Question

中的代码采用了我的并行/消费者实现

class ParallelConsumer<T> : IDisposable
{
    private readonly int _maxParallel;
    private readonly Action<T> _action;
    private readonly TaskFactory _factory = new TaskFactory();
    private CancellationTokenSource _tokenSource;
    private readonly BlockingCollection<T> _entries = new BlockingCollection<T>();
    private Task _task;

    public ParallelConsumer(int maxParallel, Action<T> action)
    {
        _maxParallel = maxParallel;
        _action = action;
    }

    public void Start()
    {
        try
        {
            _tokenSource = new CancellationTokenSource();
            _task = _factory.StartNew(
                () =>
                {
                    Parallel.ForEach(
                        _entries.GetConsumingEnumerable(),
                        new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = _maxParallel, CancellationToken = _tokenSource.Token },
                        (item, loopState) =>
                        {
                            Log("Taking" + item);
                            if (!_tokenSource.IsCancellationRequested)
                            {
                                _action(item);
                                Log("Finished" + item);
                            }
                            else
                            {
                                Log("Not Taking" + item);
                                _entries.CompleteAdding();
                                loopState.Stop();
                            }
                        });
                },
                _tokenSource.Token);
        }
        catch (OperationCanceledException oce)
        {
            System.Diagnostics.Debug.WriteLine(oce);
        }
    }

    private void Log(string message)
    {
        Console.WriteLine(message);
    }

    public void Stop()
    {
        Dispose();
    }

    public void Enqueue(T entry)
    {
        Log("Enqueuing" + entry);
        _entries.Add(entry);
    }

    public void Dispose()
    {
        if (_task == null)
        {
            return;
        }

        _tokenSource.Cancel();
        while (!_task.IsCanceled)
        {
        }

        _task.Dispose();
        _tokenSource.Dispose();
        _task = null;
    }
}

这是一个测试代码

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        TestRepeatedEnqueue(100, 1);
    }

    private static void TestRepeatedEnqueue(int itemCount, int parallelCount)
    {
        bool[] flags = new bool[itemCount];
        var consumer = new ParallelConsumer<int>(parallelCount,
                                              (i) =>
                                              {
                                                  flags[i] = true;
                                              }
            );
        consumer.Start();
        for (int i = 0; i < itemCount; i++)
        {
            consumer.Enqueue(i);
        }
        Thread.Sleep(1000);
        Debug.Assert(flags.All(b => b == true));



    }
}

测试总是失败 - 它总是停留在测试的100个项目的第93项左右。知道我的代码的哪一部分引起了这个问题，以及如何解决它？

Answer 1

正如您所发现的那样，您无法将Parallel.Foreach()与BlockingCollection.GetConsumingEnumerable()一起使用。

有关解释，请参阅此博文：

http://blogs.msdn.com/b/pfxteam/archive/2010/04/06/9990420.aspx

该博客还提供了一个名为GetConsumingPartitioner()的方法的源代码，您可以使用它来解决问题。

摘自博客：

BlockingCollection的GetConsumingEnumerable实现正在使用BlockingCollection的内部同步，它同时支持多个使用者，但ForEach不知道，并且其可枚举分区逻辑在访问可枚举时也需要锁定。

因此，这里的同步比实际需要的更多，导致潜在的不可忽略的性能损失。

[另外] Parallel.ForEach和PLINQ默认使用的分区算法使用分块以最小化同步成本：而不是每个元素锁定一次，它将获取锁，抓取一组元素（一块），然后释放锁。

虽然这种设计可以帮助提高整体吞吐量，但对于更多关注低延迟的场景，这种分块可能会让人望而却步。

Answer 2

失败的原因是由于here

所解释的以下原因

两者默认使用的分区算法 Parallel.ForEach和PLINQ使用分块以最小化同步成本：而不是每个元素锁定一次，它会占用锁，抓住一组元素（一块），然后释放锁。

要使其发挥作用，您可以在ParallelConsumer<T>类上添加一个方法，以指示添加已完成，如下所示

    public void StopAdding()
    {
        _entries.CompleteAdding();
    }

现在在for loop之后调用此方法，如下所示

        consumer.Start();
        for (int i = 0; i < itemCount; i++)
        {
            consumer.Enqueue(i);
        }
        consumer.StopAdding();

否则，Parallel.ForEach()将等待达到阈值，以便获取块并开始处理。

Parallel.ForEach与BlockingCollection集成时停滞不前

2 个答案: