【美高梅开户网址】8天玩转并行开发,摘自网络

1、Parallel.Invoke
珍视用来职务的互动
  这些函数的效益和Task有些相似,就是出现执行1多重职责,然后等待全部达成。和Task比起来,省略了Task.WaitAll这一步,自然也贫乏了Task的有关管理职能。它有几种样式:
  Parallel.Invoke( params Action[] actions);
  Parallel.Invoke(Action[] actions,TaskManager
manager,TaskCreationOptions options);

System.Threading.Tasks.Parallel类提供了Parallel.Invoke,Parallel.For,Parallel.ForEach那多少个静态方法。

 

 随着多核时期的来到,并行开发越发显示出它的精锐威力,像大家这么的码农再也不用过多的关怀底层线程的贯彻和手工业控制,

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1 Parallel.Invoke

     
随着多核时代的到来,并行开发尤其展现出它的强劲威力,像大家那样的码农再也不用过多的关切底层线程的贯彻和手工业控制,

要询问并行开发,必要先了然下多个概念:“硬件线程”和“软件线程”。

using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var actions = new Action[]
            {
                () => ActionTest("test 1"),
                () => ActionTest("test 2"),
                () => ActionTest("test 3"),
                () => ActionTest("test 4")
            };

            Console.WriteLine("Parallel.Invoke 1 Test");
            Parallel.Invoke(actions);

            Console.WriteLine("结束!");
        }

        static void ActionTest(object value)
        {
            Console.WriteLine(">>> thread:{0}, value:{1}",
            Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, value);
        }
    }
}

尽心尽力并行执行所提供的每一种操作,除非用户打消了操作。

要精晓并行开发,需求先理解下多少个概念:“硬件线程”和“软件线程”。

 

Program

方法:

 

  1. 硬件线程

贰、For方法,首要用以拍卖针对数组成分的并行操作(数量的相互

1)public static void Invoke(params
Action[] actions);

  1. 硬件线程

   
相信大家手头的处理器都以双核以上的,像自家那样古董的总括机都是双核的,那样的双核叫做物理基础。

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2)public static void
Invoke(ParallelOptions parallelOptions,

   
相信咱们手头的计算机都是双核以上的,像小编这么古董的电脑都以双核的,那样的双核叫做物理基础。

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using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int[] nums = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
            Parallel.For(0, nums.Length, (i) =>
            {
                Console.WriteLine("针对数组索引{0}对应的那个元素{1}的一些工作代码……ThreadId={2}", i, nums[i], Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
            });
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

params Action[] actions);

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Program

参数:

 

硬件线程又称为逻辑内核,大家得以在”任务管理器“中查阅”品质“标签页,如下图,大家领略有1个硬件线程。

3、Foreach方法,主要用于拍卖泛型集合成分的并行操作(数码的互动)

parallelOptions:1个指标,用于配置此操作的行事。

硬件线程又称之为逻辑内核,大家得以在”职务管理器“中查阅”品质“标签页,如下图,大家明白有2个硬件线程。

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Actions:要执行的操作数组

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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            List<int> nums = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
            Parallel.ForEach(nums, (item) =>
            {
                Console.WriteLine("针对集合元素{0}的一些工作代码……ThreadId={1}", item, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
            });
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

异常:

 

诚如情状下,二个大体基础对应二个逻辑内核,比如自个儿那里的二对二。当然假使您的cpu采取的是超线程技术,那么恐怕就会有多少个大体基本对应

Program

对方法1:

1般景色下,一个大体基础对应一个逻辑内核,比如自身那里的二对贰。当然假使您的cpu选择的是超线程技术,那么或者就会有6个大体基本对应

8个硬件线程,以后有不以为奇服务器都有几个硬件线程,早晨在公司的服务器上截了个图。

  数据的交互的不二秘籍2(AsParallel()):

    System.ArgumentNullException:
actions 参数为 null。

七个硬件线程,未来有许多服务器都有九个硬件线程,上午在信用合作社的服务器上截了个图。

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    System.AggregateException:当 actions
数组中的任何操作引发那多少个时引发的要命。

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大家要通晓互相开发要做的工作正是将职责分摊给那个硬件线程去并行执行来实现负载和加速。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            List<int> nums = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
            var evenNumbers = nums.AsParallel().Select(item => Calculate(item));
            //注意这里是个延迟加载,也就是不用集合的时候 这个Calculate里面的算法 是不会去运行 可以屏蔽下面的代码看效果;
            Console.WriteLine(evenNumbers.Count());
            //foreach (int item in evenNumbers)
            //    Console.WriteLine(item);
            Console.ReadKey();
        }

        static int Calculate(int number)
        {
            Console.WriteLine("针对集合元素{0}的一些工作代码……ThreadId={1}", number, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
            return number * 2;
        }
    }
}

System.ArgumentException:actions数组包含null 个因素。

【美高梅开户网址】8天玩转并行开发,摘自网络。大家要明白相互开发要做的工作正是将任务分摊给那几个硬件线程去并行执行来达到负载和增长速度。

 

Program

对艺术二除上述很是外还包含:

 

