一直觉得自己对并发了解不够深入，特别是看了《代码整洁之道》觉得自己有必要好好学学并发编程，因为性能也是衡量代码整洁的一大标准。而且在《失控》这本书中也多次提到并发，不管是计算机还是生物都并发处理着各种事物。人真是奇怪，当你关注一个事情的时候，你会发现周围的事物中就常出现那个事情。所以好奇心驱使下学习并发。便有了此文。
一、理解硬件线程和软件线程
多核处理器带有一个以上的物理内核--物理内核是真正的独立处理单元，多个物理内核使得多条指令能够同时并行运行。硬件线程也称为逻辑内核，一个物理内核可以使用超线程技术提供多个硬件线程。所以一个硬件线程并不代表一个物理内核；Windows中每个运行的程序都是一个进程，每一个进程都会创建并运行一个或多个线程，这些线程称为软件线程。硬件线程就像是一条泳道，而软件线程就是在其中游泳的人。
二、并行场合
.Net Framework4 引入了新的Task Parallel Library(任务并行库，TPL)，它支持数据并行、任务并行和流水线。让开发人员应付不同的并行场合。
- 数据并行：有大量数据需要处理，并且必须对每一份数据执行同样的操作。比如通过256bit的密钥对100个Unicode字符串进行AES算法加密。
- 任务并行：通过任务并发运行不同的操作。例如生成文件散列码，加密字符串，创建缩略图。
- 流水线：这是任务并行和数据并行的结合体。
TPL引入了System.Threading.Tasks ,主类是Task，这个类表示一个异步的并发的操作，然而我们不一定要使用Task类的实例，可以使用Parallel静态类。它提供了Parallel.Invoke, Parallel.For Parallel.Forecah 三个方法。
三、Parallel.Invoke
试图让很多方法并行运行的最简单的方法就是使用Parallel类的Invoke方法。例如有四个方法：
- WatchMovie
- HaveDinner
- ReadBook
- WriteBlog
通过下面的代码就可以使用并行。
System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(WatchMovie, HaveDinner, ReadBook, WriteBlog);
这段代码会创建指向每一个方法的委托。Invoke方法接受一个Action的参数组。
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public static void Invoke(params Action[] actions);
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用lambda表达式或匿名委托可以达到同样的效果。
System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(() => WatchMovie(), () => HaveDinner(), () => ReadBook(), delegate() { WriteBlog(); });
1.没有特定的执行顺序。
Parallel.Invoke方法只有在4个方法全部完成之后才会返回。它至少需要4个硬件线程才足以让这4个方法并发运行。但并不保证这4个方法能够同时启动运行，如果一个或者多个内核处于繁忙状态，那么底层的调度逻辑可能会延迟某些方法的初始化执行。
给方法加上延时，就可以看到必须等待最长的方法执行完成才回到主方法。
static void Main(string[] args) { System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(WatchMovie, HaveDinner, ReadBook, WriteBlog); Console.WriteLine("执行完成"); Console.ReadKey(); } static void WatchMovie() { Thread.Sleep(5000); Console.WriteLine("看电影"); } static void HaveDinner() { Thread.Sleep(1000); Console.WriteLine("吃晚饭"); } static void ReadBook() { Thread.Sleep(2000); Console.WriteLine("读书"); } static void WriteBlog() { Thread.Sleep(3000); Console.WriteLine("写博客"); }
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这样会造成很多逻辑内核处于长时间闲置状态。
四、Parallel.For
Parallel.For为固定数目的独立For循环迭代提供了负载均衡 (即将工作分发到不同的任务中执行，这样所有的任务在大部分时间都可以保持繁忙) 的并行执行。从而能尽可能地充分利用所有的可用的内核。
我们比较下下面两个方法，一个使用For循环，一个使用Parallel.For 都是生成密钥在转换为十六进制字符串。
