C# 并行和多线程编程——并行集合和PLinq
在上一篇博客，我们学习了Parallel的用法。并行编程，本质上是多线程的编程，那么当多个线程同时处理一个任务的时候，必然会出现资源访问问题，及所谓的线程安全。就像现实中，我们开发项目，就是一个并行的例子，把不同的模块分给不同的人，同时进行，才能在短的时间内做出大的项目。如果大家都只管自己写自己的代码，写完后发现合并不到一起，那么这种并行就没有了意义。
并行算法的出现，随之而产生的也就有了并行集合，及线程安全集合；微软向的也算周到，没有忘记linq，也推出了linq的并行版本，plinq-ParallelLinq.
一、并行集合——线程安全集合
并行计算使用的多个线程同时进行计算，所以要控制每个线程对资源的访问，我们先来看一下平时常用的List
usingSystem;
usingSystem.Collections.Generic;
usingSystem.Linq;
usingSystem.Text;
usingSystem.Threading.Tasks;
usingSystem.Collections.Concurrent;
namespaceThreadPool
{
publicclassPEnumerable
{
publicstaticvoidListWithParallel()
{
Listlist=newList();
Parallel.For(0,10000,item=>
{
list.Add(item);
});
Console.WriteLine("List'scountis{0}",list.Count());
}
}
}
点击F5运行，得到如下结果：
看到结果中显示的5851，但是我们循环的是10000次啊！怎么结果不对呢？这是因为List
下面我们来看下并行集合——线程安全集合，在System.Collections.Concurrent命名空间中，首先来看一下ConcurrentBag
publicstaticvoidConcurrentBagWithPallel()
{
ConcurrentBaglist=newConcurrentBag();
Parallel.For(0,10000,item=>
{
list.Add(item);
});
Console.WriteLine("ConcurrentBag'scountis{0}",list.Count());
}
同时执行两个方法，结果如下：
可以看到，ConcurrentBag集合的结果是正确的。下面我们修改代码看看ConcurrentBag里面的数据到底是怎么存放的，修改代码如下：
publicstaticvoidConcurrentBagWithPallel()
{
ConcurrentBaglist=newConcurrentBag();
Parallel.For(0,10000,item=>
{
list.Add(item);
});
Console.WriteLine("ConcurrentBag'scountis{0}",list.Count());
intn=0;
foreach(intiinlist)
{
if(n>10)
break;
n++;
Console.WriteLine("Item[{0}]={1}",n,i);
}
Console.WriteLine("ConcurrentBag'smaxitemis{0}",list.Max());
}
先来看一下运行结果：
可以看到，ConcurrentBag中的数据并不是按照顺序排列的，顺序是乱的，随机的。我们平时使用的Max、First、Last等linq方法都还有。其时分类似Enumerable的用法，大家可以参考微软的MSDN了解它的具体用法。
关于线程安全的集合还有很多，和我们平时用的集合都差不多，比如类似Dictionary的ConcurrentDictionary，还有ConcurrentStack，ConcurrentQueue等。
二、ParallelLinq的用法及性能
1、AsParallel
前面了解了并行的For和foreach,今天就来看一下Linq的并行版本是怎么样吧？为了测试，我们添加一个Custom类，代码如下：
publicclassCustom
{
publicstringName{get;set;}
publicintAge{get;set;}
publicstringAddress{get;set;}
}
写如下测试代码：
publicstaticvoidTestPLinq()
{
Stopwatchsw=newStopwatch();
Listcustoms=newList();
for(inti=0;i<2000000;i++)
{
customs.Add(newCustom(){Name="Jack",Age=21,Address="NewYork"});
customs.Add(newCustom(){Name="Jime",Age=26,Address="China"});
customs.Add(newCustom(){Name="Tina",Age=29,Address="ShangHai"});
customs.Add(newCustom(){Name="Luo",Age=30,Address="Beijing"});
customs.Add(newCustom(){Name="Wang",Age=60,Address="Guangdong"});
customs.Add(newCustom(){Name="Feng",Age=25,Address="YunNan"});
}
sw.Start();
varresult=customs.Where(c=>c.Age>26).ToList();
sw.Stop();
Console.WriteLine("Linqtimeis{0}.",sw.ElapsedMilliseconds);
sw.Restart();
sw.Start();
varresult2=customs.AsParallel().Where(c=>c.Age>26).ToList();
sw.Stop();
Console.WriteLine("ParallelLinqtimeis{0}.",sw.ElapsedMilliseconds);
}
其实也就是加了一个AsParallel()方法，下面来看下运行结果：
时间相差了一倍，不过有时候不会相差这么多，要看系统当前的资源利用率。大家可以多测试一下。
其实，AsParallel()这个方法可以应用与任何集合，包括List
2、GroupBy方法
在项目中，我们经常要对数据做处理，比如分组统计，我们知道在linq中也可以实现，今天来学习一下新的ToLookup方法，写一个测试方法，代码如下：
publicstaticvoidOrderByTest()
{
StopwatchstopWatch=newStopwatch();
Listcustoms=newList();
for(inti=0;i<2000000;i++)
{
customs.Add(newCustom(){Name="Jack",Age=21,Address="NewYork"});
customs.Add(newCustom(){Name="Jime",Age=26,Address="China"});
customs.Add(newCustom(){Name="Tina",Age=29,Address="ShangHai"});
customs.Add(newCustom(){Name="Luo",Age=30,Address="Beijing"});
customs.Add(newCustom(){Name="Wang",Age=60,Address="Guangdong"});
customs.Add(newCustom(){Name="Feng",Age=25,Address="YunNan"});
}
stopWatch.Restart();
vargroupByAge=customs.GroupBy(item=>item.Age).ToList();
foreach(varitemingroupByAge)
{
Console.WriteLine("Age={0},count={1}",item.Key,item.Count());
}
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("Linqgroupbytimeis:"+stopWatch.ElapsedMilliseconds);
stopWatch.Restart();
varlookupList=customs.ToLookup(i=>i.Age);
foreach(variteminlookupList)
{
Console.WriteLine("LookUP:Age={0},count={1}",item.Key,item.Count());
}
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("LookUpgroupbytimeis:"+stopWatch.ElapsedMilliseconds);
}
运行结果如下：
ToLookup方法是将集合转换成一个只读集合，所以在大数据量分组时性能优于List.大家可以查阅相关资料，这里由于篇幅问题，不再细说。
以上就是C#并行和多线程编程——并行集合和PLinq的详细内容，更多关于C#并行和多线程编程的资料请关注毛票票其它相关文章！
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