并行任务的启动与性能优化

背景简介

并行编程是现代软件开发中的一个重要话题，它可以帮助我们充分利用现代多核处理器的能力，提高应用程序的性能。本书的第19章为我们深入探讨了如何使用任务和线程进行并行编程。本篇博客将基于这一章节的内容，分享并行任务的启动技巧以及如何通过并行化来优化程序性能。

并行任务的启动

在并行编程中，我们经常需要启动多个子程序或任务，以便它们能够同时执行。 Parallel.Invoke 是一个在.NET框架中用于启动并行任务的简便方法。它允许开发者不必直接管理任务或线程，而是通过委托来启动并行子程序。尽管这种方法简单易用，但它也带来了一些权衡，例如在不同任务的执行时间差异较大时可能会导致性能下降。通过提供的图示和示例，我们可以看到并行执行的不同场景，以及如何在不同的硬件配置下取得最佳的并行性能。

实际案例分析

通过一个具体的代码示例，我们了解到了如何测量顺序代码中各部分的运行时间，并识别出可以并行化的部分，即所谓的hotspots。这些hotspots是代码中运行时间较长的部分，将其分割成多个并行执行的片段可以显著提升程序性能。

并行性与并发性的区别

在并行编程中，区分并行性（parallelism）和并发性（concurrency）是非常重要的。并发性意味着代码的不同部分可以同时开始、运行和完成，即使在单核处理器上，时间分片机制也可以提供并发执行的假象。而并行性则指代码的不同部分实际上可以在同一时间运行，利用多核处理器的真正并行处理能力。了解这两者的区别有助于我们更好地设计并行代码，并合理地分配任务到不同的核心上。

转换顺序代码为并行代码

在很多情况下，现有的顺序代码并没有考虑到并行执行的优化。将顺序代码转换为并行代码，关键在于找到那些可以并行执行的hotspots。我们可以通过测量和分析来识别这些部分，然后利用并行编程框架（如TPL）提供的工具来实现并行化。在这个过程中，我们需要确保新的代码既能够利用并行处理的优势，又不会引入新的并发问题。

测量并行执行带来的性能提升

为了验证并行执行带来的性能提升，我们可以使用 Stopwatch 类来测量代码执行的时间。通过比较并行执行和顺序执行的时间，我们可以计算出并行化带来的加速比。加速比是一个衡量并行执行性能的指标，它反映了并行执行相对于顺序执行的性能提升程度。

总结与启发

在并行编程中，启动并行任务是实现性能提升的关键步骤。 Parallel.Invoke 提供了一个简单的并行执行方法，但它并不是万能的，我们需要根据实际情况选择合适的并行策略。理解并行性与并发性的区别，以及如何将顺序代码转换为并行代码，对于设计高效的并行程序至关重要。通过实践和测量，我们可以不断优化并行执行策略，达到提升程序性能的目的。

在并行编程的探索之路上，我们应当记住，没有一成不变的规则。每个程序都有其特点，需要我们深入理解并行编程的原理，结合实际需求和硬件特性来选择最合适的实现方式。希望本文能够帮助你更好地理解并行编程，并在实际工作中应用这些知识。