精进不休 .NET 4.0 (5) - C# 4.0 新特性之并行运算(Parallel)

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原创最新推荐文章于 2026-06-14 14:15:04 发布 867 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

一文带你了解SOA接口测试了解汽车电子行业的人，近几年可能经常见到一个词“SOA”，那SOA具体是什么？作为测试人员应该要测试哪些内容呢？这篇文章就简单给大家介绍一下。SOA（Service Oriented Architecture）是一种面向服务的架构，最早应用于IT行业，虽然行业内对于SOA的定义没有一个统一的描述，但是总体而言，SOA把功能定义成为服务，服务带有明确的可调用接口，并可以通过网络调用。在汽车领域，对于高性能计算平台而言，为了实现域控制器以及区域控制器之间的互联互通和软硬分离、缩短开发周期等优势，也引入了SOA的阅读详情

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精进不休 .NET 4.0 (5) - C# 4.0 新特性之并行运算(Parallel)

作者： webabcd

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

示例
1、Parallel.For 的 Demo
Parallel/ParallelFor.aspx.cs

代码

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

namespace CSharp.Parallel
{
 public partial class ParallelFor : System.Web.UI.Page
 {
 protected void Page_Load( object sender, EventArgs e)
 {
 Normal();
 ParallelForDemo();
 }

 private void Normal()
 {
 DateTime dt = DateTime.Now;

 for ( int i = 0 ; i < 20 ; i ++ )
 {
 GetData(i);
 }

 Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
 Response.Write( " " );
 Response.Write( " " );
 }

 private void ParallelForDemo()
 {
 DateTime dt = DateTime.Now;

 // System.Threading.Tasks.Parallel.For - for 循环的并行运算
 System.Threading.Tasks.Parallel.For( 0 , 20 , (i) => { GetData(i); });

 Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
 Response.Write( " " );
 }

 private int GetData( int i)
 {
 System.Threading.Thread.Sleep( 100 );
 Response.Write(i.ToString());
 Response.Write( " " );
 return i;
 }
 }
}

/*
运行结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
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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
*/

2、Parallel.ForEach 的 Demo
Parallel/ParallelForEach.aspx.cs

代码

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

namespace CSharp.Parallel
{
 public partial class ParallelForEach : System.Web.UI.Page
 {
 private List < int > _data = new List < int > ();

 protected void Page_Load( object sender, EventArgs e)
 {
 InitData();

 Normal();
 ParallelForEachDemo();
 }

 private void InitData()
 {
 _data.Clear();
 for ( int i = 0 ; i < 20 ; i ++ )
 {
 _data.Add(i);
 }
 }

 private void Normal()
 {
 DateTime dt = DateTime.Now;

 for ( int i = 0 ; i < 20 ; i ++ )
 {
 GetData(i);
 }

 Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
 Response.Write( " " );
 Response.Write( " " );
 }

 private void ParallelForEachDemo()
 {
 DateTime dt = DateTime.Now;

 // System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach - foreach 循环的并行运算
 System.Threading.Tasks.Parallel.ForEach(_data, (index) => { GetData(index); });

 Response.Write((DateTime.Now - dt).TotalMilliseconds.ToString());
 Response.Write( " " );
 }

 private int GetData( int i)
 {
 System.Threading.Thread.Sleep( 100 );
 Response.Write(i.ToString());
 Response.Write( " " );
 return i;
 }
 }
}

/*
运行结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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2000.0514

0
6
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1
2
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19
4
3
8
14
9
5
15
10
16
11
17
600.0154
*/

3、Parallel.Invoke 的 Demo
Parallel/ParallelInvoke.aspx.cs

代码

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

using System.Threading;

namespace CSharp.Parallel
{
 public partial class ParallelInvoke : System.Web.UI.Page
 {
 protected void Page_Load( object sender, EventArgs e)
 {
 var tasks = new Action[] { () => Task1(), () => Task2(), () => Task3() };

 // System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke - 并行调用多个任务
 System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(tasks);
 }

 private void Task1()
 {
 Thread.Sleep( 3000 );
 Response.Write( " Task1 - " + " ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() + " - " + DateTime.Now.ToString( " HH:mm:ss " ));
 Response.Write( " " );
 }

 private void Task2()
 {
 System.Threading.Thread.Sleep( 3000 );
 Response.Write( " Task2 - " + " ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() + " - " + DateTime.Now.ToString( " HH:mm:ss " ));
 Response.Write( " " );
 }

 private void Task3()
 {
 System.Threading.Thread.Sleep( 3000 );
 Response.Write( " Task3 - " + " ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString() + " - " + DateTime.Now.ToString( " HH:mm:ss " ));
 Response.Write( " " );
 }
 }
}

