5天玩转C#并行和多线程编程系列文章目录
5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第一天 认识Parallel
5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第二天 并行集合和PLinq
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections.Concurrent; namespace ThreadPool
{
public class PEnumerable
{
public static void ListWithParallel()
{
List<int> list = new List<int>();
Parallel.For(, , item =>
{
list.Add(item);
});
Console.WriteLine("List's count is {0}",list.Count());
}
}
}
点击F5运行，得到如下结果：
看到结果中显示的5851，但是我们循环的是10000次啊！怎么结果不对呢？这是因为List<T>是非线程安全集合，意思就是说所有的线程都可以修改他的值。
下面我们来看下并行集合 —— 线程安全集合，在System.Collections.Concurrent命名空间中，首先来看一下ConcurrentBag<T>泛型集合，其用法和List<T>类似，先来写个方法测试一下：
public static void ConcurrentBagWithPallel()
{
ConcurrentBag<int> list = new ConcurrentBag<int>();
Parallel.For(, , item =>
{
list.Add(item);
});
Console.WriteLine("ConcurrentBag's count is {0}", list.Count());
}
同时执行两个方法，结果如下：
可以看到，ConcurrentBag集合的结果是正确的。下面我们修改代码看看ConcurrentBag里面的数据到底是怎么存放的，修改代码如下：
public static void ConcurrentBagWithPallel()
{
ConcurrentBag<int> list = new ConcurrentBag<int>();
Parallel.For(, , item =>
{
list.Add(item);
});
Console.WriteLine("ConcurrentBag's count is {0}", list.Count());
int n = ;
foreach(int i in list)
{
if (n > )
break;
n++;
Console.WriteLine("Item[{0}] = {1}",n,i);
}
Console.WriteLine("ConcurrentBag's max item is {0}", list.Max()); }
先来看一下运行结果：
可以看到，ConcurrentBag中的数据并不是按照顺序排列的，顺序是乱的，随机的。我们平时使用的Max、First、Last等linq方法都还有。其时分类似Enumerable的用法，大家可以参考微软的MSDN了解它的具体用法。
关于线程安全的集合还有很多，和我们平时用的集合都差不多，比如类似Dictionary的ConcurrentDictionary，还有ConcurrentStack，ConcurrentQueue等。
1、AsParallel
前面了解了并行的For和foreach,今天就来看一下Linq的并行版本是怎么样吧？为了测试，我们添加一个Custom类，代码如下：
public class Custom
{
public string Name { get; set; }
public int Age { get; set; }
public string Address { get; set; }
}
写如下测试代码：
public static void TestPLinq()
{
Stopwatch sw = new Stopwatch();
List<Custom> customs = new List<Custom>();
for (int i = ; i < ; i++)
{
customs.Add(new Custom() { Name = "Jack", Age = , Address = "NewYork" });
customs.Add(new Custom() { Name = "Jime", Age = , Address = "China" });
customs.Add(new Custom() { Name = "Tina", Age = , Address = "ShangHai" });
customs.Add(new Custom() { Name = "Luo", Age = , Address = "Beijing" });
customs.Add(new Custom() { Name = "Wang", Age = , Address = "Guangdong" });
customs.Add(new Custom() { Name = "Feng", Age = , Address = "YunNan" });
} sw.Start();
var result = customs.Where<Custom>(c => c.Age > ).ToList();
sw.Stop();
Console.WriteLine("Linq time is {0}.",sw.ElapsedMilliseconds); sw.Restart();
sw.Start();
var result2 = customs.AsParallel().Where<Custom>(c => c.Age > ).ToList();
sw.Stop();
Console.WriteLine("Parallel Linq time is {0}.", sw.ElapsedMilliseconds);
}
其实也就是加了一个AsParallel()方法，下面来看下运行结果：
时间相差了一倍，不过有时候不会相差这么多，要看系统当前的资源利用率。大家可以多测试一下。
其实，AsParallel()这个方法可以应用与任何集合，包括List<T>集合，从而提高查询速度和系统性能。
2、GroupBy方法
在项目中，我们经常要对数据做处理，比如分组统计，我们知道在linq中也可以实现，今天来学习一下新的ToLookup方法，写一个测试方法，代码如下：
public static void OrderByTest()
{
Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();
List<Custom> customs = new List<Custom>();
for (int i = ; i < ; i++)
{
customs.Add(new Custom() { Name = "Jack", Age = , Address = "NewYork" });
customs.Add(new Custom() { Name = "Jime", Age = , Address = "China" });
customs.Add(new Custom() { Name = "Tina", Age = , Address = "ShangHai" });
customs.Add(new Custom() { Name = "Luo", Age = , Address = "Beijing" });
customs.Add(new Custom() { Name = "Wang", Age = , Address = "Guangdong" });
customs.Add(new Custom() { Name = "Feng", Age = , Address = "YunNan" });
} stopWatch.Restart();
var groupByAge = customs.GroupBy(item => item.Age).ToList();
foreach (var item in groupByAge)
{
Console.WriteLine("Age={0},count = {1}", item.Key, item.Count());
}
stopWatch.Stop(); Console.WriteLine("Linq group by time is: " + stopWatch.ElapsedMilliseconds); stopWatch.Restart();
var lookupList = customs.ToLookup(i => i.Age);
foreach (var item in lookupList)
{
Console.WriteLine("LookUP:Age={0},count = {1}", item.Key, item.Count());
}
stopWatch.Stop();
Console.WriteLine("LookUp group by time is: " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);
}
运行结果如下：
ToLookup方法是将集合转换成一个只读集合，所以在大数据量分组时性能优于List.大家可以查阅相关资料，这里由于篇幅问题，不再细说。