浅谈.Net并行计算之数据并行

随着计算机硬件技术的飞速发展，我们迎来了多核CPU的时代。从双核到四核，再到八核，我们的计算机处理能力得到了极大的提升。在这样的背景下，.NET并行计算成为了开发者们关注的焦点，使得程序能够在多个CPU上并行执行，极大地提高了计算效率。本次，我将重点介绍.NET并行计算中的数据并行部分，带大家深入了解其原理及应用。

数据并行，简而言之，就是将数据集分区，然后在多个CPU或线程上执行相同的操作。在.NET中，System.Threading.Tasks命名空间为我们提供了对数据并行的支持，其中Parallel.For和Parallel.ForEach方法尤为引人注目。

让我们先来看看Parallel.For的简单使用。其用法与常规的for循环极为相似，无需我们创建线程队列，也无需在基本循环中使用锁。例如：

```csharp

Parallel.For(0, 100, i => {

dosameting()

});

```

上面的代码中，我们只需关注业务逻辑的实现，而并行化的处理由.NET运行时自动完成。

那么如何在Parallel.For中获取返回值呢？我们可以通过使用线程本地变量来存储和检索每个单独任务中的状态。通过使用线程本地数据，我们可以避免同步访问共享状态的开销。在任务的所有迭代完成后，我们可以计算和存储值，而不是写入每个迭代上的共享资源。

接下来，我们看一个对List进行求和的例子。假设List的长度为listLength：

```csharp

Parallel.For(0, listLength, () => 0, (j, loop, subsum) => {

subsum += lista[j];

return subsum;

}, (x) => Interlocked.Add(ref sum, x));

```

在实际应用中，我们有时需要取消正在进行的循环，比如在队列中查找一个数。Parallel.For并不能直接使用break关键字退出。我们需要使用loop.Break()方法来达到取消循环的目的，如下例所示：

```csharp

Parallel.For(0, listLength, () => 0, (j, loop, subsum) => {

if (subsum > 20000) {

loop.Break();

}

subsum += lista[j];

return subsum;

}, (x) => Interlocked.Add(ref sum, x));

```

我们来简单介绍一下Parallel.ForEach循环。它与Parallel.For循环的工作原理类似，都是根据系统环境对源集合进行分区，并在多个线程上安排工作。系统中的处理器越多，并行方法的运行速度就越快。这使得我们能够充分利用多核CPU的优势，提高程序的运行效率。

数据并行是.NET并行计算中的一个重要部分，它让我们能够充分利用多核CPU的资源，提高程序的运行效率。通过Parallel.For和Parallel.ForEach等并行化方法，我们可以轻松地实现程序的并行化，从而提高程序的性能。在编程的世界里，有时选择并行处理是为了提高程序的运行效率。对于那些需要处理大量数据的程序来说，并行处理无疑是一种有效的方式。你是否注意到那些特定的源集合，使用顺序循环可能不如并行处理快？答案取决于源的大小以及正在执行的工作类型。

让我们深入一下Parallel.ForEach这个方法。它接受一个Action委托作为参数，当所有循环完成时，它会调用这个委托。在并行编程中，"foreach"的影子随处可见，因为Parallel.ForEach与常规的foreach循环有许多相似之处，但它提供了并行处理的能力。我们以一个数组求和的例子来说明这一点。

假设我们有一个名为"lista"的数组，我们想对其进行求和操作。如果总和超过某个值（比如20000），我们希望终止循环。以下是使用Parallel.ForEach实现的代码示例：

```csharp

Parallel.ForEach(lista, () => 0,

(j, loop, subsum) =>

{

if (subsum > 20000)

{

loop.Break();

}

subsum += lista[j];

return subsum;

},

(x) => Interlocked.Add(ref sum, x));

```

为了比较Parallel.For和常规for循环的性能，我们生成了1千万个随机数并进行测试。以下是一个简单的性能测试代码示例：

```csharp

int listLength = 10000000;

List listTask = new List();

List list = new List();

Stopwatch watch1 = new Stopwatch();

watch1.Start();

Parallel.For(0, listLength, i => { Random r = new Random(100); listTask.Add(r.Next()); });

Console.WriteLine("并行耗时:" + watch1.ElapsedMilliseconds);

watch1.Stop();

watch1.Reset();

Stopwatch watch2 = new Stopwatch();

watch2.Start();

for (int i = 0; i < listLength; i++) { Random r = new Random(100); list.Add(r.Next()); }

Console.WriteLine("非并行耗时:" + watch2.ElapsedMilliseconds);

```

请注意，由于硬件和软件的差异，性能结果可能因机器而异。并行处理的优势在于它可以充分利用多核处理器的能力，从而提高程序的运行速度。对于较小的数据集或不需要大量计算的任务，并行处理可能并不会带来显著的性能提升。选择是否使用并行处理应基于具体的应用场景和需求。