C#并行编程之数据并行Tasks.Parallel类

什么是数据并行

数据并行是并行编程中的一种模式，它的目的是对一个非常大的数据集进行并行处理。为了实现数据并行，可以将数据划分成多个部分，然后在多个处理器（或者CPU核心）上同时处理这些部分。每个处理器/核心都处理同一份代码，但是处理的数据不同。

Tasks.Parallel类

.NET Framework提供了Tasks.Parallel类，这个类可以让开发者轻松实现数据并行。这个类中的方法可以自动地将数据划分成多个小部分，并在多个处理器上并行执行。Tasks.Parallel类是.NET Framework 4中新增的一个功能，它为开发者提供了一种简单易用的方式，来并行处理大量数据。

基本用法

在Tasks.Parallel类中，有三个常用的方法，可以实现并行执行代码：

1. Parallel.For(): 这个方法可以用来执行for循环中的代码，并行处理多个循环迭代。假设我们要并行计算数组a中每个元素的平方，我们可以这么做：

int[] a = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5 };
Parallel.For(0, a.Length, i => 
{
    a[i] = a[i] * a[i];
});

在这个例子中，我们使用Parallel.For方法并行执行了一个for循环，它计算了数组a中每个元素的平方。Parallel.For方法的三个参数分别是：循环的起始值、循环的结束值和一个Lambda表达式。Lambda表达式接收循环变量（这里是i），并执行循环体中的代码。

1. Parallel.ForEach(): 这个方法是遍历集合中的元素，并对每个元素执行一段代码。假设我们要遍历一个字符串列表，并打印每个字符串的长度，我们可以这么做：

List<string> list = new List<string>() { "hello", "world", "goodbye", "moon" };
Parallel.ForEach(list, s =>
{
    Console.WriteLine("{0} - {1}", s, s.Length);
});

在这个例子中，我们使用Parallel.ForEach方法并行遍历了一个字符串列表，对每个元素执行了一段Lambda表达式中的代码。

1. Parallel.Invoke(): 这个方法可以让我们在多个处理器上并行执行多个方法。假设我们有两个计算密集型的方法A和B，我们可以这么做：

Parallel.Invoke(() => A(), () => B());

在这个例子中，我们使用Parallel.Invoke方法并行执行了两个方法A和B。

取消并行处理

Tasks.Parallel类还支持取消并行处理。如果在并行执行的过程中，用户试图中断程序的执行，我们可以使用CancellationTokenSource类和CancellationToken类来取消并行处理。

假设我们要对一个非常大的数组执行并行处理，但是用户在处理过程中想取消操作。我们可以这么做：

int[] a = new int[100000000];
CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();
ParallelOptions po = new ParallelOptions();
po.CancellationToken = cts.Token;
try
{
    Parallel.For(0, a.Length, po, i =>
    {
        a[i] = a[i] * a[i];
        if (i > 1000 && po.ShouldExitCurrentIteration)
        {
            cts.Cancel();
        }
    });
}
catch (OperationCanceledException)
{
    Console.WriteLine("Operation was cancelled.");
}

在这个例子中，我们使用CancellationTokenSource类和ParallelOptions类来实现取消操作。我们首先创建了一个CancellationTokenSource对象，并将它的Token属性赋值给了ParallelOptions对象的CancellationToken属性。然后，在循环体中，我们通过调用ParallelOptions对象的ShouldExitCurrentIteration属性来判断是否需要取消操作。如果循环已经执行了一定次数（这里是1000），就调用CancellationTokenSource对象的Cancel方法来取消操作。

多线程安全

并行编程当中，多个线程同时访问同一份数据，容易引发竞争状态（race condition）和死锁（deadlock）等问题。为了避免这些问题，我们需要使用锁（lock）、互斥（Mutex）或信号量（Semaphore）等机制来保证多线程安全。

Tasks.Parallel类中的方法默认是线程安全的，因为每个线程都只访问自己的数据。但是，如果我们需要对共享资源进行访问和修改，就需要自己编写线程安全的代码，以避免竞争状态和死锁等问题。

总结

Tasks.Parallel类是.NET Framework中实现数据并行的重要组件。通过使用这个类中的方法，开发者可以轻松地实现高效的并行处理，提高应用程序的性能。同时，我们需要自己编写线程安全的代码，以确保多线程操作的正确性。

示例

遍历并发下载多个网页

下面的示例展示了如何并行地从多个网页中下载HTML代码，并将结果存储到本地磁盘上：

string[] urls = new string[] { "http://www.baidu.com", "http://www.google.com", "http://www.bing.com" };
Parallel.ForEach(urls, url =>
{
    WebClient client = new WebClient();
    string html = client.DownloadString(url);
    string fileName = Path.GetFileName(url) + ".html";
    File.WriteAllText(fileName, html);
});

在这个示例中，我们使用了Parallel.ForEach方法，并行地遍历了一个字符串数组。对于每个字符串，我们创建了一个WebClient对象，并使用它来下载相应网页的HTML代码。最后，我们将HTML代码保存到本地磁盘上，文件名为网页的URL地址。

并行排序一个大数组

下面的示例展示了如何并行地对一个非常大的数组进行排序：

int[] a = new int[1000000];
Random rand = new Random();
for (int i = 0; i < a.Length; i++)
{
    a[i] = rand.Next(100);
}
Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, a.Length), range =>
{
    Array.Sort(a, range.Item1, range.Item2 - range.Item1);
});
Array.Sort(a);

在这个示例中，我们首先创建了一个随机数组a，数组长度为100万。然后，使用Parallel.ForEach方法并行遍历了一个分区（Partitioner.Create），并调用了Array.Sort方法对每个分区中的数据进行排序。最后，我们再次调用Array.Sort方法对整个数组进行排序，以确保数据的正确顺序。