  1. 软件线程

  .AsOrdered() 对结果开始展览排序:

System.OperationCanceledException:parallelOptions
设置了System.Threading.CancellationToken。

  1. 软件线程

   
相信这些咱们最熟谙了,大家理解古板的代码都是串行的,就1个主线程,当大家为了完成加快而开了累累做事线程,这一个工作线程

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System.ObjectDisposedException:在
parallelOptions 中与 System.Threading.CancellationToken
关联的System.Threading.CancellationTokenSource已被放走。

   
相信这一个大家最熟知了,大家清楚古板的代码都以串行的,就3个主线程,当大家为了兑现加速而开了无数行事线程,这一个干活儿线程

也正是软件线程。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp
{

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            List<int> nums = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
            var evenNumbers = nums.AsParallel().AsOrdered().Select(item => Calculate(item));
            //注意这里是个延迟加载,也就是不用集合的时候 这个Calculate里面的算法 是不会去运行 可以屏蔽下面的代码看效果;
            //Console.WriteLine(evenNumbers.Count());
            foreach (int item in evenNumbers)
                Console.WriteLine(item);
            Console.ReadKey();
        }

        static int Calculate(int number)
        {
            Console.WriteLine("针对集合元素{0}的一些工作代码……ThreadId={1}", number, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
            return number * 2;
        }
    }
}

说明:

也等于软件线程。

 

Program

1)Invoke方法唯有在actions全体推行完才会回到,就算在推行进度中出现卓殊也会完毕。

 

好,大家领悟了基本概念就ok了,在.net
四.0中,微软给我们提供了多少个新的命名空间:System.Threading.Tasks。那其间有那些好玩

  ForEach的优点就是可以将数据举办分区,每三个小区内实现串行总计,分区选取Partitioner.Create完成。

贰)不可能保险actions中的全体操作同时实施。比如actions大小为4,但硬件线程数为二,那么与此同时运营的操作数最多为贰。

好,我们明白了基本概念就ok了,在.net
四.0中,微软给我们提供了三个新的命名空间:System.Threading.Tasks。这么些中有过多好玩

的东西,作为第2篇就介绍下最基础,最简单易行的Parallel的采纳。

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三)actions中的操作并行的运作且与各类毫无干系,若编写与运作顺序有关的产出代码,应选取任何格局。

的事物,作为第一篇就介绍下最基础,最简便的Parallel的应用。

 

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Diagnostics;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            for (int j = 1; j < 4; j++)
            {
                ConcurrentBag<int>  bag = new ConcurrentBag<int>();
                var watch = Stopwatch.StartNew();
                watch.Start();
                Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, 3000000), i =>
                {
                    for (int m = i.Item1; m < i.Item2; m++)
                    {
                        bag.Add(m);
                    }
                });
                Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);
                GC.Collect();

            }
        }
    }
}

四)若是应用Invoke加载四个操作,多少个操作运营时刻迥异,总的运转时刻以消耗费时间间最长操作为条件,这会造成千千万万逻辑内核短时间处于空闲状态。

 

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Program

5)受限的并行可扩大性,那出自Invoke所调用的委托数目是原则性的。

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  ParallelOptions类
  ParallelOptions options = new ParallelOptions();
  //内定使用的硬件线程数为四
  options.MaxDegreeOfParallelism = 4;
  有时候我们的线程大概会跑遍全数的基础,为了增加其余应用程序的祥和,就要限制参加的基石,正好ParallelOptions提供了马克斯DegreeOfParallelism属性。

2 Parallel.For

 

一: Parallel的使用

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想必会互相运转迭代,能够监视和操作循环的事态。Parallel.For有八个重载的点子,上边罗列部分艺术。

一: Parallel的使用

在Parallel上面有四个常用的措施invoke,for和forEach。

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    public class Student
    {
        public int ID { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public int Age { get; set; }
        public DateTime CreateTime { get; set; }
    }

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var dic = LoadData();
            Stopwatch watch = new Stopwatch();
            watch.Start();
            var query2 = (from n in dic.Values.AsParallel()
                          where n.Age > 20 && n.Age < 25
                          select n).ToList();
            watch.Stop();
            Console.WriteLine("并行计算耗费时间:{0}", watch.ElapsedMilliseconds);

            Console.Read();
        }

        public static ConcurrentDictionary<int, Student> LoadData()
        {
            ConcurrentDictionary<int, Student> dic = new ConcurrentDictionary<int, Student>();
            ParallelOptions options = new ParallelOptions();
            //指定使用的硬件线程数为4
            options.MaxDegreeOfParallelism = 4;
            //预加载1500w条记录
            Parallel.For(0, 15000000, options, (i) =>
            {
                var single = new Student()
                {
                    ID = i,
                    Name = "hxc" + i,
                    Age = i % 151,
                    CreateTime = DateTime.Now.AddSeconds(i)
                };
                dic.TryAdd(i, single);
            });

            return dic;
        }
    }
}

方法:

在Parallel下边有两个常用的方式invoke,for和forEach。

1:  Parallel.Invoke

Program

1)public static ParallelLoopResult
For(int fromInclusive, int toExclusive, Action<int> body);

