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有小伙伴問我每天忽悠的TPL是什么？

?? 這次站位高一點，嚴肅講一講。

引言

俗話說，不想開飛機的程序員不是一名好爸爸；作為微軟技術棧的老鳥，一直將代碼整潔之道奉為經典， 優秀的程序員將優雅、高性能的代碼看成自己的臉面。

今天探討下我對.NET并行編程庫Task Parallel Library的理解，開足馬力，準備壓榨CPU了。

雙核cpu的真相.gif

技術背景

硬件線程和軟件線程

? ?多核處理器帶有一個以上的物理內核：物理內核是真正的獨立處理單元，多個物理內核使得多條指令能夠同時并行運行。

硬件線程也稱為邏輯內核，一個物理內核可能會使用超線程技術提供多個硬件線程，所以一個硬件線程并不代表一個物理內核。程序通過Environment.ProcessorCount?得到的就是邏輯內核（本人的機器是i5-5300U 虛擬4核）， Windows中每個運行的程序都是一個進程，每一個進程都會創建并運行一個或多個線程，這些線程稱為軟件線程，硬件線程就像是一條泳道，而軟件線程就是在其中游泳的人。

并行場景

.NET引入的Task Parallel Library(任務并行庫，TPL)，動態地擴展并發度，以最有效的方式使用所有可用的處理器。

另外TPL支持分區工作、支持基于ThreadPool調度、支持取消異步操作、支持狀態管理。

通過TPL專注與讓程序完成你業務意義上的任務，同時最大限度的提高程序性能。

TPL同時支持數據并行、任務并行和流水線Dataflow

1.數據并行：有大量數據需要處理，并且必須對每一份數據執行同樣的操作；2.任務并行：通過任務并發運行不同的操作；3.流水線：任務并行和數據并行的結合體（需要引入System.Threading.Tasks.Dataflow組件庫）?
其中1、3 已經在上文演示，本文就隨手拿數據并行、任務并行聊一聊。

編程實踐

1. 數據并行

找到100000以內素數的個數

上文[共享內存并發模型],代碼可做如下優化：

由每個線程獨立計算線程內迭代產生的素數和，最后再對幾個和求和。

using?System; using?System.Threading.Tasks; using?System.Collections; using?System.Collections.Generic; using?System.Threading; using?System.Diagnostics;///?<summary> ///?利用并行編程庫Parallel，計算100000內素數的個數 ///?</summary> namespace?Paralleler {class?Program{static?void?Main(string[]?args){Stopwatch?sw?=?new?Stopwatch();sw.Start();ShareMemory();sw.Stop();Console.WriteLine($"優化后的共享內存并發模型耗時：{sw.Elapsed}");}static?void?ShareMemory(){var?sum?=?0;Parallel.For(1,?100000?+?1,?()?=>?0,?(x,?state,?local)?=>{var?f?=?true;if?(x?==?1)f?=?false;for?(int?i?=?2;?i?<=?x?/?2;?i++){if?(x?%?i?==?0)??//?被[2,x/2]任一數字整除，就不是質數f?=?false;}if?(f?==?true)local++;return?local;},local?=>{Interlocked.Add(ref?sum,?local);});Console.WriteLine($"1-100000內質數的個數是{sum}");}} } 參數1,2 表示數據并行要操作的對象； 參數3localInit表示某線程內迭代的初始值，將會作為參數4body委托的第3個參數，只在線程第一次使用;參數4body表示每個迭代都需要經歷的執行體, 這里以線程為單元處理迭代； 參數5localFinally對每個線程的輸出再做一次計算，入參是參數4的輸出。

2. 任務并行

? 讓許多方法并行運行的最簡單的方法就是使用Parallel類的Invoke方法，Invoke方法接受一個Action的參數組

void System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(WatchMovie, HaveDinner, ReadBook, WriteBlog);

這段代碼會創建指向每一個方法的委托。

沒有特定的執行順序

Parallel.Invoke方法只有在4個方法全部完成之后才會返回。它至少需要4個硬件線程才足以讓這4個方法并發運行。

但并不保證這4個方法能夠同時啟動運行，如果一個或者多個內核處于繁忙狀態，那么底層的調度邏輯可能會延遲某些方法的初始化執行。

捕捉并行循環中發生的異常

當并行迭代中調用的委托拋出異常，這個異常沒有在委托中被捕獲到時，就會變成一組異常，新的System.AggregateException負責處理這一組異常。

本文為微軟TPL入門級教程，學習一個專題，了解特性/能力最重要， 剩下的就是結合場景去應用。

本文內容和制圖均為原創，文章永久更新地址請參閱左下角原文，如對您有所幫助，【在看、點贊】來一發，未嘗不可?。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的三分钟总览微软任务并行库TPL的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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