Вступление

C каждым днем жизнь программиста усложняется, так как приходится следить и изучать новые технологии, фреймворки и т.д. Но вместе с тем большая часть рутинных задач упрощается. Примером такого упрощения является Microsoft Parallel Extensions to .NET Framework 3.5, June 2008 Community Technology Preview, который можно Источник В Parallel Extensions реализовано несколько подходов

Деклартивный параллелизм (Declarative data parallelism) - Parallel Language Integrated Query (или Parallel LINQ, сокращенно PLINQ) - это реализация LINQ-to-Objects, который исполняет запросы параллельно, используя доступные ядра и процессоры машины.

Императивный параллелизм (Imperative data parallelism) - Parallel Extensions также содержат механизмы выполнения императивных операций, таких как for и foreach, параллельно, автоматически разделяя выполнение цикла.

Императивное распараллеливание задач (Imperative task parallelism) - возможность запускать несколько задач параллельно, а также отменять и ждать конкретные задачи.

Требования: наличие установленного .NET Framework 3.5.

Task Parallel Library

Последовательная модель, реализованная в System.Threading.Tasks.Task и System.Threading.Tasks.Future классах, позволяет с помощью метода ContinueWith запускать некое задание после окончания предыдущих, таким образом модно управлять расписанием задач и приоритетом их выполнения.

Особенно это актуально для Future, где есть доступ до значения Value предыдущей задачи, что дает возможность писать dataflow-oriented приложения:

var futureC = Future.Create(() => A()).ContinueWith(a => B(a.Value))
.ContinueWith(b => C(b.Value));

Следующим интересным моментом является метод WaitAny, который ждет окончание работы любого из заданных методов. Рассмотрим пример:

var algorithms = new []
{
    Future.Create(() => Alg1()) ,
    Future.Create(() => Alg2()) ,
    Future.Create(() => Alg3()) ,
    Future.Create(() => Alg4())
};

var result = algorithms[Task.WaitAny(algorithms)].Value;

В данном случае результат получим тогда, когда любой из алгоритмов Alg1, Alg2, Alg3, Alg4 закончит свою работу. PLINQ - AsParallel()

Помните, в КВНе: наличие баяна на сцене автоматически делает наше выступление музыкальным [:)]! Так и здесь: наличие выражения AsParallel() в LINQ-запросe автоматически делает его параллельным:

IEnumerable list = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10 };
var result = list.Where(i => (i > 5)).Count();

IEnumerable list = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10 };
var result = list.AsParallel().Where(i => (i > 5)).Count();
Parallel.For и Parallel.FoEach

Как вы уже догадались, Parallel.For и Parallel.ForEach дают возможность выполнять циклы For и ForEach параллельно.

Для этого код

for (int i = start; i < end; i++)
    DoSomeWork();

нужно переписать в виде:

Parallel.For(start, end,
    i=> DoSomeWork());

Даже можно записывать результаты выполнения функции

for (int i = 0; i < N; i++)
{
    results[i] = Compute(i);
} 

как:

Parallel.For(0, N,
    delegate(int i) { results[i] = Compute(i); }
);

C ForEach нужно быть осторожнее, так как синхронизацию нужно реализовывать самому. Parallel.Invoke()

Parallel.Invoke() используется для выполнения разноплановых задач, как правило, не связанных между собой. Пример использования:

static void WalkTree(Tree tree, Action func)
{
    if (tree == null) return;
    WalkTree(tree.Left, func);
    WalkTree(tree.Right, func);
    func(tree.Data);
}

Переписываем как:

static void WalkTree(Tree tree, Action func)
{
    if (tree == null) return;
    Parallel.Invoke(
        () => WalkTree(tree.Left, func) ,
        () => WalkTree(tree.Right, func) ,
        () => func(tree.Data)
    );
}

Таким образом, используя Parallel Extensions, мы имеем возможность с минимальными изменениями кода получить более производительный код. Но о производительности и некоторых других возможностях библиотеки поговорим в следующий раз.