{
for (var k = 0 ; k < 100 ; k ++ )
{
DoSomething();
}
}

});
}

  看下测试方法:

 
 
[TestMethod()]
public void TestForLoop()
{

_StopWatch.Start();
this .NormalFor();
_StopWatch.Stop();
Console.WriteLine(
" NormalForLoop Runned Time:{0} " , _StopWatch.ElapsedMilliseconds);

_StopWatch.Reset();
_StopWatch.Start();
this .ParallelFor();
_StopWatch.Stop();
Console.WriteLine(
" Parallel Loop:{0} " , _StopWatch.ElapsedMilliseconds);
}

  测试结果:

image

  上面的例子中,只是将最外层的For语句替换成了Parallel.For,我们可以看到Parallel执行速度提高了近一倍。下面我把里面的循环也改成并行的:

 
 
private void ParallelNestedFor()
{
Parallel.For(
0 , 10000 , i =>
{
Parallel.For(
0 , 1000 , j =>
{
for (var k = 0 ; k < 100 ; k ++ )
{
DoSomething();
}
});

});
}

  结果:

image

  也许会令我们感到惊讶的是:嵌套Paralled For之后速度并没有更快,反而稍微慢了。其实是这样的,因为我们的示例中大部分操作是在最外层循环,而在并行操作中会需要缓存数据等会浪费一定的性能。当我们把最外层的循环调整成100,中间层为10000时,我们来看下结果:

image

  所以,是否需要嵌套的时候,需要我们根据一些实际情况来决定,不过对于大部分操作,最外层的并行处理已经足够了。

  Parallel.ForEach

  我们来看两段很简单的代码:

 
 
private void NormalForeach()
{
foreach (var file in GetFiles())
{
DoSomething();
}

}

private void ParallelForeach()
{
Parallel.ForEach(GetFiles(), file
=> {
DoSomething();
});
}

  测试的结果:

image

  Foreach的使用跟For使用几乎是差不多了,只是在对非泛型的Collection进行操作的时候,需要通过Cast方法进行转换。

  总结

  在本文中,我们简单的介绍了Parallel.For跟Parallel.Foreach方法的使用,感受了下并行编程给我们带来的速度上的优势,在下篇文章中会介绍如何跳出循环以及一些异常的处理。

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