Введение
Обычно, при оптимизации программы для многоядерных компьютеров первым шагом является выяснение возможности разделения алгоритма на части, выполняющиеся параллельно. Если для решения задачи необходимо параллельно обрабатывать отдельные элементы из большого набора данных, то первыми кандидатами станут новые возможности параллельности в .NET Framework 4:
Parallel.ForEach и Parallel LINQ (
PLINQ)
Parallel.ForEach
Класс Parallel содержит метод
ForEach, представляющий собой многопоточную версию обычного цикла foreach в C#. Подобно обычному foreach, Parallel.ForEach выполняет итерации над перечислимыми данными (enumerable), но с использованием множества потоков. Одна из более часто используемых перегрузок
Parallel.ForEach выглядит следующим образом:
public static ParallelLoopResult ForEach<TSource>(
IEnumerable<TSource> source,
Action<TSource> body)
Ienumerable указывает на последовательность, по которой нужно выполнить итерации, а Action body задает делегат, вызываемый для каждого элемента. Полный список перегрузок Parallel.ForEach можно найти
здесь.
PLINQ
Родственный с Parallel.ForEach
PLINQ представляет собой модель программирования для паралелльных операций над данными. Пользователь определяет операцию из стандартного набора операторов, включающих в себя проекции, фильтры, агрегирование и т.д. Подобно Parallel.ForEach
PLINQ достигает параллельности, разбивая входную последовательность на части и обрабатывая элементы в разных потоках.
В статье выделяются различия между этими двумя подходами к параллельности. Разбираются сценарии использования, в которых лучше всего использовать Parallel.ForEach вместо PLINQ и наоборот.
Выполнение независимых операций
Про утечки памяти в Огнелисе на Хабре уже было несколько постов, но ни в одном из них нет полного, с моей точки зрения, набора инструкций. Под катом я попытаюсь собрать все вместе, добавив то, что помогло в решении вопроса мне.
