以并行和顺序方式执行 N 个线程

Executing N number of threads in parallel and in a sequential manner

我有一个应用程序,其中有 1 个大文件的 1000 多个小部分。

我一次最多只能上传 16 个部分。

我用的是.Net的Thread并行库

我用Parallel.For划分了多个部分,并分配了1个方法,每个部分都应该执行,并将DegreeOfParallelism设置为16。

我需要使用由不同部分上传生成的校验和值执行 1 种方法,因此我必须设置某种机制,我必须等待所有部分上传完成,比如 1000。 在 TPL 库中,我面临 1 个问题,它随机执行 1000 个中的 16 个线程中的任何一个。

我想要一些机制,如果第 1 个或第 2 个或 16 个线程中的任何一个完成其任务,我可以使用它来 运行 最初的第 16 个线程,接下来应该启动第 17 部分。

我怎样才能做到这一点?

var workitems = ... /*e.g. Enumerable.Range(0, 1000000)*/;
SingleItemPartitioner.Create(workitems)
 .AsParallel()
 .AsOrdered()
 .WithDegreeOfParallelism(16)
 .WithMergeOptions(ParallelMergeOptions.NotBuffered)
 .ForAll(i => { Thread.Slee(1000); Console.WriteLine(i); });

这应该就是您所需要的。我忘记了这些方法的确切命名方式...查看文档。

通过在休眠 1 秒后打印到控制台来对此进行测试(此示例代码就是这样做的)。

一个可能的候选者可以是 TPL Dataflow。这是一个接收整数流并将它们打印到控制台的演示。您将 MaxDegreeOfParallelism 设置为您希望并行旋转的任意多个线程:

void Main()
{
    var actionBlock = new ActionBlock<int>(
            i => Console.WriteLine(i), 
            new ExecutionDataflowBlockOptions {MaxDegreeOfParallelism = 16});

    foreach (var i in Enumerable.Range(0, 200))
    {
        actionBlock.Post(i);
    }
}

如果你想拥有多个 producer/consumers。

这是执行此操作的手动方法。

你需要排队。队列是待处理任务的序列。您必须出列并将它们放入工作任务列表中。当任务完成时,将其从工作任务列表中删除并从队列中取出另一个。主线程控制这个过程。这是如何执行此操作的示例。

为了测试,我使用了整数列表,但它应该适用于其他类型,因为它使用泛型。

private static void Main()
{
    Random r = new Random();
    var items = Enumerable.Range(0, 100).Select(x => r.Next(100, 200)).ToList();

    ParallelQueue(items, DoWork);
}

private static void ParallelQueue<T>(List<T> items, Action<T> action)
{
    Queue pending = new Queue(items);
    List<Task> working = new List<Task>();

    while (pending.Count + working.Count != 0)
    {
        if (pending.Count != 0 && working.Count < 16)  // Maximum tasks
        {
            var item = pending.Dequeue(); // get item from queue
            working.Add(Task.Run(() => action((T)item))); // run task
        }
        else
        {
            Task.WaitAny(working.ToArray());
            working.RemoveAll(x => x.IsCompleted); // remove finished tasks
        }
    }
}

private static void DoWork(int i) // do your work here.
{
    // this is just an example
    Task.Delay(i).Wait(); 
    Console.WriteLine(i);
}

如果您遇到如何为自己实现 DoWork 的问题,请告诉我。因为如果您更改方法签名,您可能需要做一些更改。

更新

您也可以在不阻塞主线程的情况下使用 async await 执行此操作。

private static void Main()
{
    Random r = new Random();
    var items = Enumerable.Range(0, 100).Select(x => r.Next(100, 200)).ToList();

    Task t = ParallelQueue(items, DoWork);

    // able to do other things.

    t.Wait();
}

private static async Task ParallelQueue<T>(List<T> items, Func<T, Task> func)
{
    Queue pending = new Queue(items);
    List<Task> working = new List<Task>();

    while (pending.Count + working.Count != 0)
    {
        if (working.Count < 16 && pending.Count != 0)
        {
            var item = pending.Dequeue();
            working.Add(Task.Run(async () => await func((T)item)));
        }
        else
        {
            await Task.WhenAny(working);
            working.RemoveAll(x => x.IsCompleted);
        }
    }
}

private static async Task DoWork(int i)
{
    await Task.Delay(i);
}

另一种选择是使用 BlockingCollection<T> 作为文件 reader 线程和 16 个上传线程之间的队列。每个上传程序线程只会循环使用阻塞集合,直到它完成。

并且,如果您想限制队列中的内存消耗,您可以为阻塞收集设置上限,这样 file-reader 线程将在缓冲区达到容量时暂停。这在您可能需要限制每次 user/API 调用使用的内存的服务器环境中特别有用。

// Create a buffer of 4 chunks between the file reader and the senders
BlockingCollection<Chunk> queue = new BlockingCollection<Chunk>(4);

// Create a cancellation token source so you can stop this gracefully
CancellationTokenSource cts = ...

文件reader线程

...
queue.Add(chunk, cts.Token);
...
queue.CompleteAdding();

发送线程

for(int i = 0; i < 16; i++)
{
   Task.Run(() => {
      foreach (var chunk in queue.GetConsumingEnumerable(cts.Token))
      {
          .. do the upload
      }
   });
}