详解c# PLINQ中的分区

详解c# PLINQ中的分区

在C#的PLINQ（Parallel LINQ）中，要实现并行操作需要将数据分成更小的块或分区。这样可以更好地利用CPU的多个核心，从而加速处理速度。本文将为您介绍如何在C# PLINQ中使用分区。

分区概述

C# PLINQ中的分区是指将数据拆分成较小的集合，以便将工作负载分布在多个处理器核心上。分区是对于运算所需的,因为对于很大的数据集(大于50万)可能会导致性能下降，因此进行分区可提高处理速度。

创建分区

下面的代码演示如何使用C# PLINQ在数据集上创建分区。

var dataSet = Enumerable.Range(0, 1000000);
var partition = Partitioner.Create(dataSet, true); // 创建分区

这里我们先使用 Enumerable.Range() 创建一个含有 1000000 个数字的数据集。函数 Partitioner.Create() 则可以将数据集分成多个块，同时设定 true 参数意味着如果数据还未完全处理时，会继续进行分区。

遍历分区

下面的代码展示了如何遍历分区：

Parallel.ForEach(partition, (chunk) =>
{
   // 对每个分区chunk做处理 
   foreach (var item in chunk)
   {
       // 处理每个 item
   }
});

代码中，我们使用 Parallel.ForEach() 对分区进行遍历。其中 chunk 是单个分区，代码中给出了对每个分区的的遍历方式，这里使用 foreach 循环处理单个分区中的每个元素。

管理分区分配

有一种情况是明确的分配处理器核心数，这可以通过 Parallel.ForEach() 的 WithDegreeOfParallelism 方法进行设置，下面是一个示例：

Parallel.ForEach(partition, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount }, (chunk) =>
{
      // 在这里面处理分区chunk。
});

在这里我们使用 MaxDegreeOfParallelism 设置并行度，这意味着我们可以并行处理的最大分区数量等于处理器核心数。

本文简述了在C# PLINQ中如何使用分区，包括创建分区和遍历分区的方法，并进行了示例说明。在将数据集分割成更小块的同时，可以实现更好的并行化程序，提高性能并缩短计算时间。