1:  Parallel.Invoke

    那是最简单易行,最精简的将串行的代码并行化。

广泛难点的处理

2)public static ParallelLoopResult
For(int fromInclusive, int toExclusive, Action<int,
ParallelLoopState> body);

    那是最简单易行,最精简的将串行的代码并行化。

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  <一> 怎么样中途退出并行循环?
  是的,在串行代码中我们break一下就解决了,但是相互就不是那样简单了,可是没什么,在相互循环的嘱托参数中提供了三个ParallelLoopState,该实例提供了Break和Stop方法来帮大家落到实处。
  Break:
当然这么些是打招呼并行计算尽快的脱离循环,比如并行总计正在迭代拾0,那么break后程序还会迭代全体小于拾0的。

3)public static ParallelLoopResult
For(int fromInclusive, int toExclusive, ParallelOptions parallelOptions,
Action<int, ParallelLoopState> body);

 1 class Program
 2 {
 3     static void Main(string[] args)
 4     {
 5         var watch = Stopwatch.StartNew();
 6 
 7         watch.Start();
 8 
 9         Run1();
10 
11         Run2();
12 
13         Console.WriteLine("我是串行开发,总共耗时:{0}\n", watch.ElapsedMilliseconds);
14 
15         watch.Restart();
16 
17         Parallel.Invoke(Run1, Run2);
18 
19         watch.Stop();
20 
21         Console.WriteLine("我是并行开发,总共耗时:{0}", watch.ElapsedMilliseconds);
22 
23         Console.Read();
24     }
25 
26     static void Run1()
27     {
28         Console.WriteLine("我是任务一,我跑了3s");
29         Thread.Sleep(3000);
30     }
31 
32     static void Run2()
33     {
34         Console.WriteLine("我是任务二,我跑了5s");
35         Thread.Sleep(5000);
36     }
37 }
 1 class Program
 2 {
 3     static void Main(string[] args)
 4     {
 5         var watch = Stopwatch.StartNew();
 6 
 7         watch.Start();
 8 
 9         Run1();
10 
11         Run2();
12 
13         Console.WriteLine("我是串行开发,总共耗时:{0}\n", watch.ElapsedMilliseconds);
14 
15         watch.Restart();
16 
17         Parallel.Invoke(Run1, Run2);
18 
19         watch.Stop();
20 
21         Console.WriteLine("我是并行开发,总共耗时:{0}", watch.ElapsedMilliseconds);
22 
23         Console.Read();
24     }
25 
26     static void Run1()
27     {
28         Console.WriteLine("我是任务一,我跑了3s");
29         Thread.Sleep(3000);
30     }
31 
32     static void Run2()
33     {
34         Console.WriteLine("我是任务二,我跑了5s");
35         Thread.Sleep(5000);
36     }
37 }

  Stop:这么些就不等同了,比如正在迭代拾0陡然遇上stop,这它啥也不论了,间接退出。

4)public static ParallelLoopResult
For<TLocal>(int fromInclusive, int toExclusive, ParallelOptions
parallelOptions, Func<TLocal> localInit, Func<int,
ParallelLoopState, TLocal, TLocal> body, Action<TLocal>
localFinally);

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参数:

在这几个事例中能够得到二点消息:

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using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();

            Parallel.For(0, 20000000, (i, state) =>
            {
                if (bag.Count == 1000)
                {
                    //state.Break();
                    state.Stop();
                    return;
                }
                bag.Add(i);
            });

            Console.WriteLine("当前集合有{0}个元素。", bag.Count);

        }
    }
}

fromInclusive:初叶索引(含)。

率先:三个职分是能够分解成八个职分,选用分而治之的思虑。

在那一个例子中得以获得2点消息:

Program

toExclusive:结束索引(不含)。

第一:尽可能的制止子任务之间的信赖,因为子义务是并行执行,所以就从未有过何人一定在前,何人一定在后的分明了。

先是:3个职务是能够分解成多少个职分,选拔分而治之的思维。

  取消(cancel)

body:将被每种迭代调用2次的委托。

 

其次:尽或然的防止子任务之间的重视性,因为子职分是并行执行,所以就从未有过哪个人一定在前,哪个人一定在后的显明了。

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parallelOptions:一个对象,用于配置此操作的表现。

2:Parallel.for

 

using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        public static void Main()
        {

            var cts = new CancellationTokenSource();
            var ct = cts.Token;
            Task.Factory.StartNew(() => fun(ct));
            Console.ReadKey();
            //Thread.Sleep(3000);
            cts.Cancel();
            Console.WriteLine("任务取消了!");

