并发、并行。同步、异步、互斥、多线程。我太难了。被这些词搞懵了。前面我们在写.net基础系列的时候写过了关于.net的异步编程。那么其他的都是些什么东西呀。今天我们首先就来解决这个问题。把这些词搞懂搞透。理清逻辑。然后最后我们进入并行编程的介绍。
首先我们看并发和并行：
并发：并发指的是在操作系统中，一个是时间段内有多个程序在运行，但是呢。这几个程序都运行在同一个处理机上，并且任意时间点都是一个程序运行在处理机上。
并行：并行指的是在操作系统中，一个时间段内有多个程序在运行，但是呢。这几个程序分别运行在不同的处理机上。也就是说这些程序是一起运行的。
简单理解也就是并发就像三个包子给一个人吃，一口吃一个包子。并行就是三个包子给三个人吃，三个人一口分别吃三个包子。
然后我们看看异步与多线程概念：
刚刚我们讲到并发的理解概念，其中并发包含两种关系-同步和互斥。同步和互斥我们都是相对于临界资源来谈的。
互斥：进程间相互排斥使用临界资源的现象就叫互斥。就好比进程a在访问list集合的时候，进程b也想访问，但是a在访问。b就阻塞等待a访问完成之后才去访问。
同步：进程间的关系不是临界资源的相互排斥，而是相互依赖。例如进程b需要读取一个集合结果，但是这个集合结果需要进程a返回，当进程a没有返回集合结果时，进程b就会因为没有获得信息而阻塞。当进程a返回信息。进程b就可以获得信息被唤起继续运行。
多线程：多线程可以说是程序设计的一个逻辑概念，多线程实现了线程的切换。使其看起来似乎是在同时运行多个线程一样。是进程中并发运行的一段代码。
异步：异步与同步相对应。同步是进程间相互依赖。异步是进程间相互独立。不需要等待上一个进程的结果。可以做自己的事情。
上面我们就介绍完了并发、并行、互斥、同步、多线程、异步。我们总结下其中关联吧：
异步与多线程并不相等。异步是需要达到的目的，多线程是一个是实现异步的一种手段。最后达到的目的是什么呢？就是并发中线程的切换。同步也可以实现线程切换，但是由于同步中io等待会浪费时间，所以同步切换进程与异步切换进行就有明显的时间差距。
今天我们介绍的是parallel类。该类位于system.threading.tasks命名空间中。依次来实现数据和任务的并行性。
其中定义了并行的for和foreach的静态方法、还包含着parallel.invoke()用于任务的并行性。我们下面就来看看吧。
parallel.for()方法类似于#中的for循环语句，但是parallel.for()是可以并行运行的。不过并行运行并不保证迭代运行的顺序。我们来看看。
我要评论 public static void forex()
{
stopwatch stopwatch = new stopwatch();
stopwatch.start();
list<test> list = new list<test>();
for (int i = 0; i < 100; i++)
{
test test = new test();
test.name = "name:" + i;
test.index = "index:" + i;
test.time = datetime.now;
list.add(test);
task.delay(10).wait();
console.writeline("c#中的for循环：" + i);
}
stopwatch.stop();
console.writeline("for 0-100 执行完成 耗时：{0}", stopwatch.elapsedmilliseconds);
}
public static void parallelfor()
{
stopwatch stopwatch = new stopwatch();
stopwatch.start();
list<test> lists = new list<test>();
parallel.for(1, 100, i =>
{
test tests = new test();
tests.name = "name:" + i;
tests.index = "index:" + i;
tests.time = datetime.now;
lists.add(tests);
task.delay(10).wait();
console.writeline("parallel中的parallelfor循环：" + i);
});
stopwatch.stop();
console.writeline("parallelfor 0-100 执行完成 耗时：{0}", stopwatch.elapsedmilliseconds);
}
static void main(string[] args)
{
console.writeline("start");
forex();
console.writeline("for循环完成");
parallelfor();
console.writeline("end");
}
这里我们可以看到最后的运行结果图使用for循环的执行下来都是依次执行。按照相应的顺序。但是我们使用parallel.for()的时候运行下来。也输出了所有的结果，但是其顺序就没有保证了。
我们再看parallel.foreach()提供了一个并行处理数据的机制。这里类似于foreach语句，但是是以一部方式遍历。这里没有确定遍历的顺序，其执行顺序也就是不保证的。
#region foreach 语句比较
public static void parallelforeach()
{
list<test> result = new list<test>();
for (int i = 1; i < 100; i++)
{
test model = new test();
model.name = "name" + i;
model.index = "index" + i;
model.time = datetime.now;
result.add(model);
}
parallel.foreach<test>(result, s => {
console.writeline(s.name);
});
}
#endregion
static void main(string[] args)
{
parallelforeach();
}
我们看这里的运行结果，对数据集合进行了遍历处理，但是其运行的顺序不定，是乱序的结果。这也就是异步遍历的一个表现。
下面我们来看parallelloopstate。它提供了两个方法。一个是break、一个是stop。
break：表示并行循环执行了当前迭代后应尽快停止执行。筛选出符合条件的执行，可能输出完全。
stop：表示并行循环应尽快停止执行。遇到符合条件后停止并行循环，可能不完全输出。
下面我们看看代码：
public static list<test> getlisttest()
{
list<test> result = new list<test>();
for (int i = 1; i < 100; i++)
{
test model = new test();
model.name = i.tostring();
model.index = "index" + i;
model.time = datetime.now;