private static void GenerateAESKeys() { var sw = Stopwatch.StartNew(); for (int i = 0; i < NUM_AES_KEYS; i++) { var aesM = new AesManaged(); aesM.GenerateKey(); byte[] result = aesM.Key; string hexStr = ConverToHexString(result); } Console.WriteLine("AES:"+sw.Elapsed.ToString()); } private static void ParallelGenerateAESKeys() { var sw = Stopwatch.StartNew(); System.Threading.Tasks.Parallel.For(1, NUM_AES_KEYS + 1, (int i) => { var aesM = new AesManaged(); aesM.GenerateKey(); byte[] result = aesM.Key; string hexStr = ConverToHexString(result); }); Console.WriteLine("Parallel_AES:" + sw.Elapsed.ToString()); }
private static int NUM_AES_KEYS = 100000; static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("执行"+NUM_AES_KEYS+"次："); GenerateAESKeys(); ParallelGenerateAESKeys(); Console.ReadKey(); }
执行1000000次
这里并行的时间是串行的一半。
五、Parallel.ForEach
在Parallel.For中，有时候对既有循环进行优化可能会是一个非常复杂的任务。Parallel.ForEach为固定数目的独立For Each循环迭代提供了负载均衡的并行执行，且支持自定义分区器，让使用者可以完全掌握数据分发。实质就是将所有要处理的数据区分为多个部分，然后并行运行这些串行循环。
修改上面的代码：
System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(Partitioner.Create(1, NUM_AES_KEYS + 1), range => { var aesM = new AesManaged(); Console.WriteLine("AES Range({0},{1} 循环开始时间：{2})",range.Item1,range.Item2,DateTime.Now.TimeOfDay); for (int i = range.Item1; i < range.Item2; i++) { aesM.GenerateKey(); byte[] result = aesM.Key; string hexStr = ConverToHexString(result); } Console.WriteLine("AES:"+sw.Elapsed.ToString()); });
从执行结果可以看出，分了13个段执行的。
第二次执行还是13个段。速度上稍微有差异。开始没有指定分区数，Partitioner.Create使用的是内置默认值。
而且我们发现这些分区并不是同时执行的，大致是分了三个时间段执行。而且执行顺序是不同的。总的时间和Parallel.For的方法差不多。
public static ParallelLoopResult ForEach<TSource>(Partitioner<TSource> source, Action<TSource> body)
Parallel.ForEach方法定义了source和Body两个参数。source是指分区器。提供了分解为多个分区的数据源。body是要调用的委托。它接受每一个已定义的分区作为参数。一共有20多个重载，在上面的例子中，分区的类型为Tuple<int,int>,是一个二元组类型。此外，返回一个ParallelLoopResult的值。
Partitioner.Create 创建分区是根据逻辑内核数及其他因素决定。
public static OrderablePartitioner<Tuple<int, int>> Create(int fromInclusive, int toExclusive) { int num = 3; if (toExclusive <= fromInclusive) throw new ArgumentOutOfRangeException("toExclusive"); int rangeSize = (toExclusive - fromInclusive) / (PlatformHelper.ProcessorCount * num); if (rangeSize == 0) rangeSize = 1; return Partitioner.Create<Tuple<int, int>>(Partitioner.CreateRanges(fromInclusive, toExclusive, rangeSize), EnumerablePartitionerOptions.NoBuffering); }
因此我们可以修改分区数目，rangesize大致为250000左右。也就是说我的逻辑内核是4.
