看看Parallel中高度封装的三个方法

　　说到.net中的并行编程，也许你的第一反应就是Task，确实Task是一个非常灵活的用于并行编程的一个专用类，不可否认越灵活的东西用起来就越

复杂，高度封装的东西用起来很简单，但是缺失了灵活性，这篇我们就看看这些好用但灵活性不高的几个并行方法。

一：Invoke

　 现在电子商务的网站都少不了订单的流程，没有订单的话网站也就没有存活的价值了，往往在订单提交成功后，通常会有这两个操作，第一个：发起

信用卡扣款，第二个：发送emial确认单，这两个操作我们就可以在下单接口调用成功后，因为两个方法是互不干扰的，所以就可以用invoke来玩玩了。

 1         static void Main(string[] args) 2         { 3             Parallel.Invoke(Credit, Email); 4  5             Console.Read(); 6         } 7  8         static void Credit() 9         {10             Console.WriteLine("******************  发起信用卡扣款中  ******************");11 12             Thread.Sleep(2000);13 14             Console.WriteLine("扣款成功！");15         }16 17         static void Email()18         {19             Console.WriteLine("******************  发送邮件确认单！*****************");20 21             Thread.Sleep(3000);22 23             Console.WriteLine("email发送成功！");24         }

  怎么样，实现起来是不是很简单，只要把你需要的方法塞给invoke就行了，不过在这个方法里面有一个重载参数需要注意下，

1  public static void Invoke(ParallelOptions parallelOptions, params Action[] actions);

有时候我们的线程可能会跑遍所有的内核，为了提高其他应用程序的稳定性，就要限制参与的内核，正好ParallelOptions提供了

MaxDegreeOfParallelism属性。

好了，下面我们大概翻翻invoke里面的代码实现，发现有几个好玩的地方：

<1>: 当invoke中的方法超过10个话，我们发现它走了一个internal可见的ParallelForReplicatingTask的FCL内部专用类，而这个类是继承自

　　 Task的，当方法少于10个的话，才会走常规的Task.

<2> 居然发现了一个装exception 的ConcurrentQueue<Exception>队列集合，多个异常入队后，再包装成AggregateException抛出来。

       比如：throw new AggregateException(exceptionQ);

<3> 我们发现，不管是超过10个还是小于10个，都是通过WaitAll来等待所有的执行，所以缺点就在这个地方，如果某一个方法执行时间太长

　　 不能退出，那么这个方法是不是会长期挂在这里不能出来，也就导致了主流程一直挂起，然后页面就一直挂起，所以这个是一个非常危险

      的行为，如果我们用task中就可以在waitall中设置一个过期时间，但invoke却没法做到，所以在使用invoke的时候要慎重考虑。

  1     try  2     {  3         if (actionsCopy.Length > 10 || (parallelOptions.MaxDegreeOfParallelism != -1 && parallelOptions.MaxDegreeOfParallelism < actionsCopy.Length))  4         {  5             ConcurrentQueue<Exception> exceptionQ = null;  6             try  7             {  8                 int actionIndex = 0;  9                 ParallelForReplicatingTask parallelForReplicatingTask = new ParallelForReplicatingTask(parallelOptions, delegate 10                 { 11                     for (int l = Interlocked.Increment(ref actionIndex); l <= actionsCopy.Length; l = Interlocked.Increment(ref actionIndex)) 12                     { 13                         try 14                         { 15                             actionsCopy[l - 1](); 16                         } 17                         catch (Exception item) 18                         { 19                             LazyInitializer.EnsureInitialized<ConcurrentQueue<Exception>>(ref exceptionQ, () => new ConcurrentQueue<Exception>()); 20                             exceptionQ.Enqueue(item); 21                         } 22                         if (parallelOptions.CancellationToken.IsCancellationRequested) 23                         { 24                             throw new OperationCanceledException(parallelOptions.CancellationToken); 25                         } 26                     } 27                 }, TaskCreationOptions.None, InternalTaskOptions.SelfReplicating); 28                 parallelForReplicatingTask.RunSynchronously(parallelOptions.EffectiveTaskScheduler); 29                 parallelForReplicatingTask.Wait(); 30             } 31             catch (Exception ex2) 32             { 33                 LazyInitializer.EnsureInitialized<ConcurrentQueue<Exception>>(ref exceptionQ, () => new ConcurrentQueue<Exception>()); 34                 AggregateException ex = ex2 as AggregateException; 35                 if (ex != null) 36                 { 37                     using (IEnumerator<Exception> enumerator = ex.InnerExceptions.GetEnumerator()) 38                     { 39                         while (enumerator.MoveNext()) 40                         { 41                             Exception current = enumerator.Current; 42                             exceptionQ.Enqueue(current); 43                         } 44                         goto IL_264; 45                     } 46                 } 47                 exceptionQ.Enqueue(ex2); 48                 IL_264:; 49             } 50             if (exceptionQ != null && exceptionQ.Count > 0) 51             { 52                 Parallel.ThrowIfReducableToSingleOCE(exceptionQ, parallelOptions.CancellationToken); 53                 throw new AggregateException(exceptionQ); 54             } 55         } 56         else 57         { 58             Task[] array = new Task[actionsCopy.Length]; 59             if (parallelOptions.CancellationToken.IsCancellationRequested) 60             { 61                 throw new OperationCanceledException(parallelOptions.CancellationToken); 62             } 63             for (int j = 0; j < array.Length; j++) 64             { 65                 array[j] = Task.Factory.StartNew(actionsCopy[j], parallelOptions.CancellationToken, TaskCreationOptions.None, InternalTaskOptions.None, parallelOptions.EffectiveTaskScheduler); 66             } 67             try 68             { 69                 if (array.Length <= 4) 70                 { 71                     Task.FastWaitAll(array); 72                 } 73                 else 74                 { 75                     Task.WaitAll(array); 76                 } 77             } 78             catch (AggregateException ex3) 79             { 80                 Parallel.ThrowIfReducableToSingleOCE(ex3.InnerExceptions, parallelOptions.CancellationToken); 81                 throw; 82             } 83             finally 84             { 85                 for (int k = 0; k < array.Length; k++) 86                 { 87                     if (array[k].IsCompleted) 88                     { 89                         array[k].Dispose(); 90                     } 91                 } 92             } 93         } 94     } 95     finally 96     { 97         if (TplEtwProvider.Log.IsEnabled()) 98         { 99             TplEtwProvider.Log.ParallelInvokeEnd((task != null) ? task.m_taskScheduler.Id : TaskScheduler.Current.Id, (task != null) ? task.Id : 0, forkJoinContextID);100         }101     }