result.add(model);
}
return result;
}
public static void braekfor()
{
var result = getlisttest();
parallel.for(0, result.count, (int i, parallelloopstate ls) =>
{
task.delay(10).wait();
if (i > 50)
{
console.writeline("parallel.for使用break停止当前迭代:" + i);
ls.break();
return;
}
console.writeline("测试parallel.for的break：" + i);
});
}
public static void stopfor()
{
var result = getlisttest();
parallel.for(0, result.count, (int i, parallelloopstate ls) =>
{
task.delay(10).wait();
if (i > 50)
{
console.writeline("parallel.for使用stop停止 迭代:" + i);
ls.stop();
return;
}
console.writeline("测试parallel.for的stop：" + i);
});
}
static void main(string[] args)
{
braekfor();
stopfor();
}
我们看对于parallel.for()来说这个案例。使用break()停止当前迭代会输出符合条件所有结果，但是我们使用stop的时候输出部分的时候就停止了。
public static void braekforeach()
{
var result = getlisttest();
parallel.foreach<test>(result, (test s, parallelloopstate ls) =>
{
task.delay(10).wait();
if (convert.toint32(s.name) > 50)
{
console.writeline("parallel.foreach使用break停止当前迭代:" + s.name);
ls.break();
return;
}
console.writeline("测试parallel.foreach的break：" + s.name);
});
}
public static void stopforeach()
{
var result = getlisttest();
parallel.foreach<test>(result, (test s, parallelloopstate ls) =>
{
task.delay(10).wait();
if (convert.toint32(s.name) > 50)
{
console.writeline("parallel.foreach使用stop停止 迭代:" + s.name);
ls.stop();
return;
}
console.writeline("测试parallel.foreach的stop：" + s.name);
});
}
static void main(string[] args)
{
braekforeach();
stopforeach();
}
我们再对parallel.foreach进行测试，发现对于stop和break的用法和意义是一样的。
上面我们介绍了parallel.for和parallel.foreach以及提供的两个方法break和stop。上面介绍的这些都是对数据的并行处理执行。下面我们介绍parallel.invoke()。它是针对于任务的并行运行处理。
这里我们需要注意以下几点：
1、如果我们传入4个任务并行，那么我们至少需要四个逻辑处理内核(硬件线程)才可能使四个任务一起运行。但是当其中一个内核繁忙，那么底层的调度逻辑就可能会延迟某些方法的初始化执行。
2、parallel.invoke()所包含的并行任务不能相互依赖，因为运行执行的顺序不可保证。
3、使用parallel.invoke()我们需要测试运行结果，观察逻辑内核使用率以及实现加速。
4、使用parallel.invoke()会产生一些额外的开销，例如分配硬件线程。
我们看下面的案例：
下面我们对一个集合的数据进行添加然后输出。下面我们分为四组测试。500条数据和1000条数据各两个，分别是一般的同步任务和parallel.invoke()的并行任务执行。再观察其运行的时间比较。
#region parallel.invoke()使用共同资源
public static list<test> _tests = null;
public static void taskfive_one()
{
for (int i = 0; i < 500; i++)
{
test test = new test();
test.name = i.tostring();
test.index = i.tostring();
test.time = datetime.now;
_tests.add(test);
}
console.writeline("taskfive_one 500条数据第一个方法 执行完成");
}
public static void taskfive_two()
{
for (int i = 500; i < 1000; i++)
{
test test = new test();
test.name = i.tostring();
test.index = i.tostring();
test.time = datetime.now;
_tests.add(test);
}
console.writeline("taskfive_two 500条数据第二个方法 执行完成");
}
public static void taskfive_three()
{
for (int i = 1000; i < 1500; i++)
{
test test = new test();
test.name = i.tostring();
test.index = i.tostring();
test.time = datetime.now;
_tests.add(test);
}
console.writeline("taskfive_three 500条数据第三个方法 执行完成");
}
public static void taskfive_four()
{
for (int i = 1500; i < 2000; i++)
{
test test = new test();
test.name = i.tostring();
test.index = i.tostring();
test.time = datetime.now;
_tests.add(test);
}
console.writeline("taskfive_four 500条数据第四个方法 执行完成");
}
public static void taskonethousand_one()