var rangesize = (int) (NUM_AES_KEYS/Environment.ProcessorCount) + 1; System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(Partitioner.Create(1, NUM_AES_KEYS + 1,rangesize), range =>
再次执行：
分区变成了四个，时间上没有多大差别（第一个时间是串行时间）。我们看见这四个分区几乎是同时执行的。大部分情况下，TPL在幕后使用的负载均衡机制都是非常高效的，然而对分区的控制便于使用者对自己的工作负载进行分析，来改进整体的性能。
Parallel.ForEach也能对IEnumerable<int>集合进行重构。Enumerable.Range生产了序列化的数目。但这样就没有上面的分区效果。
private static void ParallelForEachGenerateMD5HasHes() { var sw = Stopwatch.StartNew(); System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(Enumerable.Range(1, NUM_AES_KEYS), number => { var md5M = MD5.Create(); byte[] data = Encoding.Unicode.GetBytes(Environment.UserName + number); byte[] result = md5M.ComputeHash(data); string hexString = ConverToHexString(result); }); Console.WriteLine("MD5:"+sw.Elapsed.ToString()); }
六、从循环中退出
和串行运行中的break不同，ParallelLoopState 提供了两个方法用于停止Parallel.For 和 Parallel.ForEach的执行。
- Break:让循环在执行了当前迭代后尽快停止执行。比如执行到100了，那么循环会处理掉所有小于100的迭代。
- Stop:让循环尽快停止执行。如果执行到了100的迭代，那不能保证处理完所有小于100的迭代。
修改上面的方法：执行3秒后退出。
private static void ParallelLoopResult(ParallelLoopResult loopResult) { string text; if (loopResult.IsCompleted) { text = "循环完成"; } else { if (loopResult.LowestBreakIteration.HasValue) { text = "Break终止"; } else { text = "Stop 终止"; } } Console.WriteLine(text); } private static void ParallelForEachGenerateMD5HasHesBreak() { var sw = Stopwatch.StartNew(); var loopresult= System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(Enumerable.Range(1, NUM_AES_KEYS), (int number,ParallelLoopState loopState) => { var md5M = MD5.Create(); byte[] data = Encoding.Unicode.GetBytes(Environment.UserName + number); byte[] result = md5M.ComputeHash(data); string hexString = ConverToHexString(result); if (sw.Elapsed.Seconds > 3) { loopState.Stop(); } }); ParallelLoopResult(loopresult); Console.WriteLine("MD5:" + sw.Elapsed); }
七、捕捉并行循环中发生的异常。
当并行迭代中调用的委托抛出异常，这个异常没有在委托中被捕获到时，就会变成一组异常，新的System.AggregateException负责处理这一组异常。
private static void ParallelForEachGenerateMD5HasHesException() { var sw = Stopwatch.StartNew(); var loopresult = new ParallelLoopResult(); try { loopresult = System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(Enumerable.Range(1, NUM_AES_KEYS), (number, loopState) => { var md5M = MD5.Create(); byte[] data = Encoding.Unicode.GetBytes(Environment.UserName + number); byte[] result = md5M.ComputeHash(data); string hexString = ConverToHexString(result); if (sw.Elapsed.Seconds > 3) { throw new TimeoutException("执行超过三秒"); } }); } catch (AggregateException ex) { foreach (var innerEx in ex.InnerExceptions) { Console.WriteLine(innerEx.ToString()); } } ParallelLoopResult(loopresult); Console.WriteLine("MD5:" + sw.Elapsed); }
结果：
异常出现了好几次。
八、指定并行度。
TPL的方法总会试图利用所有可用的逻辑内核来实现最好的结果，但有时候你并不希望在并行循环中使用所有的内核。比如你需要留出一个不参与并行计算的内核，来创建能够响应用户的应用程序，而且这个内核需要帮助你运行代码中的其他部分。这个时候一种好的解决方法就是指定最大并行度。
这需要创建一个ParallelOptions的实例，设置MaxDegreeOfParallelism的值。
private static void ParallelMaxDegree(int maxDegree) { var parallelOptions = new ParallelOptions(); parallelOptions.MaxDegreeOfParallelism = maxDegree; var sw = Stopwatch.StartNew(); System.Threading.Tasks.Parallel.For(1, NUM_AES_KEYS + 1, parallelOptions, (int i) => { var aesM = new AesManaged(); aesM.GenerateKey(); byte[] result = aesM.Key; string hexStr = ConverToHexString(result); }); Console.WriteLine("AES:" + sw.Elapsed.ToString()); }
调用：如果在四核微处理器上运行，那么将使用3个内核。
ParallelMaxDegree(Environment.ProcessorCount - 1);
时间上大致慢了点（第一次Parallel.For 3.18s），但可以腾出一个内核来处理其他的事情。
小结：这次学习了Parallel相关方法以及如何退出并行循环和捕获异常、设置并行度，还有并行相关的知识。园子里也有类似的博客。但作为自己知识的管理，在这里梳理一遍。
园友的博客：8天玩转并发
阅读书籍：《C#并行编程高级教程》
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作者：stoneniqiu
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