二：For

   下面再看看Parallel.For，我们知道普通的For是一个串行操作，如果说你的for中每条流程都需要执行一个方法，并且这些方法可以并行操作且

比较耗时，那么为何不尝试用Parallel.For呢，就比如下面的代码。

 1 class Program 2     { 3         static void Main(string[] args) 4         { 5             List<Action> actions = new List<Action>() { Credit, Email }; 6  7             var result = Parallel.For(0, actions.Count, (i) => 8             { 9                 actions[i]();10             });11 12             Console.WriteLine("执行状态:" + result.IsCompleted);13 14             Console.Read();15         }16 17         static void Credit()18         {19             Console.WriteLine("******************  发起信用卡扣款中  ******************");20 21             Thread.Sleep(2000);22 23             Console.WriteLine("扣款成功！");24         }25 26         static void Email()27         {28             Console.WriteLine("******************  发送邮件确认单！*****************");29 30             Thread.Sleep(3000);31 32             Console.WriteLine("email发送成功！");33         }34     }

下面我们再看看Parallel.For中的最简单的重载和最复杂的重载：

1 public static ParallelLoopResult For(int fromInclusive, int toExclusive, Action<int> body);2 3 public static ParallelLoopResult For<TLocal>(int fromInclusive, int toExclusive, ParallelOptions parallelOptions, Func<TLocal> localInit, Func<int, ParallelLoopState, TLocal, TLocal> body, Action<TLocal> localFinally);4

<1> 简单的重载不必多说，很简单，我上面的例子也演示了。

<2> 最复杂的这种重载提供了一个AOP的功能，在每一个body的action执行之前会先执行localInit这个action，在body之后还会执行localFinally

       这个action，有没有感觉到已经把body切成了三块？好了，下面看一个例子。

 1     static void Main(string[] args) 2         { 3             var list = new List<int>() { 10, 20, 30, 40 }; 4  5             var options = new ParallelOptions(); 6  7             var total = 0; 8  9             var result = Parallel.For(0, list.Count, () =>10             {11                 Console.WriteLine("------------  thead --------------");12 13                 return 1;14             },15               (i, loop, j) =>16               {17                   Console.WriteLine("------------  body --------------");18 19                   Console.WriteLine("i=" + list[i] + " j=" + j);20 21                   return list[i];22               },23               (i) =>24               {25                   Console.WriteLine("------------  tfoot --------------");26 27                   Interlocked.Add(ref total, i);28 29                   Console.WriteLine("total=" + total);30               });31 32             Console.WriteLine("iscompleted:" + result.IsCompleted);33             Console.Read();34         }

View Code

接下来我们再翻翻它的源代码，由于源码太多，里面神乎其神，我就找几个好玩的地方。

<1>  我在里面找到了一个rangeManager分区函数，代码复杂看不懂，貌似很强大。

 1         internal RangeManager(long nFromInclusive, long nToExclusive, long nStep, int nNumExpectedWorkers) 2         { 3             this.m_nCurrentIndexRangeToAssign = 0; 4             this.m_nStep = nStep; 5             if (nNumExpectedWorkers == 1) 6             { 7                 nNumExpectedWorkers = 2; 8             } 9             ulong num = (ulong)(nToExclusive - nFromInclusive);10             ulong num2 = num / (ulong)((long)nNumExpectedWorkers);11             num2 -= num2 % (ulong)nStep;12             if (num2 == 0uL)13             {14                 num2 = (ulong)nStep;15             }16             int num3 = (int)(num / num2);17             if (num % num2 != 0uL)18             {19                 num3++;20             }21             long num4 = (long)num2;22             this.m_indexRanges = new IndexRange[num3];23             long num5 = nFromInclusive;24             for (int i = 0; i < num3; i++)25             {26                 this.m_indexRanges[i].m_nFromInclusive = num5;27                 this.m_indexRanges[i].m_nSharedCurrentIndexOffset = null;28                 this.m_indexRanges[i].m_bRangeFinished = 0;29                 num5 += num4;30                 if (num5 < num5 - num4 || num5 > nToExclusive)31                 {32                     num5 = nToExclusive;33                 }34                 this.m_indexRanges[i].m_nToExclusive = num5;35             }36         }

<2> 我又找到了这个神奇的ParallelForReplicatingTask类。

那么下面问题来了，在单线程的for中，我可以continue，可以break，那么在Parallel.For中有吗？因为是并行，所以continue基本上就没有

存在价值，break的话确实有价值，这个就是委托中的ParallelLoopState做到的，并且还新增了一个Stop。

三：ForEach

其实ForEach和for在本质上是一样的，你在源代码中会发现在底层都是调用一个方法的，而ForEach会在底层中调用for共同的函数之前还会执行

其他的一些逻辑，所以这就告诉我们，能用Parallel.For的地方就不要用Parallel.ForEach，其他的都一样了，这里就不赘述了。