用上Parallel让你的.NET应用效率飙升-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了用上Parallel让你的.NET应用效率飙升。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

简介

.NET Framework 和 .NET Core 提供了强大的并行编程支持，其中一个核心工具就是Parallel类。Parallel类是.NET Framework4.0推出的新特性。Parallel类使得在多核系统上执行并行操作变得更加简单和高效。通过并行编程，可以充分利用现代计算机系统的硬件资源，提高应用程序的性能。本文将介绍它的几种功能。

一、Parallel库的主要功能

1、并行循环

Parallel.ForEach和 Parallel.For方法允许开发人员方便地并行遍历集合或执行一定数量的迭代。这使得处理大规模数据集时，特别是在迭代操作中，能够更快地完成任务。在执行过程中会涉及多线程，因为它被设计用于并行处理集合中的元素。在这个过程中，它们会根据系统的可用处理器核心数量自动创建并管理多个线程，每个线程负责处理集合中的一个子集。

List<int> numbers = Enumerable.Range(1, 1000000).ToList();

Parallel.ForEach(numbers, (num) =>
{
    // 执行并行操作
    Console.WriteLine(num);
});

2、 PLINQ（Parallel LINQ）

PLINQ 是 Parallel Language-Integrated Query 的缩写，它允许在 LINQ 查询中应用并行化。通过使用 `AsParallel()` 方法，可以将普通的 LINQ 查询转换为并行查询，从而提高查询性能。

var result = from num in numbers.AsParallel()
             where num % 2 == 0
             select num;

3、并行任务

Parallel.Invoke方法允许同时执行多个委托，无需等待它们全部完成。这对于执行多个独立任务的场景非常有用。

Parallel.Invoke(
    () => DoTask1(),
    () => DoTask2(),
    () => DoTask3()
);

4、数据分区

Parallel.ForEach 和 Parallel.For方法允许指定数据分区方式，从而更好地控制并行执行的方式。通过使用 Partitioner类，可以实现更灵活的数据分区策略。

var partitioner = Partitioner.Create(numbers, true);
Parallel.ForEach(partitioner, (num) =>
{
    // 执行并行操作
    Console.WriteLine(num);
});

并行编程的Parallel.ForEach 和 Parallel.For方法有它们的异步方法Parallel.ForEachAsync和Parallel.ForAsync，大家可以根据项目情况来调用。需要注意的是ForEachAsync仅支持.NET6以上版本，Parallel.ForAsync仅支持刚发布的.NET 8。

二、Parallel的原理

Parallel库是.NET中的一个强大工具，它的实现基于工作窃取算法、任务分解、并发集合和线程池等关键技术。通过将任务分解为多个子任务，并采用工作窃取算法实现任务的高效调度，Parallel库有效地利用了系统的多核处理能力。此外，它提供了对并发集合的支持，避免了多线程访问时的潜在问题。通过这些机制，Parallel库简化了并行编程的复杂性，使开发人员能够以更轻松的方式利用并行性，提高应用程序的性能和响应能力，而无需深入处理底层线程管理的细节。

三、使用案例

图像处理

考虑一个图像处理的场景，我们需要对一批图像进行模糊处理。传统的串行方法可能会导致处理时间过长，而使用并行编程可以显著提高处理速度。

public void BlurImages(List<Image> images)
{
    Parallel.ForEach(images, (image) =>
    {
        // 调用图像处理库进行模糊处理
        ImageProcessor.Blur(image);
    });
}

在这个例子中，Parallel.ForEach使得每张图片都可以在不同的处理单元上并行执行模糊处理操作，从而提高处理图片效率。

结语

通过.NET中的Parallel库，开发人员可以更轻松地利用多核系统的性能优势，提高应用程序的并行处理能力。并行编程不仅能够简化代码，还能显著提高程序的执行效率，特别是在处理大规模数据集或执行密集计算任务时。合理使用Parallel库，可以使应用程序更具扩展性、响应性和性能。

虽然Parallel类为并行编程提供了便利性，但也伴随着一些潜在缺点。这包括调试的复杂性，因为并行程序可能引入难以追踪的问题，线程安全性的挑战，需要小心管理共享数据的访问，以及性能开销的可能性，包括线程创建和上下文切换。并行编程还引入了代码的复杂性，可能导致死锁、饥饿和任务划分不均等问题。在使用Parallel时，开发人员需要根据项目情况酌情使用。

希望本文.NET开发者有所帮助，对于.NET的Parallel并行编程你还知道哪些？欢迎留言讨论或者吐槽本文。

参考：

1、微软官网：learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.threading.tasks.parallel?view=net-8.0

2、AI查询

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