Герберт Шилдт - C# 4.0: полное руководство

-5 -6 -1 -2 -3 -4

Как видите, в том потоке, где поиск выполнялся в верхней части массива, отрицательные значения -5 и -6 были обнаружены раньше, чем значение -1 в том потоке, где поиск происходил в нижней части массива. Следует, однако, иметь в виду, что из-за отличий в степени загрузки задачами, количества доступных процессоров и прочих факторов системного характера могут быть получены разные результаты. А самое главное, что результирующая последовательность совсем не обязательно будет отражать порядок формирования исходной последовательности.

Как отмечалось в предыдущем разделе, по умолчанию порядок формирования результирующей последовательности в параллельном запросе совсем не обязательно должен отражать порядок формирования исходной последовательности. Более того, результирующую последовательность следует рассматривать как практически неупорядоченную. Если же результат должен отражать порядок организации источника данных, то его нужно запросить специально с помощью метода AsOrdered(), определенного в классе ParallelEnumerable. Ниже приведены обобщенная и необобщенная формы этого метода:

public static ParallelQuery AsOrdered(this ParallelQuery source)

public static ParallelQuery

AsOrdered(this ParallelQuery source)

где TSource обозначает тип элементов в источнике данных source. Метод AsOrdered()можно вызывать только для объекта типа ParallelQuery, поскольку он является методом расширения класса ParallelQuery.

Для того чтобы посмотреть, к какому результату может привести применение метода AsOrdered(), подставьте его вызов в приведенный ниже запрос из предыдущего примера программы.

// Использовать метод AsOrdered() для сохранения порядка

// в результирующей последовательности.

var negatives = from val in data.AsParallel().AsOrdered() where val < 0 select val;

После выполнения программы порядок следования элементов в результирующей последовательности будет отражать порядок их расположения в исходной последовательности.

Параллельный запрос отменяется таким же образом, как и задача. И в том и в другом случае отмена опирается на структуру CancellationToken, получаемую из класса CancellationTokenSource. Получаемый в итоге признак отмены передается запросу с помощью метода WithCancellation(). Отмена параллельного запроса производится методом Cancel(), который вызывается для источника признаков отмены. Главное отличие отмены параллельного запроса от отмены задачи состоит в следующем: когда параллельный запрос отменяется, он генерирует исключение OperationCanceledException, а не AggregateException. Но в тех случаях, когда запрос способен сгенерировать несколько исключений, исключение OperationCanceledExceptionможет быть объединено в совокупное исключение AggregateException. Поэтому отслеживать лучше оба вида исключений.

Ниже приведена форма объявления метода WithCancellation():

public static ParallelQuery WithCancellation (

this ParallelQuery source,

CancellationToken cancellationToken)

где source обозначает вызывающий запрос, a cancellationToken — признак отмены. Этот метод возвращает запрос, поддерживающий указанный признак отмены.

В приведенном ниже примере программы демонстрируется порядок отмены параллельного запроса, сформированного в программе из предыдущего примера. В данной программе организуется отдельная задача, которая ожидает в течение 100 миллисекунд, а затем отменяет запрос. Отдельная задача требуется потому, что цикл foreach, в котором выполняется запрос, блокирует выполнение метода Main()до завершения цикла.

// Отменить паралельный запрос

using System;

using System.Linq;

using System.Threading;

using System.Threading.Tasks;

class PLINQCancelDemo {

static void Main() {

CancellationTokenSource cancelTokSrc = new CancellationTokenSource();

int[] data = new int[10000000];

// Инициализировать массив данных положительными значениями,

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

//А теперь ввести в массив данных ряд отрицательных значений,

data[1000] = -1;

data [14000] = -2;

data[15000] = -3;

data[676000] = -4;

data[8024540] = -5;

data [9908000] = -6;

// Использовать запрос PLINQ для поиска отрицательных значений,

var negatives = from val in

data.AsParallel(). WithCancellation(cancelTokSrc.Token)

where val < 0

select val;

// Создать задачу для отмены запроса по истечении 100 миллисекунд.

Task cancelTsk = Task.Factory.StartNew(() => {

Thread.Sleep(100);

cancelTokSrc.Cancel();

});

try {

foreach(var v in negatives)

Console.Write(v + " ");

} catch(OperationCanceledException exc) {

Console.WriteLine(exc.Message);

} catch(AggregateException exc) {

Console.WriteLine (exc);

} finally {

cancelTsk.Wait();

cancelTokSrc.Dispose();

cancelTsk.Dispose();

}

Console.WriteLine();

}

}

Ниже приведен результат выполнения этой программы. Если запрос отменяется до его завершения, то на экран выводится только сообщение об исключительной ситуации.

Запрос отменен с помощью маркера, переданного в метод WithCancellation.

Как упоминалось ранее, PLINQ представляет собой довольно крупную подсистему. Это объясняется отчасти той гибкостью, которой обладает PLINQ. В PLINQ доступны и многие другие средства, помогающие подстраивать параллельные запросы под конкретную ситуацию. Так, при вызове метода WithDegreeOfParallelism()можно указать максимальное количество процессоров, выделяемых для обработки запроса, а при вызове метода AsSequential()— запросить последовательное выполнение части параллельного запроса. Если вызывающий поток, ожидающий результатов от цикла foreach, не требуется блокировать, то для этой цели можно воспользоваться методом ForAll(). Все эти методы определены в классе ParallelEnumerable. А в тех случаях, когда PLINQ должен по умолчанию поддерживать последовательное выполнение, можно воспользоваться методом WithExecutionMode(), передав ему в качестве параметра признак ParallelExecutionMode.ForceParallelism.

Далеко не все запросы выполняются быстрее только потому, что они распараллелены. Как пояснялось ранее в отношении TPL, издержки, связанные с созданием параллельных потоков и управлением их исполнением, могут "перекрыть" все преимущества, которые дает распараллеливание. Вообще говоря, если источник данных оказывается довольно мелким, а требующаяся обработка данных — очень короткой, то внедрение параллелизма может и не привести к ускорению обработки запроса. Поэтому за рекомендациями по данному вопросу следует обращаться к информации корпорации Microsoft.