19.3 讓一切“并行”——任務并行庫原理及應用
19.3.1 任務并行庫簡介
任務并行庫（ TPL ： Task Parallel Library ）是 .NET 4.0 為幫助軟件工程師開發(fā)并行程序而提供的一組類，位于 System.Threading 和 System.Threading.Tasks 這兩個命名空間中，駐留在 3 個 .NET 核心程序集 mscorlib.dll 、 System.dll 和 System.Core.dll 里。使用這些類，可以讓軟件工程師在開發(fā)并行程序時，將精力更關注于問題本身，而不是諸如線程的創(chuàng)建、取消和同步等繁瑣的技術細節(jié)。
使用 TPL 開發(fā)并行程序，考慮的著眼點是“任務 (task) ”而非“線程”。
一個任務是一個 Task 類的實例，它代表某個需要計算機執(zhí)行的數據處理工作，其特殊之處在于：
在 TPL 中，任務通常代表一個可以被計算機 并行執(zhí)行 的工作。
任務可以由任何一個線程執(zhí)行，特定的任務與特定的線程之間沒有綁定關系。在目前的版本中， TPL 使用 .NET 線程池中的線程來執(zhí)行任務。
負責將任務“分派”到線程的工作則“任務調度器（ Task Scheduler ）”負責。任務調度器集成于線程池中。
我們在前面介紹并行計算基本原理時，曾經介紹過 OpenMP ，通過在 Fortran 或 C/C++ 代碼中添加特定的編譯標記，實現(xiàn)了 OpenMP 標準的編譯器會自動地生成相應的并行代碼。然而， TPL 采用了另一種實現(xiàn)方式，它自行是作為 .NET 平臺的一個有機組成部分而出現(xiàn)的，并不對編譯器提出特殊要求，當應用程序使用 TPL 編寫并行程序時，所有代碼會被直接編譯為 IL 指令，然后由 CLR 負責執(zhí)行之，整個過程完全等同于標準的 .NET 應用程序。換言之，對于應用軟件開發(fā)工程師而言，使用 TPL 開發(fā)并行程序，在編程方式上沒有任何變化，只不過是編程時多了幾個類可用，并且處理數據時需要使用并行算法。
提示：
之所以微軟在設計 .NET 4.0 并行擴展的時候放棄了類似于 OpenMP 的方式，是因為 .NET 平臺本身是跨語言的，如果象 OpenMP 那樣，就不得不對所有的 .NET 編程語言設定特定的編譯指令，并且需要修改現(xiàn)有的各種語言編譯器，這無疑是不明智的一個決定。
另外，針對并行程序中令人頭痛的異常處理問題， TPL 提供了一個增強了的 .NET 異常處理機制，并且在 Visual Studio 中集成了相應的調試工具。
擴充閱讀：
使用 Visual Studio 2010 調試并行程序
Visual Studio 2010 對并行程序的調試提供了強大的手段，給程序設計好斷點以后，可以使用 Threads 窗口查看當前程序的所有線程：
在 圖 19 ? 9 中雙擊某行，可以讓指定的線程成為當前“激活”的“被調試”的線程。
另外， Parallel Tasks 窗口展示了當前程序所運行的所有任務：
在 Parallel Stacks 窗口中，則可以直觀地看到每個線程的調用堆棧：
有關 Visual Studio 2010 調試器的使用方法，請查詢 MSDN 。本書不再贅述。
19.3.2 從線程到任務
在對 TPL 有了基本的了解之后，我們以一個實例來介紹如何使用 TPL 開發(fā)并行程序（ 圖 19 ? 12 ）。
1 示例簡介
示例項目 CalculateVarianceOfPopulation 完成以下任務：
測試一批數據的總體方差。
依據數理統(tǒng)計理論，可以使用以下公式計算方差：
很明顯，要完成計算數據總體方差的任務，必須完成以下的工作：
（ 1 ）計算出所有數據的平均值，這很簡單，直接求數據的和然后除以數據個數就行了。
（ 2 ）計算所有數與平均值的差值的平方，然后求和
（ 3 ）將第（ 2 ）步求出的各除以數據個數，得到總體方差。
分析一下，在上述 3 個子任務中，第（ 2 ）步是最有可能并行執(zhí)行的。我們可以將整個數據分成幾組，然后對每組數據并行執(zhí)行處理任務。
下面簡要介紹一下示例程序的技術要點，完整代碼可以在配套光盤上找到。
2 直接使用線程實現(xiàn)并行處理
在示例程序中，測試數據是隨機生成的，放在一個 double 類型的數組中，其大小由常量 DataSize 確定。
示例程序是一個 windows 應用程序，為了保證程序可以及時地響應用戶操作，均采用多線程方式在后臺執(zhí)行計算任務，為此設計了一個跨線程安全顯示信息的函數：
private void ShowInfo(string Info)
{
if ( InvokeRequired )
{
Action<string> del = (str) => { rtfInfo.AppendText(str); };
this.BeginInvoke(del, Info);
}
else
rtfInfo.AppendText(Info);
}
注意上面用到了 Control.InvokeRequired 屬性用于判斷是否跨線程訪問 RichTextBox 控件。
串行程序沒什么好說的，示例程序將其封裝為一個 CalculateVarianceInSequence() 函數，直接調用就行了。
有趣的是如何使用線程來并行處理。常量 ThreadCount 用于定義并行執(zhí)行上述第（ 2 ）個任務的線程數，示例中將其設置為 4 ，因此，在程序運行時，有 4 個線程同時計算“每個數據與總體平均值的差值的平方和”。這是一個典型的線程同步問題。
我們使用一個窗體的成員變量 SquareSumUsedByThread 保存計算結果，由于有 4 個線程要訪問它，因此必須給其加上一把鎖。這里有一個需要注意的地方，為了提升程序性能，這把“鎖”鎖定的對象不能是主窗體對象，更不能是主窗體類型，而是一個專用于互斥的對象。為此，在主窗體中我添加了以下變量：
private object SquareSumLockObject = new object();
而在線程函數中這樣訪問它：
//…
lock (SquareSumLockObject)
{
SquareSumUsedByThread += sum;
}
//…
這是一個很重要的多線程開發(fā)技巧，讀者需要注意。
另外，工作線程在執(zhí)行計算任務時需要知道一些信息：
l 它負責處理整個數組中“哪塊”區(qū)域？這可以通過它要處理的數據的起始索引和要處理的數據個數確定。
l 總體數據的平均值，這個值在算法前一步使用串行算法計算得到的。
讀者一看到這，應該馬上意識到這是一個典型的“將數據從外界傳送到線程中”問題，可以使用本書第 16 章介紹過的相關編程技巧來解決。在本示例中，定義了一個 ThreadArgu 輔助類用于封裝這些信息。由此得到線程函數的代碼框架：
private void CalculateSquareSumInParallelWithThread( object ThreadArguObject )
{
ThreadArgu argu = ThreadArguObject as ThreadArgu ;
// ……（代碼略）
}
另外，由于有 4 個工作線程執(zhí)行計算任務，因此，我們可以使用第 17 章介紹過的 CountdownEvent 對象來等待這 4 個線程的工作結束。
如果讀者掌握了前幾章的內容，那么在上面介紹的基礎之上，您完全可以不看示例代碼自行編出這個程序，這是一個很好的編程練習。
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