Parallel.Invoke(() => {
Console.WriteLine("Выражение #1 запущено");
for(int count = 0; count < 5; count++) {
Thread.Sleep(500);
Console.WriteLine("В выражении #1 подсчет равен " + count );
}
Console.WriteLine("Выражение #1 завершено");
},
() => {
Console.WriteLine("Выражение #2 запущено");
for (int count = 0; count < 5; count++) {
Thread.Sleep(500);
Console.WriteLine("В выражении #2 подсчет равен " + count );
}
Console.WriteLine("Выражение #1 завершено");
} );
Console.WriteLine("Основной поток завершен.");
}
}
Эта программа дает результат, похожий на результат выполнения предыдущей программы.
В TPL параллелизм данных поддерживается, в частности, с помощью метода For(), определенного в классе Parallel. Этот метод существует в нескольких формах. Его рассмотрение мы начнем с самой простой формы, приведенной ниже:
public static ParallelLoopResult
For(int fromlnclusive, int toExclusive, Action
где Action, объявляемым следующим образом.
public delegate void Action
For() обобщенный параметр Т должен быть, конечно, типа int. Значение, передаваемое через параметр For() возвращает экземпляр объекта типа ParallelLoopResult, описывающий состояние завершения цикла. Для простых циклов этим значением можно пренебречь. (Более подробно это значение будет рассмотрено несколько ниже.)
Главная особенность метода For() состоит в том, что он позволяет, когда такая возможность имеется, распараллелить исполнение кода в цикле. А это, в свою очередь, может привести к повышению производительности. Например, процесс преобразования массива в цикле может быть разделен на части таким образом, чтобы разные части массива преобразовывались одновременно. Следует, однако, иметь в виду, что повышение производительности не гарантируется из-за отличий в количестве доступных процессоров в разных средах выполнения, а также из-за того, что распараллеливание мелких циклов может составить издержки, которые превышают сэкономленное время.
В приведенном ниже примере программы демонстрируется применение метода For() на практике. В начале этой программы создается массив data, состоящий из 1000000000 целых значений. Затем вызывается метод For(), которому в качестве "тела" цикла передается метод MyTransfогm(). Этот метод состоит из ряда операторов, выполняющих произвольные преобразования в массиве data. Его назначение — сымитировать конкретную операцию. Как будет подробнее пояснено несколько ниже, выполняемая операция должна быть нетривиальной, чтобы параллелизм данных принес какой-то положительный эффект. В противном случае последовательное выполнение цикла может завершиться быстрее.
// Применить метод Parallel.For() для организации параллельно
// выполняемого цикла обработки данных.
using System;
using System.Threading.Tasks;
class DemoParallelFor {
static int[] data;
// Метод, служащий в качестве тела параллельно выполняемого цикла.
// Операторы этого цикла просто расходуют время ЦП для целей демонстрации,
static void MyTransform(int i) {
data[i] = data[i] / 10;
if(data[i] < 10000) data[i] = 0;
if(data[i] > 10000 & data[i] < 20000) data[i] = 100;