C#多线程系列之多阶段并行线程攻略

在 C# 中，多线程技术是常用的程序优化手段之一。在处理数据大规模运算、计算密集型算法处理、IO密集型任务等场景中，多线程可以充分利用多核CPU的计算资源。而对于计算密集型任务，为了充分利用 CPU 的核心数，在代码中需要使用多阶段并行线程。

多阶段并行线程有什么优势？

多阶段并行线程在计算密集型任务中的优势有以下几个方面：

充分利用多核CPU的计算资源，大幅缩短处理时间。
有效缓解因为单个线程阻塞导致的资源浪费，如在IO等待等待时可以切换到其他线程执行。
提高代码可维护性，将大型任务分解为多个小任务，每个小任务独立处理，便于调试和维护。

多阶段并行线程的实现方式

实现方式主要有三种：

Thread Pool
Task Parallel Library (TPL)
Parallel Class

在这里我们将主要介绍 Task Parallel Library (TPL) 和 Parallel Class 的实现方式。

使用 Task Parallel Library (TPL)

TPL 是 C# 中用于并行处理任务的一种机制，它包含了几个非常有用的类和方法。其中最核心的类就是 Task 类，通过该类，我们可以定义一项工作，并调度这项工作的执行。具体实现如下：

Task.Factory.StartNew(() => {
    // 执行需要进行并发处理的代码
    // 可以是多线程或多阶段并行线程的方式实现。
});

这段代码使用 TPL 将并发处理的代码放入一个新的工作线程的队列中，等待线程池的线程进行处理。可以通过定义多个工作任务线程，将多个独立的任务并发执行，通过调用 Task.WaitAll 方法等待所有的任务完成。

除此之外，还有其他一些方法和类可以处理多阶段并行任务，详见 Microsoft 官方文档。

使用 Parallel Class

Parallel Class 是 C# 中另一种方便的多线程/多阶段并行处理的工具类。主要有两个方法可以使用，Parallel.Invoke 和 Parallel.ForEach。

Parallel.Invoke 方法：执行多个并发的方法。

Parallel.Invoke(
    () => DoSomeUsefulWork1(),
    () => DoSomeUsefulWork2()
);

Parallel.ForEach 方法：遍历并发执行列表元素。

Parallel.ForEach(items, item => {
   Process(item);
});

示例：多阶段并行计算圆周率

接下来，我们结合一个简单的求圆周率的例子来演示多阶段并行线程的实现过程。

首先，考虑基本的算法流程 ———— 从0到n循环，计算每个数的平方根之和。这个任务可以分为两个步骤：

计算在指定范围内的数的平方根之和；
累加所有子任务的结果。

具体代码实现如下：

static void Main(string[] args)
{
    int n = 1000000;
    int processors = Environment.ProcessorCount;
    double sum = 0;
    object lockObj = new object();
    Parallel.For(0, processors, i =>
    {
        double partialSum = 0;
        for (int j = i; j < n; j += processors)
        {
            double v = Math.Sqrt(j);
            partialSum += v;
        }
        lock (lockObj)
        {
            sum += partialSum;
        }
    });
    Console.WriteLine("Result: " + sum * 4.0);
}

在这个例子中，我们通过 Parallel.For 方法将整个任务分为了多个小任务并发执行，同时通过锁的方式来保证多线程的数据修改安全。这样子我们就实现了多阶段并行线程进行计算圆周率的任务。

示例：多阶段并行计算矩阵乘法

矩阵乘法是另一个计算密集型任务，可以很好的展示多阶段并行线程的优势。

下面的示例代码通过 Parallel.Invoke 方法和 Parallel.For 方法，将整个计算任务进行划分，实现了多阶段并行线程的加速。

static void MultiplyMatricesParallel(double[,] matA, double[,] matB,
    double[,] result)
{
    int matACols = matA.GetLength(1);  // can't use var in parameter
    int matBCols = matB.GetLength(1);
    int matARows = matA.GetLength(0);

    // Delegate invokes MultiplyMatrices method.
    Parallel.For(0, matARows, i =>
    {
        for (int j = 0; j < matBCols; j++)
        {
            double temp = 0;
            for (int k = 0; k < matACols; k++)
            {
                temp += matA[i, k] * matB[k, j];
            }
            result[i, j] = temp;
        }
    });
}

这个例子通过使用并发循环，充分利用多核CPU的资源，同时采用一些计算优化策略，如矩阵转置等方式，实现了高效的矩阵乘法计算。

总结

多阶段并行线程可以提高代码的处理效率，通过将任务分解为多个小任务并行计算，充分发挥了多核CPU的计算能力。在 C# 程序中实现多阶段并行线程，可以采用多种方式，如 Task Parallel Library 和 Parallel Class 等。根据实际需求，选择最合适的方式来进行多阶段并行线程的处理。

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C#多线程系列之多阶段并行线程