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    C# Parallel 类指南

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    By on C#

    了解 Parallel 类

    Parallel是.NET中的一个类，用于简化并行编程。它提供了一组方便的方法，帮助开发人员在多核处理器和多线程环境下执行任务，从而加速应用程序的执行。Parallel类可以自动将任务分成更小的子任务，并在多个线程上并行执行这些子任务，从而使利用多核处理器的能力变得更加容易和有效。Parallel还提供了一套机制来处理任务的取消和异常，减少了线程管理的复杂性，让开发人员更专注于任务本身。

    Parallel类的特点

    1. 自动任务分割：Parallel类可以自动将任务分成更小的子任务，并在多个线程上并行执行这些子任务。这样可以充分利用多核处理器的能力，加快任务的完成速度。
    2. 简化线程管理：使用Parallel类，开发人员无需手动创建和管理线程。Parallel类会根据系统资源和任务的复杂性自动调整线程数量，并将任务分发给可用的线程进行执行。这样可以减少线程管理的复杂性，让开发人员更专注于任务本身。
    3. 支持任务取消和异常处理：Parallel类提供了一套机制来处理任务的取消和异常。开发人员可以使用CancellationToken来取消并行任务的执行，并使用AggregateException来捕获并处理任务执行中可能出现的异常。
    4. 可扩展性：Parallel类可以轻松地与其他.NET框架的功能和类集成。例如，它可以与LINQ查询结合使用，以在并行环境中执行复杂的数据处理操作。

    方法

    1. Parallel.Invoke方法：并行执行多个Action委托。
    2. Parallel.For方法：并行迭代指定范围内的整数序列。
    3. Parallel.ForEach方法：并行迭代指定的集合。
    4. Parallel.While方法：并行执行指定的while循环。
    5. Parallel.ForEach<TSource, TLocal>方法：具备本地状态的并行迭代指定的集合。
    6. Parallel.For<TSource, TLocal>方法：具备本地状态的并行迭代指定范围内的整数序列。
    7. Parallel.ForEach方法：并行迭代指定集合的元素，生成相应的结果集合。
    8. Parallel.For方法：并行迭代指定范围内的整数序列，生成相应的结果集合。

    Parallel.For 简单示例

    Parallel 类的使用示例

    以下是一个使用 Parallel 类的 For 方法执行并行任务的简单示例：

    using System.Diagnostics;

var nums = Enumerable.Range(1, 10).ToArray();

Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();

// 使用 Parallel.For 进行并行计算 
Parallel.For(0, nums.Length, i =>
{
    Console.Write(getnum(nums[i]) + ",");
});

Console.WriteLine($"Parallel.For 耗时：{sw.ElapsedMilliseconds} 毫秒");

sw.Restart();
 
for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
{
    Console.Write( getnum(nums[i])+",");
}
 
Console.WriteLine($"传统 for 循环耗时：{sw.ElapsedMilliseconds} 毫秒");


int getnum(int num) { 

    Thread.Sleep(1000);
    return num * num;
}

    输出：

    16,4,9,1,25,36,49,81,64,100,Parallel.For 耗时：1074 毫秒
1,4,9,16,25,36,49,64,81,100,传统 for 循环耗时：10063 毫秒

    上述代码中，我们创建了一个包含一个的数组，并使用 Parallel.ForEach 方法并行计算数组中每个元素的平方。在执行过程中，Parallel 类会自动分割任务，并在多个线程上并行执行任务，从而加快计算速度。

    结论

    Parallel类是.NET框架中一个强大的工具，用于简化并行编程。它提供了一种简单而有效的方式来利用多核处理器和多线程来加速应用程序的执行。通过自动任务分割、简化线程管理、支持任务取消和异常处理以及可扩展性等特点，Parallel类更轻松地编写高性能的并行代码。

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