C# 并发和并行的区别--16

并发和并行

一.并发

定义

特点

代码示例

代码解释

二.并行

定义

特点

在C#中的体现

代码示例

代码解释

三.并发和并行的区别

四 .如何在C#中选择并发还是并行

1.考虑任务类型

2.代码示例

3.注意事项

五.总结

并发和并行

在编程领域,并发和并行是两个密切相关但是又有区别的概念

它们都涉及到同时处理多个任务,但在执行方式,目的和实现上存在差异

一.并发

定义
并发是指一个系统能够同时处理多个任务的能力.在并发执行中,多个任务在逻辑上是“同时”进行的,但在物理上可能并不是同时进行,而是通过在任务之间快速切换实现的
特点
1. 任务交替进行:在单核处理器上,操作系统通过时间片轮转的方式,使多个任务看起来像是同时进行的
2. 资源共享:并发任务共享同一资源,需要协调和同步,避免冲突
3. 重点在于结构化程序:并发性使程序更易于建模和维护,因为它将复杂的流程分解为独立的任务
在C#中的体现:
- 异步编程:
  - 使用async和await关键字,方法可以在等待I/O操作时释放线程
  - 适用于密集型任务,如文件读写,网络通信
- 线程(Thread)和任务(Task):
  - 使用System.Threading命名空间下的Thread类
  - 使用System.Threading.Tasks命名空间下的Task类,实现更高级的并发模型

代码示例

using System;   
using System.Net.Http;   
using System.Threading.Tasks;class Program   
{static async Task Main(){Task<string> task1 = GetDataAsync("http://example.com/data1");Task<string> task2 = GetDataAsync("http://example.com/data2");// 并发执行两个异步任务string[] results = await Task.WhenAll(task1, task2);Console.WriteLine(results[0]);Console.WriteLine(results[1]);}static async Task<string> GetDataAsync(string url){using (HttpClient client = new HttpClient()){return await client.GetStringAsync(url);}}   
}

代码解释
- 在上述代码中,GetDataAsync方法是异步的,调用它并不会阻碍主线程
- Task.WhenAll方法并发地等待多个任务完成,尽管在单核CPU上这些任务并不是物理上同时执行的

二.并行

定义
1. 并行是指在物理上同时执行多个任务.在并行执行中,多个任务真正地在同一时间被多个处理器或多个处理器核心执行
特点
1. 物理上的同时性:需要硬件支持,如多核 CPU 或多处理器系统
2. 提高性能:通过同时执行多个计算密集型任务来缩短总的执行时间
3. 任务独立性:并行任务通常是相互独立的,减少了同步和竞争的需要
在C#中的体现
1. 并行LINQ(PLINQ):
  1. 使用并行化技术加速LINQ查询
  2. 位于System.LINQ命名空间
2. 并行类:
  1. 位于System.Threading.Tasks下命名空间
  2. 提供Parallel.For和Parallel.ForEach等方法,轻松实现数据并行
3. 任务并行库(Task Parallel Library,TPL):
  1. 基于任务的并行模型,充分利用多核处理器的性能

代码示例

using System;   
using System.Threading.Tasks;class Program   
{static void Main(){// 定义一个大型数组int[] numbers = new int[100000000];Parallel.For(0, numbers.Length, i =>{numbers[i] = i * i;});Console.WriteLine("计算完成。");}
}

代码解释
Parallel.For方法会自动将循环迭代分配到多个线程,在多个CPU核心上同时运行
1. 适用于CPU密集型计算任务,可以显著提高性能

三.并发和并行的区别

	并发	并行
定义	系统处理多个任务的能力,通过任务切换,实现逻辑上的同时执行	多个任务在物理上同时执行,需要多核或多处理器硬件支持
执行	任务交替进行,可能不是同时执行	任务真正地同时执行
目的	提高资源利用率和系统吞吐量,提高程序的响应性	缩短任务的执行时间,提高计算性能
适用	I/O 密集型任务,事件驱动程序,GUI 应用	计算密集型任务,如科学计算,大数据处理
实现	线程,异步编程,任务调度	多线程加上多处理器或多核处理器,并行算法
挑战	需要处理任务同步,共享资源竞争,避免死锁和竞态条件	分解任务,负载均衡,减少线程间通信和同步开销

四 .如何在C#中选择并发还是并行

1.考虑任务类型

I/O密集型任务(网络请求,文件读写):
- 使用并发类型,异步编程
- 因为I/O操作速度慢,线程在等待I/O时可以切换执行其他任务,提高效率
CPU密集型任务(复杂计算,数据处理):
- 使用并行模型,充分利用CPU
- 通过并行算法将任务分解为可同时执行的子任务

2.代码示例

并发异步调用:

using System;   
using System.Net.Http;   
using System.Threading.Tasks;class Program   
{static async Task Main(){Task<string> task1 = GetDataAsync("http://example.com/data1");Task<string> task2 = GetDataAsync("http://example.com/data2");// 并发执行两个异步任务string[] results = await Task.WhenAll(task1, task2);Console.WriteLine(results[0]);Console.WriteLine(results[1]);}static async Task<string> GetDataAsync(string url){using (HttpClient client = new HttpClient()){return await client.GetStringAsync(url);}}   
}

并行处理数据:

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Linq;class Program
{static void Main(){int[] numbers = Enumerable.Range(0, 1000000).ToArray();var evenNumbers = numbers.AsParallel().Where(n => n % 2 == 0).ToArray();Console.WriteLine($"找到 {evenNumbers.Length} 个偶数。");}
}