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  • 5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第二天 并行集合和PLinq

    在上一篇博客5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第一天 认识Parallel中,我们学习了Parallel的用法。并行编程,本质上是多线程的编程,那么当多个线程同时处理一个任务的时候,必然会出现资源访问问题,及所谓的线程安全。就像现实中,我们开发项目,就是一个并行的例子,把不同的模块分给不同的人,同时进行,才能在短的时间内做出大的项目。如果大家都只管自己写自己的代码,写完后发现合并不到一起,那么这种并行就没有了意义。
      并行算法的出现,随之而产生的也就有了并行集合,及线程安全集合;微软向的也算周到,没有忘记linq,也推出了linq的并行版本,plinq - Parallel Linq.
     
     一、并行集合 —— 线程安全集合
      并行计算使用的多个线程同时进行计算,所以要控制每个线程对资源的访问,我们先来看一下平时常用的List<T>集合,在并行计算下的表现,新建一个控制台应用程序,添加一个PEnumerable类(当然你也直接写到main方法里面测试,建议分开写),写如下方法:
    复制代码
    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Text;
    using System.Threading.Tasks;
    using System.Collections.Concurrent;
    
    namespace ThreadPool
    {
       public class PEnumerable
       {
          public static void ListWithParallel()
          {
             List<int> list = new List<int>();
             Parallel.For(0, 10000, item =>
             {
                list.Add(item);
             });
             Console.WriteLine("List's count is {0}",list.Count());
          }
       }
    }
    复制代码

    点击F5运行,得到如下结果:

    看到结果中显示的5851,但是我们循环的是10000次啊!怎么结果不对呢?这是因为List<T>是非线程安全集合,意思就是说所有的线程都可以修改他的值。

    下面我们来看下并行集合 —— 线程安全集合,在System.Collections.Concurrent命名空间中,首先来看一下ConcurrentBag<T>泛型集合,其用法和List<T>类似,先来写个方法测试一下:

    复制代码
    public static void ConcurrentBagWithPallel()
          {
             ConcurrentBag<int> list = new ConcurrentBag<int>();
             Parallel.For(0, 10000, item =>
             {
                list.Add(item);
             });
             Console.WriteLine("ConcurrentBag's count is {0}", list.Count());
          }
    复制代码

    同时执行两个方法,结果如下:

    可以看到,ConcurrentBag集合的结果是正确的。下面我们修改代码看看ConcurrentBag里面的数据到底是怎么存放的,修改代码如下:

    复制代码
    public static void ConcurrentBagWithPallel()
          {
             ConcurrentBag<int> list = new ConcurrentBag<int>();
             Parallel.For(0, 10000, item =>
             {
                list.Add(item);
             });
             Console.WriteLine("ConcurrentBag's count is {0}", list.Count());
             int n = 0;
             foreach(int i in list)
             {
                if (n > 10)
                   break;
                n++;
                Console.WriteLine("Item[{0}] = {1}",n,i);
             }
             Console.WriteLine("ConcurrentBag's max item is {0}", list.Max());
    
          }
    复制代码

    先来看一下运行结果:

    可以看到,ConcurrentBag中的数据并不是按照顺序排列的,顺序是乱的,随机的。我们平时使用的Max、First、Last等linq方法都还有。其时分类似Enumerable的用法,大家可以参考微软的MSDN了解它的具体用法。

    关于线程安全的集合还有很多,和我们平时用的集合都差不多,比如类似Dictionary的ConcurrentDictionary,还有ConcurrentStack,ConcurrentQueue等。

     二、Parallel Linq的用法及性能

    1、AsParallel

    前面了解了并行的For和foreach,今天就来看一下Linq的并行版本是怎么样吧?为了测试,我们添加一个Custom类,代码如下:

    public class Custom
       {
          public string Name { get; set; }
          public int Age { get; set; }
          public string Address { get; set; }
       }

     写如下测试代码:

    复制代码
     public static void TestPLinq()
          {
             Stopwatch sw = new Stopwatch();
             List<Custom> customs = new List<Custom>();
             for (int i = 0; i < 2000000; i++)
             {
                customs.Add(new Custom() { Name = "Jack", Age = 21, Address = "NewYork" });
                customs.Add(new Custom() { Name = "Jime", Age = 26, Address = "China" });
                customs.Add(new Custom() { Name = "Tina", Age = 29, Address = "ShangHai" });
                customs.Add(new Custom() { Name = "Luo", Age = 30, Address = "Beijing" });
                customs.Add(new Custom() { Name = "Wang", Age = 60, Address = "Guangdong" });
                customs.Add(new Custom() { Name = "Feng", Age = 25, Address = "YunNan" });
             }
    
             sw.Start();
             var result = customs.Where<Custom>(c => c.Age > 26).ToList();
             sw.Stop();
             Console.WriteLine("Linq time is {0}.",sw.ElapsedMilliseconds);
    
             sw.Restart();
             sw.Start();
             var result2 = customs.AsParallel().Where<Custom>(c => c.Age > 26).ToList();
             sw.Stop();
             Console.WriteLine("Parallel Linq time is {0}.", sw.ElapsedMilliseconds);
          }
    复制代码

    其实也就是加了一个AsParallel()方法,下面来看下运行结果:

    时间相差了一倍,不过有时候不会相差这么多,要看系统当前的资源利用率。大家可以多测试一下。

    其实,AsParallel()这个方法可以应用与任何集合,包括List<T>集合,从而提高查询速度和系统性能。

    2、GroupBy方法

    在项目中,我们经常要对数据做处理,比如分组统计,我们知道在linq中也可以实现,今天来学习一下新的ToLookup方法,写一个测试方法,代码如下:

    复制代码
    public static void OrderByTest()
          {
             Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();
             List<Custom> customs = new List<Custom>();
             for (int i = 0; i < 2000000; i++)
             {
                customs.Add(new Custom() { Name = "Jack", Age = 21, Address = "NewYork" });
                customs.Add(new Custom() { Name = "Jime", Age = 26, Address = "China" });
                customs.Add(new Custom() { Name = "Tina", Age = 29, Address = "ShangHai" });
                customs.Add(new Custom() { Name = "Luo", Age = 30, Address = "Beijing" });
                customs.Add(new Custom() { Name = "Wang", Age = 60, Address = "Guangdong" });
                customs.Add(new Custom() { Name = "Feng", Age = 25, Address = "YunNan" });
             }
    
             stopWatch.Restart();
             var groupByAge = customs.GroupBy(item => item.Age).ToList();
             foreach (var item in groupByAge)
             {
                Console.WriteLine("Age={0},count = {1}", item.Key, item.Count());
             }
             stopWatch.Stop();
    
             Console.WriteLine("Linq group by time is: " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);
    
    
             stopWatch.Restart();
             var lookupList = customs.ToLookup(i => i.Age);
             foreach (var item in lookupList)
             {
                Console.WriteLine("LookUP:Age={0},count = {1}", item.Key, item.Count());
             }
             stopWatch.Stop();
             Console.WriteLine("LookUp group by time is: " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);
          }
    复制代码

    运行结果如下:

    ToLookup方法是将集合转换成一个只读集合,所以在大数据量分组时性能优于List.大家可以查阅相关资料,这里由于篇幅问题,不再细说。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fire909090/p/8023056.html
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