介绍
C# 4.0 的新特性之并行运算
- Parallel.For - for 循环的并行运算
- Parallel.ForEach - foreach 循环的并行运算
- Parallel.Invoke - 并行调用多个任务
- Task - 任务，基于线程池。其使我们对并行编程变得更简单，且不用关心底层是怎么实现的
- PLINQ - 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
- LIST等泛型启用并行计算很简单，使用AsParallel()即可
示例
1、Parallel.For 的 Demo
Parallel/ParallelFor.aspx.cs
return i;
}
}
}
/*
运行结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
2000.0514
0
13
1
19
7
12
18
6
2
8
10
14
4
16
5
3
15
17
9
11
300.0077
*/
}
}
}
/*
运行结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
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2000.0514
0
13
1
19
7
12
18
6
2
8
10
14
4
16
5
3
15
17
9
11
300.0077
*/
2、Parallel.ForEach 的 Demo
Parallel/ParallelForEach.aspx.cs
return i;
}
}
}
/*
运行结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
2000.0514
0
6
12
18
1
2
7
13
19
4
3
8
14
9
5
15
10
16
11
17
600.0154
*/
}
}
}
/*
运行结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
2000.0514
0
6
12
18
1
2
7
13
19
4
3
8
14
9
5
15
10
16
11
17
600.0154
*/
3、Parallel.Invoke 的 Demo
Parallel/ParallelInvoke.aspx.cs
}
}
}
/*
运行结果：
Task2 - ThreadId:26 - 09:11:58
Task1 - ThreadId:25 - 09:11:58
Task3 - ThreadId:24 - 09:11:58
*/
}
}
/*
运行结果：
Task2 - ThreadId:26 - 09:11:58
Task1 - ThreadId:25 - 09:11:58
Task3 - ThreadId:24 - 09:11:58
*/
4、Task 的 Demo
Parallel/ParallelTask.aspx.cs
Thread.Sleep(1000);
}
}
}
}
/*
运行结果：
开始执行，3.5 秒后结束
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
结束
*/
}
}
}
}
/*
运行结果：
开始执行，3.5 秒后结束
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
Task2 - ThreadId: 6
Task1 - ThreadId: 48
结束
*/
5、PLINQ 的 Demo
Parallel/ParallelPLINQ.aspx.cs
// 自定义聚合方法做并行运算的 Demo（实现一个取集合的平均值的功能）
double myAggregateResult = list.AsParallel().Aggregate(
// 聚合变量的初始值
0d,
// 在每个数据分区上，计算此分区上的数据
// 第一个参数：对应的数据分区的计算结果；第二个参数：对应的数据分区的每个数据项
(value, item) =>
{
double result = value + item;
return result;
},
// 根据每个数据分区上的计算结果，再次做计算
// 第一个参数：全部数据的计算结果；第二个参数：每个数据分区上的计算结果
(value, data) =>
{
double result = value + data;
return result;
},
// 根据全部数据的计算结果再次计算，得到最终的聚合结果
(result) => result / list.Count
);
Response.Write(myAggregateResult.ToString());
}
}
}
/*
运行结果：
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
49.5
49.5
*/