C#并行编程之PLINQ(并行LINQ)

那我就简要介绍下C#并行编程中的PLINQ，并提供两个示例说明。

什么是PLINQ？

PLINQ，全名叫做Parallel LINQ，是C#中的一个并行编程库。它基于LINQ（Language Integrated Query，语言集成查询），可以让我们更方便地执行并行查询和数据操作。相较于手动编写多线程代码，PLINQ让我们的代码更加容易编写和维护，从而大大提升了开发效率。

如何使用PLINQ？

PLINQ相较于普通LINQ来说，只有一些简单的区别。主要包含两个方面：

1. 引入System.Linq.Parallel命名空间（using System.Linq.Parallel;）
2. 在查询语句中添加AsParallel()方法

下面是一个简单的示例，如何使用PLINQ对一个数组进行并行查询：

using System;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        int[] numbers = Enumerable.Range(0, 1000000).ToArray();

        var parallelQuery = from item in numbers.AsParallel()
                            where item % 2 == 0
                            select item;

        parallelQuery.ForAll(Console.WriteLine);
    }
}

上述代码中，我们首先创建了一个int类型的数组numbers，其中存储了从0到999,999的所有数字。接着，我们对数组进行了一个PLINQ查询，筛选出其中所有能被2整除的数字。最后，我们使用了ForAll()方法将查询结果逐个打印到控制台上。

需要注意的是，虽然PLINQ可以让我们的查询获得并行处理的优势，但并不是所有情况下都适用。因为并行处理的消耗和开销也非常高，因此只有在处理大量数据时才能发挥出PLINQ的优势。

下面再给出一个示例，说明PLINQ在一些特定的场景中可以带来更大的优势。

示例2：PLINQ在GroupBy操作中的优势

在LINQ中，我们经常需要对数据进行分组操作，GroupBy便是一个常见的操作。在这个操作中，PLINQ可以发挥更大的优势。

举个例子，我们现在有一个数组，其中存储了1000万条数据，每条数据包含了一个日期和一个价格。我们需要根据日期将相同日期的价格进行合并，最后得到每一天的总价。对于这种需求，普通的LINQ查询可以完成，但需要比较长的时间。

下面是普通的LINQ代码示例：

using System;
using System.Linq;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        var data = GenerateData(10000000);

        var query = from item in data
                    group item by item.Date into g
                    select new
                    {
                        Date = g.Key,
                        TotalPrice = g.Sum(x => x.Price)
                    };

        foreach (var item in query)
        {
            Console.WriteLine("{0:yyyy-MM-dd}: {1}", item.Date, item.TotalPrice);
        }
    }

    static Data[] GenerateData(int count)
    {
        var random = new Random();
        var startDate = new DateTime(2019, 1, 1);
        var data = Enumerable.Range(0, count).Select(x =>
        {
            var date = startDate.AddDays(random.Next(365));
            var price = random.Next(1000);
            return new Data(date, price);
        }).ToArray();
        return data;
    }
}

class Data
{
    public DateTime Date { get; set; }
    public int Price { get; set; }

    public Data(DateTime date, int price)
    {
        this.Date = date;
        this.Price = price;
    }
}

我们先生成了包含了1000万条数据的数组，然后对它进行了一个GroupBy的操作，根据日期对数据进行分组，然后再对每一组数据求和。最后，我们将结果逐一输出到控制台上。

上述代码的运行时间比较长，我们需要花费几秒钟的时间才能看到结果。接下来，我们看看PLINQ如何处理这个问题。

using System;
using System.Linq;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        var data = GenerateData(10000000);

        var query = from item in data.AsParallel()
                    group item by item.Date into g
                    select new
                    {
                        Date = g.Key,
                        TotalPrice = g.Sum(x => x.Price)
                    };

        foreach (var item in query)
        {
            Console.WriteLine("{0:yyyy-MM-dd}: {1}", item.Date, item.TotalPrice);
        }
    }

    static Data[] GenerateData(int count)
    {
        var random = new Random();
        var startDate = new DateTime(2019, 1, 1);
        var data = Enumerable.Range(0, count).Select(x =>
        {
            var date = startDate.AddDays(random.Next(365));
            var price = random.Next(1000);
            return new Data(date, price);
        }).ToArray();
        return data;
    }
}

class Data
{
    public DateTime Date { get; set; }
    public int Price { get; set; }

    public Data(DateTime date, int price)
    {
        this.Date = date;
        this.Price = price;
    }
}

我们只需要在查询语句中添加AsParallel()方法，便可以让PLINQ自动对数据进行并行处理。此时，我们再次运行代码，发现PLINQ在处理1000万条数据的时候，表现得比普通LINQ要快不少。

总结

PLINQ是C#中的一个非常有用的并行编程库，在处理大量数据的时候可以带来很大的优势。当然，PLINQ并不能适用于所有情况，我们需要根据具体情况来使用。在使用PLINQ时，需要注意几个问题：

1. 不要滥用PLINQ，只有输入数据量比较大的情况下才适用
2. PLINQ的代价非常大，只有在并行处理的性能提升至少能够弥补代价时才能使用
3. 可以通过适当调整一些参数来优化PLINQ在具体场景下的性能表现，在相应场景下对PLINQ进行定制化编程。