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C#并行編程之PLINQ(并行LINQ)_C#教程

作者：springsnow ? 更新時(shí)間： 2022-07-03 編程語言

用于對(duì)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)做并行運(yùn)算，也就是說其只支持 LINQ to Object 的并行運(yùn)算

一、AsParallel(并行化）

就是在集合后加個(gè)AsParallel()。

例如：

var numbers = Enumerable.Range(0, 100);
var result = numbers.AsParallel().AsOrdered().Where(i => i % 2 == 0);
foreach (var i in result)
Console.WriteLine(i);

下面我們模擬給ConcurrentDictionary灌入1500w條記錄，看看串行和并行效率上的差異，注意我的老爺機(jī)是2個(gè)硬件線程。

static void Main(string[] args)
{
    var dic = LoadData();

    Stopwatch watch = new Stopwatch();

    watch.Start();

    //串行執(zhí)行
    var query1 = (from n in dic.Values
                  where n.Age > 20 && n.Age < 25
                  select n).ToList();

    watch.Stop();

    Console.WriteLine("串行計(jì)算耗費(fèi)時(shí)間：{0}", watch.ElapsedMilliseconds);

    watch.Restart();

    var query2 = (from n in dic.Values.AsParallel()
                  where n.Age > 20 && n.Age < 25
                  select n).ToList();

    watch.Stop();

    Console.WriteLine("并行計(jì)算耗費(fèi)時(shí)間：{0}", watch.ElapsedMilliseconds);

    Console.Read();
}

public static ConcurrentDictionary<int, Student> LoadData()
{
    ConcurrentDictionary<int, Student> dic = new ConcurrentDictionary<int, Student>();

    //預(yù)加載1500w條記錄
    Parallel.For(0, 15000000, (i) =>
    {
        var single = new Student()
        {
            ID = i,
            Name = "hxc" + i,
            Age = i % 151,
            CreateTime = DateTime.Now.AddSeconds(i)
        };
        dic.TryAdd(i, single);
    });

    return dic;
}

public class Student
{
    public int ID { get; set; }

    public string Name { get; set; }

    public int Age { get; set; }

    public DateTime CreateTime { get; set; }
}

orderby,sum(),average()等等這些聚合函數(shù)都是實(shí)現(xiàn)了并行化。

二、指定并行度

這個(gè)我在前面文章也說過，為了不讓并行計(jì)算占用全部的硬件線程，或許可能要留一個(gè)線程做其他事情。

var query2 = (from n in dic.Values.AsParallel().WithDegreeOfParallelism(Environment.ProcessorCount - 1)
where n.Age > 20 && n.Age < 25
    orderby n.CreateTime descending
    select n).ToList();

三、了解ParallelEnumerable類

首先這個(gè)類是Enumerable的并行版本，提供了很多用于查詢實(shí)現(xiàn)的一組方法，下圖為ParallelEnumerable類的方法，記住他們都是并行的。

ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
 var list = ParallelEnumerable.Range
(0, 10000);
 list.ForAll((i) =>
 {
     bag.Add(i);
 });

 Console.WriteLine("bag集合中元素個(gè)數(shù)有:{0}", bag.Count);
 Console.WriteLine("list集合中元素個(gè)數(shù)總和為:{0}", list.Sum());
 Console.WriteLine("list集合中元素最大值為:{0}", list.Max());
 Console.WriteLine("list集合中元素第一個(gè)元素為:{0}", list.FirstOrDefault());

四、plinq實(shí)現(xiàn)MapReduce算法

mapReduce是一個(gè)非常流行的編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行計(jì)算，非常的牛X啊，記得mongodb中就用到了這個(gè)玩意。

  • map：? 也就是“映射”操作，可以為每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)建立一個(gè)鍵值對(duì)，映射完后會(huì)形成一個(gè)鍵值對(duì)的集合。
  • reduce：“化簡(jiǎn)”操作，我們對(duì)這些巨大的“鍵值對(duì)集合“進(jìn)行分組，統(tǒng)計(jì)等等。

下面我舉個(gè)例子，用Mapreduce來實(shí)現(xiàn)一個(gè)對(duì)age的分組統(tǒng)計(jì)。

static void Main(string[] args)
{
    List<Student> list = new List<Student>()
    {
        new Student(){ ID=1, Name="jack", Age=20},
        new Student(){ ID=1, Name="mary", Age=25},
        new Student(){ ID=1, Name="joe", Age=29},
        new Student(){ ID=1, Name="Aaron", Age=25},
    };

    //這里我們會(huì)對(duì)age建立一組鍵值對(duì)
    var map = list.AsParallel().ToLookup(i => i.Age, count => 1);

    //化簡(jiǎn)統(tǒng)計(jì)
    var reduce = from IGrouping<int, int> singleMap
                 in map.AsParallel()
                 select new
                 {
                     Age = singleMap.Key,
                     Count = singleMap.Count()
                 };

    ///最后遍歷
    reduce.ForAll(i =>
    {
        Console.WriteLine("當(dāng)前Age={0}的人數(shù)有:{1}人", i.Age, i.Count);
    });
}

public class Student
{
    public int ID { get; set; }

    public string Name { get; set; }

    public int Age { get; set; }

    public DateTime CreateTime { get; set; }
}

考慮一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，現(xiàn)有一個(gè)容量為1000000的單詞集，需要我們以降序列出其中出現(xiàn)次數(shù)超過100000的單詞（和其次數(shù)）。Map過程，使用PLINQ將集合按單詞分組，這里使用了Lookup容器接口，它與Dictionary類似，但是提供的是鍵-值集映射；Reduce過程，使用PLINQ歸約查詢即可。

某一次運(yùn)行結(jié)果如下：

Word: you, Count: 142416
Word: van, Count: 115816
Word: next, Count: 110228

原文鏈接：https://www.cnblogs.com/springsnow/p/9412885.html

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