{
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
test test = new test();
test.name = i.tostring();
test.index = i.tostring();
test.time = datetime.now;
_tests.add(test);
}
console.writeline("taskonethousand_one 1000条数据第一个方法 执行完成");
}
public static void taskonethousand_two()
{
for (int i = 1000; i < 2000; i++)
{
test test = new test();
test.name = i.tostring();
test.index = i.tostring();
test.time = datetime.now;
_tests.add(test);
}
console.writeline("taskonethousand_two 1000条数据第二个方法 执行完成");
}
public static void taskonethousand_three()
{
for (int i = 2000; i < 3000; i++)
{
test test = new test();
test.name = i.tostring();
test.index = i.tostring();
test.time = datetime.now;
_tests.add(test);
}
console.writeline("taskonethousand_three 1000条数据第三个方法 执行完成");
}
public static void taskonethousand_four()
{
for (int i = 3000; i < 4000; i++)
{
test test = new test();
test.name = i.tostring();
test.index = i.tostring();
test.time = datetime.now;
_tests.add(test);
}
console.writeline("taskonethousand_three 1000条数据第四个方法 执行完成");
}
#endregion
static void main(string[] args)
{
//五百条数据顺序完成
stopwatch swfive = new stopwatch();
swfive.start();
thread.sleep(3000);
_tests = new list<test>();
taskfive_one();
taskfive_two();
taskfive_three();
taskfive_four();
swfive.stop();
console.writeline("500条数据 顺序编程所耗时间:" + swfive.elapsedmilliseconds);
//五百条数据并行完成
stopwatch swfivetask = new stopwatch();
swfivetask.start();
thread.sleep(3000);
_tests = new list<test>();
parallel.invoke(() => taskfive_one(), () => taskfive_two(), () => taskfive_three(), () => taskfive_four());
swfivetask.stop();
console.writeline("500条数据 并行编程所耗时间:" + swfivetask.elapsedmilliseconds);
//一千条数据顺序完成
stopwatch swonethousand = new stopwatch();
swonethousand.start();
thread.sleep(3000);
_tests = new list<test>();
taskonethousand_one();
taskonethousand_two();
taskonethousand_three();
taskonethousand_four();
swonethousand.stop();
console.writeline("1000条数据 顺序编程所耗时间:" + swonethousand.elapsedmilliseconds);
//一千条数据并行完成
stopwatch swonethousandtask = new stopwatch();
swonethousandtask.start();
thread.sleep(3000);
_tests = new list<test>();
parallel.invoke(() => taskonethousand_one(), () => taskonethousand_two(), () => taskonethousand_three(), () => taskonethousand_four());
swonethousandtask.stop();
console.writeline("1000条数据 并行编程所耗时间:" + swonethousandtask.elapsedmilliseconds);
}
我们看这次的运行结果，发现我们使用顺序编程和并行编程所需要的时间相差无几的。那么怎么回事呢？我们仔细检查下，发现我们似乎对资源进行了共享。我们下面处理下，对list集合不进行共享看看。
#region parallel.invoke()不使用共同资源
public static void taskfive_one()
{
list<test> tests = new list<test>();
for (int i = 0; i < 500; i++)
{
test test = new test();
test.name = "name" + i.tostring();
test.index = "index" + i.tostring();
test.time = datetime.now;
tests.add(test);
}
console.writeline("taskfive_one 500条数据第一个方法 执行完成");
}
public static void taskfive_two()
{
list<test> tests = new list<test>();
for (int i = 500; i < 1000; i++)
{
test test = new test();
test.name = "name" + i.tostring();
test.index = "index" + i.tostring();
test.time = datetime.now;
tests.add(test);
}
console.writeline("taskfive_two 500条数据第二个方法 执行完成");
}
public static void taskfive_three()
{