        }

        static void fun(CancellationToken token)
        {
            Parallel.For(0, 100000,
                        new ParallelOptions { CancellationToken = token },
                        (i) =>
                        {
                            Console.WriteLine("针对数组索引{0}的一些工作代码……ThreadId={1}", i, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
                        });
        }
    }
}

localInit:多个寄托,用于重临每一个职务的本地数据的发端状态。

 我们驾驭串行代码中也有一个for,不过足够for并从未用到多核,而Paraller.for它会在底层依据硬件线程的运营境况来尽量的利用具有的可

2:Parallel.for

Program

localFinally:3个委托,用于对各类职责的地面情形执行三个末段操作。

应用的硬件线程,注意那里的Parallel.for的步行是一。

 我们知晓串行代码中也有四个for,可是非常for并未用到多核,而Paraller.for它会在底层依据硬件线程的运维情状来尽量的使用全部的可

  <2> 并行计算中抛出十三分怎么处理?
  首先职责是并行总括的,处理进度中也许会发生n多的不行,那么哪些来博取到这一个格外呢?普通的Exception并无法博获得不行,然则为互相诞生的AggregateExcepation就能够赢获得1组非凡。

回来结果:

那里大家来演示一下,向一个线程安全的联谊插入数据,当然那个集合选取原子性来贯彻线程同步,比这么些重量级的锁机制尤其的节约消耗。

使用的硬件线程,注意这里的Parallel.for的徒步是一。

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ParallelLoopResult
:包括关于已做到的巡回部分的消息。

 1  class Program
 2     {
 3         static void Main(string[] args)
 4         {
 5             for (int j = 1; j < 4; j++)
 6             {
 7                 Console.WriteLine("\n第{0}次比较", j);
 8 
 9                 ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
10 
11                 var watch = Stopwatch.StartNew();
12 
13                 watch.Start();
14 
15                 for (int i = 0; i < 20000000; i++)
16                 {
17                     bag.Add(i);
18                 }
19 
20                 Console.WriteLine("串行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);
21 
22                 GC.Collect();
23 
24                 bag = new ConcurrentBag<int>();
25 
26                 watch = Stopwatch.StartNew();
27 
28                 watch.Start();
29 
30                 Parallel.For(0, 20000000, i =>
31                 {
32                     bag.Add(i);
33                 });
34 
35                 Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);
36 
37                 GC.Collect();
38 
39             }
40         }
41     }

此间大家来演示一下,向一个线程安全的成团插入数据,当然那个集合选拔原子性来完结线程同步,比这一个重量级的锁机制越发的节约消耗。

using System;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            try
            {
                Parallel.Invoke(Run1, Run2);
            }
            catch (AggregateException ex)
            {
                foreach (var single in ex.InnerExceptions)
                {
                    Console.WriteLine(single.Message);
                }
            }
            Console.WriteLine("结束了!");
            //Console.Read();
        }

        static void Run1()
        {
            Thread.Sleep(3000);
            throw new Exception("我是任务1抛出的异常");
        }

        static void Run2()
        {
            Thread.Sleep(5000);
            throw new Exception("我是任务2抛出的异常");
        }
    }
}

异常:

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Program

System.ArgumentNullException:body 参数为
null,或 localInit 参数为 null,或 localFinally 参数为 null,或
parallelOptions 参数为 null。
System.AggregateException:包蕴在有着线程上吸引的任何单个相当的至极。

 

 1  class Program  2     {  3         static void Main(string[] args)  4         {  5             for (int j = 1; j < 4; j++)  6             {  7                 Console.WriteLine("\n第{0}次比较", j);  8   9                 ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>(); 10  11                 var watch = Stopwatch.StartNew(); 12  13                 watch.Start(); 14  15                 for (int i = 0; i < 20000000; i++) 16                 { 17                     bag.Add(i); 18                 } 19  20                 Console.WriteLine("串行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds); 21  22                 GC.Collect(); 23  24                 bag = new ConcurrentBag<int>(); 25  26                 watch = Stopwatch.StartNew(); 27  28                 watch.Start(); 29  30                 Parallel.For(0, 20000000, i => 31                 { 32                     bag.Add(i); 33                 }); 34  35                 Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds); 36  37                 GC.Collect(); 38  39             } 40         } 41     }

  注意Parallel里面 不提出抛出越发因为在极其的景况下比如进入的第贰群线程先都抛格外了
此时AggregateExcepation就只可以捕获到这一堆的不当,然后程序就停止了

对此艺术三)和四)除含有以上极度外还包蕴:

能够看的出,加快的效果依然相比较强烈的。

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System.OperationCanceledException:在
parallelOptions 设置了参数 System.Threading.CancellationToken。

 

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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    public class TestClass
    {
        public static List<int> NumberList = null;
        private static readonly object locker = new object();
        public void Test(int Number)
        {
            throw new Exception("1111");
            //lock (locker)
            //{
            //    if (NumberList == null)
            //    {
            //        Console.WriteLine("执行添加");
            //        NumberList = new List<int>();
            //        NumberList.Add(1);
            //        //Thread.Sleep(1000);
            //    }
            //}
            //if (Number == 5 || Number == 7) throw new Exception(string.Format("NUmber{0}Boom!", Number));
            //Console.WriteLine(Number);
        }
    }

    class Program
    {
        private static readonly object locker = new object();
        static void Main(string[] args)
        {
            List<string> errList = new List<string>();
            try
            {
                Parallel.For(0, 10, (i) =>
                {
                    try
                    {
                        TestClass a = new TestClass();
                        a.Test(i);
                    }
                    catch (Exception ex)
                    {
                        lock (locker)
                        {
                            errList.Add(ex.Message);
                            throw ex;
                        }
                    }
                });
            }
            catch (AggregateException ex)
            {
                foreach (var single in ex.InnerExceptions)
                {
                    Console.WriteLine(single.Message);
                }
            }
            int Index = 1;
            foreach (string err in errList)
            {
                Console.WriteLine("{0}、的错误:{1}", Index++, err);
            }
        }
    }
}

