并发编程的几种形式
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内容图文
并发编程的几种形式
在并发编程中我们经常听到以下一些概念,今天我将尝试进行阐述。
一、并发
同时干多件事情,这就是并发的作用。
web 服务器可以利用并发同时处理大量用户的请求。
只要我们需要程序同时干多件事情,我们就需要并发。
二、多线程
并发编程的一种形式,其采用多个线程执行程序。
线程是一个独立的运行单元 , 每个进程内部有多个线程 , 每个线程可以各自同时执行指令。
每个线程有自己独立的栈 , 但是与进程内的其他线程共享内存。
线程池是线程更广泛的一种应用形式,其维护着一定数量的工作线程 , 这些线程等待着执行分配下来的任务。线程池可以随时监测线程的数量
线程池催生了另外一种重要的并发形式:并行处理。
多线程并不是并发编程的唯一形式,虽然 .NET 和 Java 等语言框架都对底层线程类型提供了支持,但是对开发人员并不友好,最新的 .NET 和 Java
都提供了更高级别的抽象,让我们开发并发程序更加方便高效。
三、并行处理
将大块的任务分割成相互独立的小块,并分配给多个同时运行的线程处理。
并行处理采用多线程,提高了处理器的利用效率。
并行编程通常不适合服务器系统,服务器本身都具有并发处理能力。
数据并行可以处理大量的彼此独立的数据,比如 Hadoop 等大数据处理框架。
任务并行可以将彼此独立的拆分任务同时执行。
下边看下 .NET 中提供的并行编程
使用 Parallel.ForEach 进行数据并行
void RotateMatrices(IEnumerable<Matrix> matrices, float degrees) { Parallel.ForEach(matrices, matrix => matrix.Rotate(degrees)); }
使用 Parallel.ForEach 进行数据并行
IEnumerable<bool> PrimalityTest(IEnumerable<int> values) { return values.AsParallel().Select(val => IsPrime(val)); }
数据的独立性是并行性最大化的前提,否为了确保安全性就需要引入同步,从而影响程序的并行程度。
只能最大程度的并行,但是总是消灭不了同步,数据并行的结果总是需要进行聚合, Parallel 实现了响应的重载及 map/reduce 函数。
Parallel 类的 Invoke 方式可以实现任务并行
void ProcessArray(double[] array) { Parallel.Invoke( () => ProcessPartialArray(array, 0, array.Length / 2), () => ProcessPartialArray(array, array.Length / 2, array.Length) ); } void ProcessPartialArray(double[] array, int begin, int end) { // CPU 密集型的操作...... }
任务并行也依赖任务的独立性,同时要注意闭包对变量的引用,即使是值类型也是引用。
任务不要特别短 , 也不要特别长。如果任务太短 , 把数据分割进任务和在线程池中调度任务的开销会很大。如果任务太长 , 线程池就不能进行
有效的动态调整以达到工作量的平衡。
四、异步编程
并发编程的一种形式,它采用 future 模式或者回调 (callback) 机制,以避免产生不必要的线程。
回调和事件作为老式的异步编程,在服务器端和 GUI 中都有广泛的应用。
一个 future 或者 promise 代表一些即将完成的操作,在 .NET 中的 TPL 中有 Task 和 Task<TResult> ,在 Java 中有 FutureTask ,在 JS 中有 fetch( 新版 Firefox
和 Chorm 支持 ) 。
异步编程可以在启动一个操作之后,可以继续执行而不会被阻塞,待操作执行完之后,通知 future 或者执行回调函数,以便告知操作结束。
异步编程是一种功能强大的并发形式,但传统的异步编程特别复杂而且不易于代码维护。 .NET 和 Node.JS 支持的 async 和 await ,让异步编程变得
跟串行编程一样简单。
下面看下 .NET 的两个关键字 : async 和 await 。 async 关键字加在方法声明上 , 它的主要目的是使方法内的 await 关键字生效。如果 async 方法有
返回值 , 应返回 Task<T> ; 如果没有返回值 , 应返回 Task 。这些 task 类型相当于 future, 用来在异步方法结束时通知主程序。下边的例子同时请求两
个服务地址,只要有一个返回结果即可完成。
