< data.Length; i++) data[i] = i;
//А теперь ввести в массив данных ряд отрицательных значений, data[1000] = -1; data [14000] = -2; data[15000] = -3;
data[676000] = -4; ч
data[8024540] = -5; data [9908000] = -6;
// Использовать запрос PLINQ для поиска отрицательных значений, var negatives = from val in data.AsParallel().
WithCancellation(cancelTokSrc.Token) where val < 0 select val;
// Создать задачу для отмены запроса по истечении 100 миллисекунд.
Task cancelTsk = Task.Factory.StartNew( () => {
Thread.Sleep(100); • cancelTokSrc.Cancel();
});
try {
foreach(var v in negatives)
Console.Write(v + ' ');
} catch(OperationCanceledException exc) {
Console.WriteLine(exc.Message);
} catch(AggregateException exc) {
Console.WriteLine (exc);
} finally {
cancelTsk.Wait (); cancelTokSrc.Dispose(); cancelTsk.Dispose();
}
Console.WriteLine();
}
}
Ниже приведен результат выполнения этой программы. Если запрос отменяется до его завершения, то на экран выводится только сообщение об исключительной ситуации.
Запрос отменен с помощью маркера, переданного в метод WithCancellation.
Другие средства PLINQ
Как упоминалось ранее, PLINQ представляет собой довольно крупную подсистему. Это объясняется отчасти той гибкостью, которой обладает PLINQ. В PLINQ доступны и многие другие средства, помогающие подстраивать параллельные запросы под конкретную ситуацию. Так, при вызове метода WithDegreeOf Parallelism () можно указать максимальное количество процессоров, выделяемых для обработки запроса, а при вызове метода As Sequential () — запросить последовательное выполнение части параллельного запроса. Если вызывающий поток, ожидающий результатов от цикла foreach, не требуется блокировать, то для этой цели можно воспользоваться методом ForAll (). Все эти методы определены в классе ParallelEnumerable. А в тех случаях, когда PLINQ должен по умолчанию поддерживать последовательное выполнение, можно воспользоваться методом WithExecutionMode (), передав ему в качестве параметра признак ParallelExecutionMode . ForceParallelism.
Вопросы эффективности PLINQ
Далеко не все запросы выполняются быстрее только потому, что они распараллелены. Как пояснялось ранее в отношении TPL, издержки, связанные с созданием параллельных потоков и управлением их исполнением, могут 'перекрыть' все преимущества, которые дает распараллеливание. Вообще говоря, если источник данных оказывается довольно мелким, а требующаяся обработка данных — очень короткой, то внедрение параллелизма может и не привести к ускорению обработки запроса. Поэтому за рекомендациями по данному вопросу следует обращаться к информации корпорации Microsoft.
ГЛАВА 25 Коллекции, перечислители и итераторы
В этой главе речь пойдет об одной из самых важных составляющих среды .NET Framework: коллекциях. В C#
Первоначально существовали только классы необобщенных коллекций. Но с внедрением обобщений в версии C# 2.0 среда .NET Framework была дополнена многими новыми обобщенными классами и интерфейсами. Благодаря введению обобщенных коллекций общее количество классов и интерфейсов удвоилось. Вместе с библиотекой распараллеливания задач (TPL) в версии 4.0 среды .NET Framework появился ряд новых классов коллекций, предназначенных для применения в тех случаях, когда доступ к коллекции осуществляется из нескольких потоков. Нетрудно догадаться, что прикладной интерфейс Collections API составляет значительную часть среды .NET Framework.