System.ObjectDisposedException:在
parallelOptions 中与 System.Threading.CancellationToken 关联的
System.Threading.CancellationTokenSource已被放飞。

3:Parallel.forEach
   
forEach的亮点正是能够将数据开始展览分区,各类小区内达成串行计算,分区选用Partitioner.Create完结。

 

Program

说明:

 class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            for (int j = 1; j < 4; j++)
            {
                Console.WriteLine("\n第{0}次比较", j);

                ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();

                var watch = Stopwatch.StartNew();

                watch.Start();

                for (int i = 0; i < 3000000; i++)
                {
                    bag.Add(i);
                }

                Console.WriteLine("串行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);

                GC.Collect();

                bag = new ConcurrentBag<int>();

                watch = Stopwatch.StartNew();

                watch.Start();

                Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, 3000000), i =>
                {
                    for (int m = i.Item1; m < i.Item2; m++)
                    {
                        bag.Add(m);
                    }
                });

                Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);

                GC.Collect();

            }
        }
    }

能够看的出,加速的功力依旧相比较显明的。

  能够向上面那样来拍卖一下
  不在AggregateExcepation中来处理 而是在Parallel里面包车型客车try
catch来记录错误,或处理错误

一)不扶助浮点和步进。

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二)无法保险迭代的推行种种。

此地照旧要说一下:Partitioner.Create(0, 3000000)。

叁:Parallel.forEach    
forEach的长处便是可以将数据开展分区,每种小区内完成串行总计,分区采纳Partitioner.Create实现。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    public class TestClass
    {
        public static List<int> NumberList = null;
        private static readonly object locker = new object();
        public void Test(int Number)
        {
            throw new Exception("1111");
            //lock (locker)
            //{
            //    if (NumberList == null)
            //    {
            //        Console.WriteLine("执行添加");
            //        NumberList = new List<int>();
            //        NumberList.Add(1);
            //        //Thread.Sleep(1000);
            //    }
            //}
            //if (Number == 5 || Number == 7) throw new Exception(string.Format("NUmber{0}Boom!", Number));
            //Console.WriteLine(Number);
        }
    }

    class Program
    {
        private static readonly object locker = new object();
        static void Main(string[] args)
        {
            List<string> errList = new List<string>();
            Parallel.For(0, 10, (i) =>
            {
                try
                {
                    TestClass a = new TestClass();
                    a.Test(i);
                }
                catch (Exception ex)
                {
                    lock (locker)
                    {
                        errList.Add(ex.Message);
                    }
                    //Console.WriteLine(ex.Message);
                    //注:这里不再将错误抛出.....
                    //throw ex;
                }
            });

            int Index = 1;
            foreach (string err in errList)
            {
                Console.WriteLine("{0}、的错误:{1}", Index++, err);
            }
        }
    }
}

三)如果fromInclusive大于或等于toExclusive,方法马上赶回而不会实施其它迭代。

率先:大家要分区的限制是0-三千000。

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Program

四)对于body参数中包含的ParallelLoopState实例,其遵循为提前中断相互循环。

其次:大家必将想清楚系统给大家分了多少个区?
很遗憾,那是系统之中协调的,无权告诉大家,当然系统也不反对大家丹舟共济钦点分区个数,

 class Program     {         static void Main(string[] args)         {             for (int j = 1; j < 4; j++)             {                 Console.WriteLine("\n第{0}次比较", j);
                ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
                var watch = Stopwatch.StartNew();
                watch.Start();
                for (int i = 0; i < 3000000; i++)                 {                     bag.Add(i);                 }
                Console.WriteLine("串行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);
                GC.Collect();
                bag = new ConcurrentBag<int>();
                watch = Stopwatch.StartNew();
                watch.Start();
                Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, 3000000), i =>                 {                     for (int m = i.Item1; m < i.Item2; m++)                     {                         bag.Add(m);                     }                 });
                Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0},总共耗时:{1}", bag.Count, watch.ElapsedMilliseconds);
                GC.Collect();
            }         }     }

 

伍)唯有在迭代全体到位今后才会回来结果,不然循环将一贯不通。

       
那里能够行使Partitioner.Create的第四个重载,比如那样:Partitioner.Create(0,
3000000, Environment.ProcessorCount),

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因为 Environment.ProcessorCount能够收获到当前的硬件线程数,所以那里也就开了1个区。

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3 Parallel.ForEach

 

此地还是要说一下:Partitioner.Create(0, 2000000)。

方法

上边分享下并行总括中我们只怕有的思疑?

先是:我们要分区的范围是0-三千000。

1)public static ParallelLoopResult
ForEach(IEnumerable<TSource> source, Action<TSource>
body);

<壹> 怎么着中途退出并行循环?