/*
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

代码

/*
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
*/

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace CSharp.Parallel
{
 public partial class ParallelTask : System.Web.UI.Page
 {
 protected void Page_Load( object sender, EventArgs e)
 {
 /*
 * CancellationTokenSource - 取消任务的操作需要用到的一个类
 * Token - 一个 CancellationToken 类型的对象，用于通知取消指定的操作
 * IsCancellationRequested - 是否收到了取消操作的请求
 * Cancel() - 结束任务的执行
 * ParallelOptions - 并行运算选项
 * CancellationToken - 设置一个 Token，用于取消任务时的相关操作
 * MaxDegreeOfParallelism - 指定一个并行循环最多可以使用多少个线程
 */

 CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();
 ParallelOptions pOption = new ParallelOptions() { CancellationToken = cts.Token };
 pOption.MaxDegreeOfParallelism = 10 ;

 Response.Write( " 开始执行，3.5 秒后结束 " );
 Response.Write( " " );

 /*
 * Task - 任务类
 * Factory.StartNew() - 创建并开始一个或一批新任务
 * ContinueWith() - 此任务完成后执行指定的另一个任务
 * AsyncState - 此任务的上下文对象
 * Wait() - 阻塞，直到任务完成
 */

 Task task0 = Task.Factory.StartNew(() =>
 {
 Thread.Sleep( 3500 );
 cts.Cancel();
 Response.Write( " 结束 " );
 Response.Write( " " );

 });

 // 通过 System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke 执行任务的时候，可以加入 ParallelOptions 参数，用于对此并行运算做一些配置
 System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(pOption,
 () => Task1(pOption.CancellationToken),
 () => Task2(pOption.CancellationToken));

 /*
 * 一个 Task 内可以包含多个 Task
 Task tasks = new Task(() =>
 {
 Task.Factory.StartNew(() => Method());
 Task.Factory.StartNew(() => Method2());
 Task.Factory.StartNew(() => Method3());
 });
 tasks.Start();
 // 阻塞，直到整个任务完成
 tasks.Wait();
 */

 /*
 * 带返回值的 Task
 Func<object, long> fun = delegate(object state)
 {
 return 1.0;
 };
 Task<long> tsk = new Task<long>(fun, "state");
 tsk.Start();
 Response.Write(tsk.Result.ToString());
 */
 }

 private void Task1(CancellationToken token)
 {
 // 每隔 1 秒执行一次，直到此任务收到了取消的请求
 // 注意：虽然此处是其他线程要向主线程（UI线程）上输出信息，但因为使用了 Task ，所以不用做任何处理
 while ( ! token.IsCancellationRequested)
 {
 Response.Write( " Task1 - " + " ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString());
 Response.Write( " " );
 Thread.Sleep( 1000 );
 }

 }
 private void Task2(CancellationToken token)
 {
 while ( ! token.IsCancellationRequested)
 {
 Response.Write( " Task2 - " + " ThreadId: " + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString());
 Response.Write( " " );
 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
*/

5、PLINQ 的 Demo
Parallel/ParallelPLINQ.aspx.cs

代码

/*
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
*/

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;

namespace CSharp.Parallel
{
 public partial class ParallelPLINQ : System.Web.UI.Page
 {
 protected void Page_Load( object sender, EventArgs e)
 {
 List < int > list = new List < int > ();
 for ( int i = 0 ; i < 100 ; i ++ )
 {
 list.Add(i);
 }

 // AsParallel() - 并行运算
 // AsSequential() - 串行运算
 // AsOrdered() - 保持数据的原有顺序（AsSequential()指的是串行运算；AsOrdered()指的是如果在并行运算的前提下，它会把结果先缓存，然后排序，最后再把排序后的数据做输出）
 // AsUnordered() - 可以不必保持数据的原有顺序
 // WithDegreeOfParallelism() - 明确地指出需要使用多少个线程来完成工作
 // WithCancellation(new CancellationTokenSource().Token) - 指定一个 CancellationToken 类型的参数

 ParallelQuery nums = from num in list.AsParallel < int > ().AsOrdered < int > ()
 where num % 10 == 0
 select num;

 foreach (var num in nums)
 {
 Response.Write(num.ToString());
 Response.Write( " " );
 }

 // 聚合方法也可以做并行运算
 Response.Write(list.AsParallel().Average().ToString());
 Response.Write( " " );

 // 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
*/

注：关于并行运算的实例可以参考
http://code.msdn.microsoft.com/ParExtSamples

OK
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