// 返回第一个响应的 URL 的数据长度。 private static async Task<int> FirstRespondingUrlAsync(string urlA, string urlB) { var httpClient = new HttpClient(); // 并发地开始两个下载任务。 Task<byte[]> downloadTaskA = httpClient.GetByteArrayAsync(urlA); Task<byte[]> downloadTaskB = httpClient.GetByteArrayAsync(urlB); // 等待任意一个任务完成。 Task<byte[]> completedTask = await Task.WhenAny(downloadTaskA, downloadTaskB); // 返回从 URL 得到的数据的长度。byte[] data = await completedTask; return data.Length; }
五、响应式编程
一种声明式的编程模式,程序在该模式中对事件进行响应。
程序针对不同的事件进行响应并更新自己的状态。
异步编程针对启动的操作,响应编程针对可以任何事件重复发生的异步事件。
响应式编程基于“可观察的流” (observable stream) 。一旦申请了可观察流 , 就可以收到任意数量的数据项 ( OnNext ), 并且流在结束时会发出一个错误 (
OnError ) 或一个结束的通知 ( OnCompleted ) 。实际的接口如下
interface IObserver<in T> { void OnNext(T item); void OnCompleted(); void OnError(Exception error); } interface IObservable<out T> { IDisposable Subscribe(IObserver<T> observer); }
微软的 Reactive Extensions(Rx) 库已经实现了所有接口。下面的代码中 , 前面是我们不熟悉的操作符 ( Interval 和 Timestamp ), 最后是一个 Subscribe ,
但是中间部分是我们在 LINQ 中熟悉的操作符 : Where 和 Select 。 LINQ 具有的特性 ,Rx 也都有。 Rx 在此基础上增加了很多它自己的操作符 , 特别
是与时间有关的操作符 :
Observable.Interval(TimeSpan.FromSeconds(1)) .Timestamp() .Where(x => x.Value % 2 == 0) .Select(x => x.Timestamp) .Subscribe(x => Trace.WriteLine(x));
上面的代码中 , 首先是一个延时一段时间的计数器 ( Interval ), 随后、后为每个事件加了一个时间戳 ( Timestamp ) 。接着对事件进行过滤 , 只包含偶数
值 ( Where ), 选择了时间戳的值 ( Timestamp ), 然后当每个时间戳值到达时 , 把它输入调试器 ( Subscribe ) 。可观察流的定义和其订阅是互相独立的。
上面最后一个例子与下面的代码等效 :
IObservable<DateTimeOffset> timestamps = Observable.Interval(TimeSpan.FromSeconds(1)) .Timestamp() .Where(x => x.Value % 2 == 0) .Select(x => x.Timestamp); timestamps.Subscribe(x => Trace.WriteLine(x));
一种常规的做法是把可观察流定义为一种类型 , 然后将其作为 IObservable<T> 资源使用。其他类型可以订阅这些流 , 或者把这些流与其他操作符
组合, 创建另一个可观察流 Rx 的订阅也是一个资源。 Subscribe 操作符返回一个 IDisposable , 即表示订阅完成。当你响应了那个可观察流 , 就得处
理这个订阅。对于hot observable( 热可观察流 ) 和 cold observable( 冷可观察流 ) 这两种对象 , 订阅的做法各有不同。一个 hot observable 对象是指一直
在发生的事件流 , 如果在事件到达时没有订阅者 , 事件就丢失了。例如 , 鼠标的移动就是一个 hot observable 对象。 cold observable 对象是始终没有
输入事件 ( 不会主动产生事件 ) 的观察流 , 它只会通过启动一个事件队列来响应订阅。例如 ,HTTP 下载是一个 cold observable 对象 , 只有在订阅后
才会发出 HTTP 请求。
六、并发集合和不可变集合
大多数并发集合通过快照,既可以确保一个线程修改数据,同时也可以允许多个线程同时枚举数据。
不可变集合的无法修改性确保了所有操作的简洁性 , 特别适合在并发编程中使用。
七、并发编程与函数编程
大多数并发编程技术本质上都是函数式 (functional) 的。
函数式编程理念简化并发编程的设计。每一个并行的片段都有输入和输出。他们不依赖于全局 ( 或共享 ) 变量 , 也不会修改全局 ( 或共享 ) 数据结构。
函数式编程的数据不变性在确保并发安全性的前提下,同时也防止了并发的活跃性问题。
原文:http://www.cnblogs.com/wufengtinghai/p/5240633.html
内容总结
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