第3:我们自然想知道系统给大家分了多少个区?
很不满,那是系统里头协调的,无权告诉我们,当然系统也不反对我们本人内定分区个数,

2)public static ParallelLoopResult
ForEach<TSource>(IEnumerable<TSource> source,
ParallelOptions parallelOptions, Action<TSource,
ParallelLoopState> body);

     
是的,在串行代码中大家break一下就化解了,但是相互就不是那样不难了,但是没什么,在互相循环的嘱托参数中提供了二个

       
那里能够应用Partitioner.Create的第陆个重载,比如那样:Partitioner.Create(0,
3000000, Environment.ProcessorCount),

3)public static ParallelLoopResult
ForEach<TSource>(Partitioner<TSource> source,
Action<TSource> body);

ParallelLoopState,该实例提供了Break和Stop方法来帮大家贯彻。

       
因为 Environment.ProcessorCount能够得到到最近的硬件线程数,所以那边也就开了一个区。

参数:

Break:
当然这一个是打招呼并行计算尽快的脱离循环,比如并行总结正在迭代拾0,那么break后先后还会迭代全数小于十0的。

 

source:数据源

Stop:那一个就不壹致了,比如正在迭代100陡然遇上stop,那它啥也不论了,直接退出。

上边分享下并行总结中大家恐怕部分疑心?

body:将被各类迭代调用3次的信托。

 

<一> 怎样中途退出并行循环?

parallelOptions:3个目的,用于配置此操作的行为。

上边举个例子,当迭代到一千的时候退出循环

     
是的,在串行代码中大家break一下就消除了,可是互相就不是那样简单了,可是没什么,在交互循环的嘱托参数中提供了三个

回来结果:

 1   class Program
 2     {
 3         static void Main(string[] args)
 4         {
 5             var watch = Stopwatch.StartNew();
 6 
 7             watch.Start();
 8 
 9             ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
10 
11             Parallel.For(0, 20000000, (i, state) =>
12                   {
13                       if (bag.Count == 1000)
14                       {
15                           state.Break();
16                           return;
17                       }
18                       bag.Add(i);
19                   });
20 
21             Console.WriteLine("当前集合有{0}个元素。", bag.Count);
22 
23         }
24     }

ParallelLoopState,该实例提供了Break和Stop方法来帮大家贯彻。

ParallelLoopResult
:包涵关于已到位的轮回部分的新闻。

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Break:
当然那个是通报并行总结尽快的脱离循环,比如并行总括正在迭代十0,那么break后程序还会迭代全体小于拾0的。

异常:

 

Stop:那个就不一样了,比如正在迭代100骤然遭遇stop,这它啥也不论了,直接退出。

System.ArgumentNullException:source
参数为 null。-或- 方body 参数为 null。

<2> 并行总计中抛出尤其怎么处理?

 

System.AggregateException:包蕴了富无线程上掀起的100%单个十分。

 首先任务是并行计算的,处理进度中只怕会产生n多的尤其,那么怎么样来获得到那个至极呢?普通的Exception并不能够获得到十一分,可是为相互诞生的AggregateExcepation就能够获得到①组出色。

上面举个例子,当迭代到一千的时候退出循环

对于措施2)还包含:

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        try
        {
            Parallel.Invoke(Run1, Run2);
        }
        catch (AggregateException ex)
        {
            foreach (var single in ex.InnerExceptions)
            {
                Console.WriteLine(single.Message);
            }
        }

        Console.Read();
    }

    static void Run1()
    {
        Thread.Sleep(3000);
        throw new Exception("我是任务1抛出的异常");
    }

    static void Run2()
    {
        Thread.Sleep(5000);

        throw new Exception("我是任务2抛出的异常");
    }
}

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System.OperationCanceledException:在
parallelOptions 设置了参数 System.Threading.CancellationToken。

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 1   class Program
 2     {
 3         static void Main(string[] args)
 4         {
 5             var watch = Stopwatch.StartNew();
 6 
 7             watch.Start();
 8 
 9             ConcurrentBag<int> bag = new ConcurrentBag<int>();
10 
11             Parallel.For(0, 20000000, (i, state) =>
12                   {
13                       if (bag.Count == 1000)
14                       {
15                           state.Break();
16                           return;
17                       }
18                       bag.Add(i);
19                   });
20 
21             Console.WriteLine("当前集合有{0}个元素。", bag.Count);
22 
23         }
24     }

System.ObjectDisposedException:在
parallelOptions 中与 System.Threading.CancellationToken 关联的
System.Threading.CancellationTokenSource已被释放。

 

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对于3)包罗的不胜为:

<叁> 并行总结中本身能够留2个硬件线程出来吗?

