C#（99）：四、并行编程

• 一、并行编程 - 数据并行 System.Threading.Tasks.Parallel 类 
• 二、并行编程 - Task任务
• 三、并行编程 - Task同步机制。TreadLocal类、Lock、Interlocked、Synchronization、ConcurrentQueue以及Barrier等
• 四、并行编程 - 并行LINQ（PLINQ） 的使用。AsParallel
• 五、并行编程 - 信号量

用于对内存中的数据做并行运算，也就是说其只支持 LINQ to Object 的并行运算

一、AsParallel(并行化）

就是在集合后加个AsParallel()。

例如：

var numbers = Enumerable.Range(0, 100);
var result = numbers.AsParallel().AsOrdered().Where(i => i % 2 == 0);
foreach (var i in result)
   Console.WriteLine(i);

下面我们模拟给ConcurrentDictionary灌入1500w条记录，看看串行和并行效率上的差异，注意我的老爷机是2个硬件线程。

static void Main(string[] args)
{
    var dic = LoadData();

    Stopwatch watch = new Stopwatch();

    watch.Start();

    //串行执行
    var query1 = (from n in dic.Values
                  where n.Age > 20 && n.Age < 25
                  select n).ToList();

    watch.Stop();

    Console.WriteLine("串行计算耗费时间：{0}", watch.ElapsedMilliseconds);

    watch.Restart();

    var query2 = (from n in dic.Values.AsParallel()
                  where n.Age > 20 && n.Age < 25
                  select n).ToList();

    watch.Stop();

    Console.WriteLine("并行计算耗费时间：{0}", watch.ElapsedMilliseconds);

    Console.Read();
}

public static ConcurrentDictionary<int, Student> LoadData()
{
    ConcurrentDictionary<int, Student> dic = new ConcurrentDictionary<int, Student>();

    //预加载1500w条记录
    Parallel.For(0, 15000000, (i) =>
    {
        var single = new Student()
        {
            ID = i,
            Name = "hxc" + i,
            Age = i % 151,
            CreateTime = DateTime.Now.AddSeconds(i)
        };
        dic.TryAdd(i, single);
    });

    return dic;
}

public class Student
{
    public int ID { get; set; }

    public string Name { get; set; }

    public int Age { get; set; }

    public DateTime CreateTime { get; set; }
}

orderby,sum(),average()等等这些聚合函数都是实现了并行化。

二、指定并行度

这个我在前面文章也说过，为了不让并行计算占用全部的硬件线程，或许可能要留一个线程做其他事情。

var query2 = (from n in dic.Values.AsParallel().WithDegreeOfParallelism(Environment.ProcessorCount - 1)

where n.Age > 20 && n.Age < 25
                        orderby n.CreateTime descending
                        select n).ToList();

三、了解ParallelEnumerable类

首先这个类是Enumerable的并行版本，提供了很多用于查询实现的一组方法，下图为ParallelEnumerable类的方法，记住他们都是并行的。

 

ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
 var list = ParallelEnumerable.Range

(0, 10000);
 list.ForAll((i) =>
 {
     bag.Add(i);
 });

 Console.WriteLine("bag集合中元素个数有:{0}", bag.Count);
 Console.WriteLine("list集合中元素个数总和为:{0}", list.Sum());
 Console.WriteLine("list集合中元素最大值为:{0}", list.Max());
 Console.WriteLine("list集合中元素第一个元素为:{0}", list.FirstOrDefault());

四、plinq实现MapReduce算法

  mapReduce是一个非常流行的编程模型，用于大规模数据集的并行计算，非常的牛X啊，记得mongodb中就用到了这个玩意。

• map：  也就是“映射”操作，可以为每一个数据项建立一个键值对，映射完后会形成一个键值对的集合。
• reduce：“化简”操作，我们对这些巨大的“键值对集合“进行分组，统计等等。

下面我举个例子，用Mapreduce来实现一个对age的分组统计。

static void Main(string[] args)
{
    List<Student> list = new List<Student>()
    {
        new Student(){ ID=1, Name="jack", Age=20},
        new Student(){ ID=1, Name="mary", Age=25},
        new Student(){ ID=1, Name="joe", Age=29},
        new Student(){ ID=1, Name="Aaron", Age=25},
    };

    //这里我们会对age建立一组键值对
    var map = list.AsParallel().ToLookup(i => i.Age, count => 1);

    //化简统计
    var reduce = from IGrouping<int, int> singleMap
                 in map.AsParallel()
                 select new
                 {
                     Age = singleMap.Key,
                     Count = singleMap.Count()
                 };

    ///最后遍历
    reduce.ForAll(i =>
    {
        Console.WriteLine("当前Age={0}的人数有:{1}人", i.Age, i.Count);
    });
}

public class Student
{
    public int ID { get; set; }

    public string Name { get; set; }

    public int Age { get; set; }

    public DateTime CreateTime { get; set; }
}

考虑一个简单的例子，现有一个容量为1000000的单词集，需要我们以降序列出其中出现次数超过100000的单词（和其次数）。Map过程，使用PLINQ将集合按单词分组，这里使用了Lookup容器接口，它与Dictionary类似，但是提供的是键-值集映射；Reduce过程，使用PLINQ归约查询即可。

某一次运行结果如下：

Word: you, Count: 142416
Word: van, Count: 115816
Word: next, Count: 110228