Герберт Шилдт - C# 4.0: полное руководство

В TPL параллелизм данных поддерживается, в частности, с помощью метода For(), определенного в классе Parallel. Этот метод существует в нескольких формах. Его рассмотрение мы начнем с самой простой формы, приведенной ниже:

public static ParallelLoopResult

For(int fromlnclusive, int toExclusive, Action body)

где fromlnclusive обозначает начальное значение того, что соответствует переменной управления циклом; оно называется также итерационным, или индексным, значением; a toExclusive — значение, на единицу больше конечного. На каждом шаге цикла переменная управления циклом увеличивается на единицу. Следовательно, цикл постепенно продвигается от начального значения fromlnclusive к конечному значению toExclusive минус единица. Циклически выполняемый код указывается методом, передаваемым через параметр body. Этот метод должен быть совместим с делегатом Action, объявляемым следующим образом.

public delegate void Action(T obj)

Для метода For()обобщенный параметр Т должен быть, конечно, типа int. Значение, передаваемое через параметр obj, будет следующим значением переменной управления циклом. А метод, передаваемый через параметр body , может быть именованным или анонимным. Метод For()возвращает экземпляр объекта типа ParallelLoopResult, описывающий состояние завершения цикла. Для простых циклов этим значением можно пренебречь. (Более подробно это значение будет рассмотрено несколько ниже.)

Главная особенность метода For()состоит в том, что он позволяет, когда такая возможность имеется, распараллелить исполнение кода в цикле. А это, в свою очередь, может привести к повышению производительности. Например, процесс преобразования массива в цикле может быть разделен на части таким образом, чтобы разные части массива преобразовывались одновременно. Следует, однако, иметь в виду, что повышение производительности не гарантируется из-за отличий в количестве доступных процессоров в разных средах выполнения, а также из-за того, что распараллеливание мелких циклов может составить издержки, которые превышают сэкономленное время.

В приведенном ниже примере программы демонстрируется применение метода For()на практике. В начале этой программы создается массив data, состоящий из 1000000000 целых значений. Затем вызывается метод For(), которому в качестве "тела" цикла передается метод MyTransfогm(). Этот метод состоит из ряда операторов, выполняющих произвольные преобразования в массиве data. Его назначение — сымитировать конкретную операцию. Как будет подробнее пояснено несколько ниже, выполняемая операция должна быть нетривиальной, чтобы параллелизм данных принес какой-то положительный эффект. В противном случае последовательное выполнение цикла может завершиться быстрее.

// Применить метод Parallel.For() для организации параллельно

// выполняемого цикла обработки данных.

using System;

using System.Threading.Tasks;

class DemoParallelFor {

static int[] data;

// Метод, служащий в качестве тела параллельно выполняемого цикла.

// Операторы этого цикла просто расходуют время ЦП для целей демонстрации,

static void MyTransform(int i) {

data[i] = data[i] / 10;

if(data[i] < 10000) data[i] = 0;

if(data[i] > 10000 & data[i] < 20000) data[i] = 100;

if(data[i] > 20000 & data[i] < 30000) data[i] = 200;

if(data[i] > 30000) data[i] = 300;

}

static void Main() {

Console.WriteLine("Основной поток запущен.");

data = new int[100000000];

// Инициализировать данные в обычном цикле for.

for (int i=0; i < data.Length; i++) data[i] = i;

// Распараллелить цикл методом For().

Parallel.For(0, data.Length, MyTransform);

Console.WriteLine("Основной поток завершен.");

}

}

Эта программа состоит из двух циклов. В первом, стандартном, цикле for инициализируется массив data. А во втором цикле, выполняемом параллельно методом For(), над каждым элементом массива dataпроизводится преобразование. Как упоминалось выше, это преобразование носит произвольный характер и выбрано лишь для целей демонстрации. Метод For()автоматически разбивает вызовы метода MyTransform()на части для параллельной обработки отдельных порций данных, хранящихся в массиве. Следовательно, если запустить данную программу на компьютере с двумя доступными процессорами или больше, то цикл преобразования данных в массиве может быть выполнен методом For()параллельно.

Следует, однако, иметь в виду, что далеко не все циклы могут выполняться эффективно, когда они распараллеливаются. Как правило, мелкие циклы, а также циклы, состоящие из очень простых операций, выполняются быстрее последовательным способом, чем параллельным. Именно поэтому цикл forинициализации массива данных не распараллеливается методом For()в рассматриваемой здесь программе. Распараллеливание мелких и очень простых циклов может оказаться неэффективным потому, что время, требующееся для организации параллельных задач, а также время, расходуемое на переключение контекста, превышает время, экономящееся благодаря параллелизму. В подтверждение этого факта в приведеннрм ниже примере программы создаются последовательный и параллельный варианты цикла for, а для сравнения на экран выводится время выполнения каждого из них.

// Продемонстрировать отличия во времени последовательного

//и параллельного выполнения цикла for.

using System;

using System.Threading.Tasks;

using System.Diagnostics;

class DemoParallelFor {

static int[] data;

// Метод, служащий в качестве тела параллельно выполняемого цикла.

// Операторы этого цикла просто расходуют время ЦП для целей демонстрации,

static void MyTransform(int i) {

data[i] = data[i] / 10;

if(data[i] < 1000) data[i] = 0;

if(data[i] > 1000 & data[i] < 2000) data[i] = 100;

if(data[i] > 2000 & data[i] < 3000) data[i] = 200;

if(data[i] > 3000) data[i] = 300;

}

static void Main() {

Console.WriteLine("Основной поток запущен.");

// Create экземпляр объекта типа Stopwatch

// для хранения времени выполнения цикла.

Stopwatch sw = new Stopwatch();

data = new int[100000000];

// Инициализировать данные,