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System.ArgumentNullException:source
参数为 null。-或- 方body 参数为 null。

 
默许的景观下,底层机制会尽力而为多的应用硬件线程,不过大家选择手动内定的益处是大家能够在二,四,九个硬件线程的意况下来举行衡量加快比。

 

System.InvalidOperationException:source
分区程序中的
System.Collections.Concurrent.Partitioner<TSource>.SupportsDynamicPartitions
属性重回 false。或 在 source 分区主次中的任何措施再次回到 null
时引发这2个。或在source 分区先后中的
System.Collections.Concurrent.Partitioner<TSource>.GetPartitions(System.Int3二)方法不回去正确数目标分区。

 class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var bag = new ConcurrentBag<int>();

            ParallelOptions options = new ParallelOptions();

            //指定使用的硬件线程数为1
            options.MaxDegreeOfParallelism = 1;

            Parallel.For(0, 300000, options, i =>
            {
                bag.Add(i);
            });

            Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0}", bag.Count);

        }
    }

<2> 并行总结中抛出十一分怎么处理?

说明:

 

 首先任务是并行总计的,处理进程中或者会发生n多的相当,那么如何来博取到那么些分外呢?普通的Exception并无法博取到不行,然则为相互诞生的AggregateExcepation就足以拿走到一组十分。

1)对于body参数中蕴藏的ParallelLoopState实例,其职能为提前中断相互循环。

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二)Parallel.ForEach方法不保险实施种种,它不像foreach循环那样总是各样执行。

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class Program {     static void Main(string[] args)     {         try         {             Parallel.Invoke(Run1, Run2);         }         catch (AggregateException ex)         {             foreach (var single in ex.InnerExceptions)             {                 Console.WriteLine(single.Message);             }         }
        Console.Read();     }
    static void Run1()     {         Thread.Sleep(3000);         throw new Exception("我是任务1抛出的异常");     }
    static void Run2()     {         Thread.Sleep(5000);
        throw new Exception("我是任务2抛出的异常");     } }

三)对于艺术三)中的source,它的花色是Partitioner<TSource>。能够运用Partitioner.Create方法成立分区,该办法的多少个规整方法为:

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l public static
OrderablePartitioner<Tuple<int, int>> Create(int
fromInclusive, int toExclusive);

————————————————————————————————————————————————————————————

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l public static
OrderablePartitioner<Tuple<int, int>> Create(int
fromInclusive, int toExclusive, int rangeSize);

————————————————————————————————————————————————————————————

 

fromInclusive为限量下限(含),toExclusive为限制下限(不含),rangeSize为每个子范围的尺寸。

<三> 并行总计中自作者能够留三个硬件线程出来呢?

使用Partitioner创制的子范围大小暗许大约是总计机基础的三倍,而当使用rangeSize内定范围大小时,那么子范围大小为内定值。

 
私下认可的事态下,底层机制会尽大概多的选择硬件线程,但是大家利用手动钦赐的功利是大家得以在二,肆,八个硬件线程的处境下来实行度量加快比。

4)只有在迭代全体成功之后才会回来结果,不然循环将直接不通。

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 class Program     {         static void Main(string[] args)         {             var bag = new ConcurrentBag<int>();
            ParallelOptions options = new ParallelOptions();
            //指定使用的硬件线程数为1             options.MaxDegreeOfParallelism = 1;
            Parallel.For(0, 300000, options, i =>             {                 bag.Add(i);             });
            Console.WriteLine("并行计算:集合有:{0}", bag.Count);
        }     }

4 ParallelOptions

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定义:

 

储存选项,用于配置
System.Threading.Tasks.Parallel 类的法子。

ParallelOptions属性

1)public CancellationToken
CancellationToken { get; set; }

拿到或设置传播关于应注销操作的关照。

2)public int MaxDegreeOfParallelism {
get; set; }

获取或安装此 ParallelOptions
实例所允许的最大并行度。

3)public TaskScheduler TaskScheduler {
get; set; }

获得或设置与此
System.Threading.Tasks.ParallelOptions 实例关联的
System.Threading.Tasks.TaskScheduler

说明:

一)通过安装CancellationToken来撤废并行循环,当前正值运维的迭代会执行完,然后抛出System.OperationCanceledException类型的卓殊。

二)TPL的艺术总是会试图利用全部可用内核以达到最棒的功效,不过很恐怕.NET
Framework内部选拔的启发式算法所收获的流入和动用的线程数比实际须求的多(常常都会压倒硬件线程数,那样会更加好地补助CPU和I/O混合型的干活负荷)。

平凡将最大并行度设置为小于等于逻辑内核数。假如设置为等于逻辑内核数,那么要保管不会影响别的程序的实施。设置为小于逻辑内核数是为了有空闲内核来处理别的紧迫的职责。

用途:

1)从循环外部撤除并行循环

二)钦赐并行度

3)钦命自定义职分调度程序

5 ParallelLoopState

定义:

可使并行循环迭代与别的迭代交互。
此类的实例由
Parallel 类提供给种种循环;无法在用户代码中创立实例。

方法:

一)Break()方法:公告并行循环在实行完当前迭代过后赶紧平息执行,可确认保障低索引步骤实现。且可确定保证正在履行的迭代继续运营直到完成。

二)Stop()方法:通知并行循环尽快平息实施。对于从未运转的迭代不可能会尝试进行低索引迭代。不有限支持拥有已运转的迭代都执行完。

用途:超前退出并行循环。

说明:

