Новости

Конкурентность уже стала общепринятым методом разработки хорошо масштабируемых приложений, но параллельное программирование остается непростой задачей. Подробные примеры и комментарии к коду позволят разобраться в том, как современные инструменты повышают уровень абстракции и упрощают конкурентное программирование. Вы научитесь использовать async и await для асинхронных операций, расширять возможности кода за счет использования асинхронных потоков, исследовать потенциал параллельного программирования с библиотекой TPL Dataflow, создавать конвейеры потоков данных с библиотекой TPL Dataflow, задействовать функциональность System.Reactive на базе LINQ, использовать потоково-безопасные и неизменяемые коллекции, проводить модульное тестирование конкурентного кода, брать под контроль пул потоков, реализовывать корректную кооперативную отмену, анализировать сценарии на предмет объединения конкурентных методов, пользоваться всеми возможностями асинхронно-совместимого объектно-ориентированного программирования, распознавать и создавать адаптеры для кода, в котором используются старые стили асинхронного программирования.

Основы параллельного программирования

4.1. Параллельная обработка данных

Задача

Имеется коллекция данных. Требуется выполнить одну и ту же операцию с каждым элементом данных. Эта операция является ограниченной по вычислениям и может занять некоторое время.

Решение

Тип Parallel содержит метод ForEach, разработанный специально для этой задачи. Следующий пример получает коллекцию матриц и поворачивает эти матрицы:

Возможны ситуации, в которых преждевременно требуется прервать цикл (например, при обнаружении недействительного значения). Следующий пример обращает каждую матрицу, но при обнаружении недействительной матрицы цикл будет прерван:

Этот код использует ParallelLoopState.Stop для остановки цикла и предотвращения любых дальнейших вызовов тела цикла. Учтите, что цикл является параллельным, поэтому могут уже выполняться другие вызовы тела цикла, включая вызовы для элементов, следующих после текущего. В приведенном примере кода если третья матрица не является обратимой, то цикл прерывается и новые матрицы обрабатываться не будут, но может оказаться, что уже обрабатываются другие матрицы (например, четвертая и пятая).

Более распространенная ситуация встречается тогда, когда требуется отменить параллельный цикл. Это не то же, что остановка цикла; цикл останавливается изнутри и отменяется за своими пределами. Например, кнопка отмены может отменить CancellationTokenSource, отменяя параллельный цикл, как в следующем примере:

Следует иметь в виду, что каждая параллельная задача может выполняться в другом потоке, поэтому любое совместное состояние должно быть защищено. Следующий пример обращает каждую матрицу и подсчитывает количество матриц, которые обратить не удалось:

Пояснение

Метод Parallel.ForEach предоставляет возможность параллельной обработки для последовательности значений. Аналогичное решение Parallel LINQ (PLINQ) предоставляет практически те же возможности в LINQ-подобном синтаксисе. Одно из различий между Parallel и PLINQ заключается в том, что PLINQ предполагает, что может использовать все ядра на компьютере, тогда как Parallel может динамически реагировать на изменения условий процессора.

Parallel.ForEach реализует параллельный цикл foreach. Если вам потребуется выполнить параллельный цикл for, то класс Parallel также поддерживает метод Parallel.For. Метод Parallel.For особенно полезен при работе с несколькими массивами данных, которые получают один индекс.

Дополнительная информация

В рецепте 4.2 рассматривается параллельное агрегирование серий значений, включая суммирование и вычисление средних значений.

В рецепте 4.5 рассматриваются основы PLINQ.

В главе 10 рассматривается отмена.

С полным содержанием статьи можно ознакомиться на сайте "Хабрахабр": https://habr.com/ru/company/piter/blog/497218/