list<test> tests = new list<test>();
for (int i = 1000; i < 1500; i++)
{
test test = new test();
test.name = "name" + i.tostring();
test.index = "index" + i.tostring();
test.time = datetime.now;
tests.add(test);
}
console.writeline("taskfive_three 500条数据第三个方法 执行完成");
}
public static void taskfive_four()
{
list<test> tests = new list<test>();
for (int i = 1500; i < 2000; i++)
{
test test = new test();
test.name = "name" + i.tostring();
test.index = "index" + i.tostring();
test.time = datetime.now;
tests.add(test);
}
console.writeline("taskfive_four 500条数据第四个方法 执行完成");
}
public static void taskonethousand_one()
{
list<test> tests = new list<test>();
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
test test = new test();
test.name = "name" + i.tostring();
test.index = "index" + i.tostring();
test.time = datetime.now;
tests.add(test);
}
console.writeline("taskonethousand_one 1000条数据第一个方法 执行完成");
}
public static void taskonethousand_two()
{
list<test> tests = new list<test>();
for (int i = 1000; i < 2000; i++)
{
test test = new test();
test.name = "name" + i.tostring();
test.index = "index" + i.tostring();
test.time = datetime.now;
tests.add(test);
}
console.writeline("taskonethousand_two 1000条数据第二个方法 执行完成");
}
public static void taskonethousand_three()
{
list<test> tests = new list<test>();
for (int i = 2000; i < 3000; i++)
{
test test = new test();
test.name = "name" + i.tostring();
test.index = "index" + i.tostring();
test.time = datetime.now;
tests.add(test);
}
console.writeline("taskonethousand_three 1000条数据第三个方法 执行完成");
}
public static void taskonethousand_four()
{
list<test> tests = new list<test>();
for (int i = 3000; i < 4000; i++)
{
test test = new test();
test.name = "name" + i.tostring();
test.index = "index" + i.tostring();
test.time = datetime.now;
tests.add(test);
}
console.writeline("taskonethousand_four 1000条数据第四个方法 执行完成");
}
#endregion
static void main(string[] args)
{
stopwatch swtest = new stopwatch();
swtest.start();
thread.sleep(3000);
taskfive_one();
taskfive_two();
taskfive_three();
taskfive_four();
swtest.stop();
console.writeline("500条数据 顺序编程所耗时间:" + swtest.elapsedmilliseconds);
//五百条数据并行完成
swtest.restart();
thread.sleep(3000);
parallel.invoke(() => taskfive_one(), () => taskfive_two(), () => taskfive_three(), () => taskfive_four());
swtest.stop();
console.writeline("500条数据 并行编程所耗时间:" + swtest.elapsedmilliseconds);
//一千条数据顺序完成
swtest.restart();
thread.sleep(3000);
taskonethousand_one();
taskonethousand_two();
taskonethousand_three();
taskonethousand_four();
swtest.stop();
console.writeline("1000条数据 顺序编程所耗时间:" + swtest.elapsedmilliseconds);
//一千条数据并行完成
swtest.restart();
thread.sleep(3000);
parallel.invoke(() => taskonethousand_one(), () => taskonethousand_two(), () => taskonethousand_three(), () => taskonethousand_four());
swtest.stop();
console.writeline("1000条数据 并行编程所耗时间:" + swtest.elapsedmilliseconds);
}
我们看下我们修改共享资源后，对于500条数据的运行结果，顺序编程比并行编程还是要快点，但是在1000条数据的时候并行编程就明显比顺序编程要快了。而且在测试中并行编程的运行顺序也是不固定的。我们在日常编程中我们需要衡量我们的应用是否需要并行编程，不然可能造成更多的性能损耗。
世界上那些最容易的事情中，拖延时间最不费力。坚韧是成功的一大要素，只要在门上敲得够久够大声，终会把人唤醒的。
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