.NET 4并行编程编码指南
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更新于2024-07-31
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"平行编程在.NET 4中的编码指南"
平行编程在.NET 4是一个重要的主题，它涉及到如何利用多核处理器的优势，编写出可靠、可维护且高效的程序和库。微软通过.NET Framework 4提供了一系列工具和技术来简化并行编程，帮助开发者构建能够充分利用现代硬件的软件。
1. 并行编程基础
- .NET Framework 4引入了多个并行编程原语，以简化多线程编程。这些原语包括任务（Tasks）、并行循环（Parallel.For和Parallel.ForEach）以及并行查询（Parallel LINQ）。
2. 任务（Tasks）
- 任务是.NET 4中处理并发和并行计算的基本单元。它们允许开发者将工作分解为更小的子任务，并且可以被调度到不同的线程上执行，从而提高执行效率。
3. 并行循环（Parallel.For和Parallel.ForEach）
- 这两个方法提供了并行化迭代数组或集合的能力，使得程序员可以很容易地将串行循环转换为并行操作，以利用多核处理器的并行能力。
4. 并行LINQ (PLINQ)
- PLINQ是LINQ to Objects的并行版本，它自动将查询并行化，从而在数据处理时实现更快的速度。PLINQ使用任务并行库（TPL）来处理数据流，提供了易于使用的并行查询语法。
5. 并发集合（Concurrent Collections）
- .NET 4提供了一系列线程安全的集合类，如ConcurrentDictionary、ConcurrentQueue和ConcurrentStack，它们可以在多线程环境下安全地读写，无需额外的同步机制。
6. 协调原语（Coordination Primitives）
- 包括锁、信号量、事件和条件变量等，这些协调原语用于线程间的通信和同步，确保正确性和避免数据竞争。
7. 正确性与线程安全
- 确保并行代码的正确性至关重要。开发者需要理解线程安全的概念，避免竞态条件和死锁等问题。
8. 性能优化
- 通过测量和分析性能，可以识别瓶颈并进行优化。内存分配和缓存对性能有显著影响，因此应谨慎处理。
- 使用性能工具，如Visual Studio的性能分析器，可以帮助诊断和改进代码性能。
9. 库开发
- 当开发并行库时，文档应明确说明库的线程安全性，以便用户了解何时和如何安全地使用。
- 可选的并行性允许用户根据需要开启或关闭并行执行，以适应不同场景。
10. 异常处理
- 并行编程中，异常处理需要特别注意，因为异常可能在多个线程中同时发生，需要妥善处理和传播。
11. 取消
- 取消机制允许在运行时取消并行操作，这在长时间运行的任务或需要响应用户输入的情况下非常有用。
12. 测试
- 并行代码的测试必须涵盖并发行为，包括冲突检测和一致性验证。
- 使用专门的测试工具，如Microsoft Concurrency Visualizer，可以帮助发现并解决并发问题。
13. 与其他技术的交互
- 在用户界面（如WPF和WinForms）和Web应用（如ASP.NET）中使用并行编程时，需要注意线程安全和UI更新的问题。
- 对于跨平台技术，如Silverlight，开发者需要考虑其特有的并行限制。
14. 学习更多
- 要深入理解并行编程在.NET 4中的应用，可以参考官方文档、书籍、博客和在线教程，不断学习和实践。
通过遵循这些编码准则和最佳实践，开发者可以更好地利用.NET Framework 4提供的工具和特性，构建出高效、可靠的并行应用程序。
6 | P a g e
For example, this code uses a Parallel.For loop to check which numbers in an input array are primes:
int[] numbers = ...;
bool[] isPrime = new bool[numbers.Length];
Parallel.For(0, numbers.Length, i => {
isPrime[i] = numbers[i] >= 2;
for(int factor = 2; factor * factor <= numbers[i]; factor++) {
if (numbers[i] % factor == 0) {
isPrime[i] = false;
break;
}
}
});
Since multiple threads will be used to evaluate the loop body, this parallel loop will potentially execute
faster on a multi-core machine, compared to a corresponding sequential loop.
DO make sure that the loop body delegate is thread-safe, since it will be called from multiple threads
concurrently.
DO verify that the loop body delegate does not make assumptions about the order in which loop
iterations will execute. For example, there is no guarantee that a thread will process its partition of input
elements in the order in which they appear in the input, even though in the current version it will.
CONSIDER increasing the work done by each iteration in a parallel loop if it is very low. The body of a
parallel loop is a delegate, and invoking it incurs some overhead. If the work done by the loop body is
very small, the delegate invocation overhead may dominate the running time.
Here is an example of a parallel loop with an inexpensive body:
Parallel.For(0, arr.Length, i =>
{
arr[i] = (int)Math.Sqrt(arr[i]);
});
In the parallel loop, the overhead of invoking the loop body delegate has a significant impact on the
performance. To address this performance issue, we can restructure the loop so that each call of the
delegate processes an entire chunk of elements.
To save you the work of breaking up the range into chunks, Partitioner class provides a solution that
does this for you:
Parallel.ForEach(
Partitioner.Create(0, arr.Length, 1024),
range => {
for (int i = range.Item1; i < range.Item2; i++)
{
arr[i] = (int)Math.Sqrt(arr[i]);
}
});
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