用上Parallel让你的.NET应用效率飙升

用上Parallel让你的.NET应用效率飙升 Parallel 应用效率飙升 .NET 让你的 NET 用上

简介

.NET Framework 和 .NET Core 提供了强大的并行编程支持,其中一个核心工具就是Parallel类。Parallel类是.NET Framework4.0推出的新特性。Parallel类使得在多核系统上执行并行操作变得更加简单和高效。通过并行编程,可以充分利用现代计算机系统的硬件资源,提高应用程序的性能。本文将介绍它的几种功能。

一、Parallel库的主要功能

1、并行循环

Parallel.ForEach和 Parallel.For方法允许开发人员方便地并行遍历集合或执行一定数量的迭代。这使得处理大规模数据集时,特别是在迭代操作中,能够更快地完成任务。 在执行过程中会涉及多线程,因为它被设计用于并行处理集合中的元素。在这个过程中,它们会根据系统的可用处理器核心数量自动创建并管理多个线程,每个线程负责处理集合中的一个子集。

List<int> numbers = Enumerable.Range(1, 1000000).ToList();

Parallel.ForEach(numbers, (num) =>
{
    // 执行并行操作
    Console.WriteLine(num);
});

2、 PLINQ(Parallel LINQ)

PLINQ 是 Parallel Language-Integrated Query 的缩写,它允许在 LINQ 查询中应用并行化。通过使用 `AsParallel()` 方法,可以将普通的 LINQ 查询转换为并行查询,从而提高查询性能。

var result = from num in numbers.AsParallel()
             where num % 2 == 0
             select num;

3、并行任务

Parallel.Invoke方法允许同时执行多个委托,无需等待它们全部完成。这对于执行多个独立任务的场景非常有用。

Parallel.Invoke(
    () => DoTask1(),
    () => DoTask2(),
    () => DoTask3()
);

4、数据分区

Parallel.ForEach 和 Parallel.For方法允许指定数据分区方式,从而更好地控制并行执行的方式。通过使用 Partitioner类,可以实现更灵活的数据分区策略。

var partitioner = Partitioner.Create(numbers, true);
Parallel.ForEach(partitioner, (num) =>
{
    // 执行并行操作
    Console.WriteLine(num);
});

并行编程的Parallel.ForEach 和 Parallel.For方法有它们的异步方法Parallel.ForEachAsync和Parallel.ForAsync,大家可以根据项目情况来调用。需要注意的是ForEachAsync仅支持.NET6以上版本,Parallel.ForAsync仅支持刚发布的.NET 8。

二、Parallel的原理

Parallel库是.NET中的一个强大工具,它的实现基于工作窃取算法、任务分解、并发集合和线程池等关键技术。通过将任务分解为多个子任务,并采用工作窃取算法实现任务的高效调度,Parallel库有效地利用了系统的多核处理能力。此外,它提供了对并发集合的支持,避免了多线程访问时的潜在问题。通过这些机制,Parallel库简化了并行编程的复杂性,使开发人员能够以更轻松的方式利用并行性,提高应用程序的性能和响应能力,而无需深入处理底层线程管理的细节。

三、使用案例

图像处理

考虑一个图像处理的场景,我们需要对一批图像进行模糊处理。传统的串行方法可能会导致处理时间过长,而使用并行编程可以显著提高处理速度。

public void BlurImages(List<Image> images)
{
    Parallel.ForEach(images, (image) =>
    {
        // 调用图像处理库进行模糊处理
        ImageProcessor.Blur(image);
    });
}

在这个例子中,Parallel.ForEach使得每张图片都可以在不同的处理单元上并行执行模糊处理操作,从而提高处理图片效率。

结语

通过.NET中的Parallel库,开发人员可以更轻松地利用多核系统的性能优势,提高应用程序的并行处理能力。并行编程不仅能够简化代码,还能显著提高程序的执行效率,特别是在处理大规模数据集或执行密集计算任务时。合理使用Parallel库,可以使应用程序更具扩展性、响应性和性能。

虽然Parallel类为并行编程提供了便利性,但也伴随着一些潜在缺点。这包括调试的复杂性,因为并行程序可能引入难以追踪的问题,线程安全性的挑战,需要小心管理共享数据的访问,以及性能开销的可能性,包括线程创建和上下文切换。并行编程还引入了代码的复杂性,可能导致死锁、饥饿和任务划分不均等问题。在使用Parallel时,开发人员需要根据项目情况酌情使用。

希望本文.NET开发者有所帮助,对于.NET的Parallel并行编程你还知道哪些?欢迎留言讨论或者吐槽本文。

参考:

1、微软官网:learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.threading.tasks.parallel?view=net-8.0

2、AI查询

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来源公众号:DotNet开发跳槽❀    
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