Verwendung der Parallel-Klasse für einfaches Multithreading

Mit Multithreaded Code in VB.NET sowie den mit .NET 4 ausgelieferten Parallel Extensions dürften viele Entwickler vertraut sein. ZDNet zeigt ausgewählte Funktionen anhand von Code-Beispielen.

Es sind bereits mehrfach Artikel über Anwendungsentwicklung mit Multithreading erschienen, unter anderem über das Schreiben von Multithreaded Code in VB.NET und über die (mit .NET 4 ausgelieferten) Parallel Extensions, jedoch nie mit Code-Beispielen. Nachfolgend werden einige Funktionen der Parallel Extensions in .NET 4 mit Code-Beispielen hervorgehoben. Der Code stammt aus einer Präsentation zu Parallel Extensions. Es handelt sich um ein großes Gebiet, daher konzentriert sich dieser Artikel auf die sogenannte imperative Parallelität, wie sie die Parallel-Klasse (die Teil des Namensraums System.Threading.Tasks ist) implementiert.

Die Parallel-Klasse

Die statische Parallel-Klasse enthält drei äußerst nützliche Methoden: For, ForEach und Invoke. For und ForEach operieren auf der Grundlage eines Action-Objekts; Invoke arbeitet mit einem Array von Actions. For und ForEach simulieren die Funktionalität der Loops, nach denen sie benannt sind.

  • Parallel.For akzeptiert eine Startgrenze, eine Endgrenze und ein Action<int> als Argumente. Die Action wird einmal für jede Zahl zwischen den Start- und Endezahlen aufgerufen, und jede dieser Zahlen wird als Argument in die Action aufgenommen.
  • Parallel.ForEach arbeitet mit einem IEnumerable<T> und einem Action<T> (wobei T für beide gleich ist) und ruft die Action einmal für jedes Element im IEnumerable auf und übergibt dieses Element an die Action.
  • Parallel.Invoke ist etwas weniger komplex; es ruft einfach jede Action im Array einmal auf.

Für alle drei Methoden ist die Reihenfolge der Ausführung nicht garantiert. Die Ausführung kann vollständig zufällig, der Reihe nach oder teilweise der Reihe nach erfolgen. Wenn der Code eine Ausführung in einer bestimmten Reihenfolge erfordert, ist er nicht gut für parallele Operationen geeignet. Zuerst soll nun Parallel.For betrachtet werden.

Eine normale For-Schleife sieht üblicherweise etwa wie folgt aus:



Diese Schleife gibt für jedes Element im Bereich zwischen startNumber und endNumber die Fibonacci-Zahlen aus. Ganz typisch oder? Wenn man dies nun mit dem herkömmlichen Threading-Modell erreichen wollte, wäre in Bezug auf den Inhalt der Schleife viel Arbeit nötig. Man müsste Threads erstellen, diese mit Delegation auf eine Funktion starten und vielleicht noch Code mit einem Semaphore ergänzen, um die Zahl der aktiven Threads auf die Zahl der logischen CPU-Kerne im System zu begrenzen.

In einem anderen, fast identischen Beispiel nimmt der Code um diese Schleife von 18 Code-Zeilen (einschließlich Whitespace und Klammern) auf 79 LOC (Lines of Code) zu, wobei zwei Funktionen und eine Klasse mit fünf Eigenschaften, eine Funktion und ein Konstruktor beteiligt sind. Das ist jede Menge Coding! Schlimmer noch, aufgrund der Delegation ist der Code vollkommen abstrakt und indirekt — es ist sehr schwierig, die Ausführung eines Codeteils und deren Auslöser nachzuverfolgen. Niemand, der mit diesem Modell gearbeitet hat, mag es besonders. Mit Parallel.For erreicht der Code nur bis zu 24 LOC und ist nicht besonders komplex aufgebaut:



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