壹)不能而且在同二个互相循环中而且利用Break和Stop。

2)Stop比Break更常用。break语句用在交互循环中的效果和用在串行循环中不一致。Break用在互动循环中,委托的重点方法在每便迭代的时候被调用,退出委托的基点方法对相互循环的施行未有影响。Stop截止循环比Break快。

6 ParallelLoopResult结构

定义:

互相循环运转结果的音讯。

属性:

1)public bool IsCompleted { get;
}

若果该循环已运行成功(该循环的全数迭代均已履行,并且该循环没有接受提前截至的请求),则为
true;不然为 false。

2)public long? LowestBreakIteration {
get; }

回去三个代表从中调用 Break
语句的最低迭代的平头

用途:认清当相互循环甘休时,是还是不是因调用了break方法或stop方法而提早退出并行循环,或具有迭代均已进行。

认清依照:

条件

 

IsCompleted

运行完成

!IsCompleted &&

LowestBreakIteration==null

使用了Stop语句而提前终止

!IsCompleted &&

LowestBreakIteration!=null

使用了Break语句而提前终止

 

柒 捕获并行循环中的分外

原则:

一)分外优先于从循环外部撤消和选拔Break()方法或Stop()方法提前退出并行循环。

二)并行循环体抛出三个未处理的不胜,并行循环就不能够再初叶新的迭代。

三)默许情状下当某次迭代抛出贰个未处理相当,那么正在举行的迭代假诺没抛出特别,正在推行的迭代会执行完。当有着迭代都推行完(有相当大希望别的的迭代在履行的长河中也抛出相当),并行循环将在调用它的线程中抛出尤其。

交互循环运维的进度中,恐怕有四个迭代抛出1贰分,所以一般采取AggregateException来捕获非凡。AggregateException继承自Exception。为了避防万1仅使用AggregateException未能捕获某个极度,使用AggregateException的同时还要使用Exception。

捌 行使情势

 

8.1 Parallel.Invoke

 1 public static void DemonstrateInvoke()
 2 {
 3     //使用Lambda
 4     Parallel.Invoke(
 5     () =>
 6     {
 7         //具体操作1
 8     }, 
 9     () => 
10     {
11         //具体操作2
12     });
13 
14     //不使用lambda
15     Parallel.Invoke(Operation1, Operation2);
16 }
17 
18 private static void Operation1()
19 {
20     //具体操作1
21 }
22 
23 private static void Operation2()
24 {
25     //具体操作2
26 }        

 

8.2 Parallel.For

1 串行循环:
2 int toExclusive = ...;
3 for(int i =0;i<=toExclusive;i++){};
4 
5 对应的并行循环:
6 Parallel.For(0, toExclusive+1, (i) => 
7 {
8     //具体操作
9 });

8.3 Parallel.ForEach

 1 一般用法
 2 IEnumerable<string> coll = ...;
 3 Parallel.ForEach(coll,(str)=>
 4 {
 5     //具体操作
 6 });
 7 
 8 基于分区的模式
 9 优化分区数,使其最接近系统逻辑内核数:
10 子分区范围 = 对“待处理集合大小/系统逻辑内核数”取整+1。
11 int logicalCores =...;
12 IEnumerable<string> collP = ...;
13 int fromInclusive = ...;
14 int toExclusiv = ...;
15 int rangeSize = (int)((toExclusiv-fromInclusive )/logicalCores) +1;
16 Parallel.ForEach(Partitioner.Create(fromInclusive, toExclusiv, rangeSize), range =>
17 {
18     for (int i = range.Item1; i < range.Item2; i++)
19     {
20         //使用集合:collection[i]
21     }
22 });    

八.4 从循环外部撤销并行循环

留意:不利用IsCancellationRequested或ThrowIfCancellationRequested()的事态下无法捕获类型为AggregateException的不胜。

1)对于Parallel.For

使用IsCancellationRequested属性

 1 public static void CancelFromExternal()
 2 {
 3     CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();
 4     //其他操作...
 5 
 6     //异步执行Operation方法
 7     Task.Factory.StartNew(()=>{Operation(cts);});
 8     //异步执行condition的计算过程
 9     Task.Factory.StartNew(()=>{
10         bool condition = ...;
11         if (condition) cts.Cancel();
12     }
13 
14     //其他操作...
15 }
16 
17 private static void Operation(CancellationTokenSource cts)
18 {
19     CancellationToken ct = cts.Token;
20     ParallelOptions op = new ParallelOptions { CancellationToken = ct };
21     int toExclusive = ...;
22     Parallel.For(0, toExclusive, op, (i) =>
23     {
24 
25         //其他操作...
26 
27         //return只对当前子线程有效
28         if (ct.IsCancellationRequested)
29         { return; }
30 
31         //其他操作...
32     });
33 }                    

行使ThrowIfCancellationRequested()方法抛出特别

将地方的相互循环部分替换为下边包车型客车代码:

 

1 Parallel.For(0, toExclusive, op, (i) =>
2 {
3 
4     //其他操作...
5 
6     ct.ThrowIfCancellationRequested();
7 
8     //其他操作...
9 });

 

不使用IsCancellationRequested和ThrowIfCancellationRequested()方法

将Operation方法中的涉及到IsCancellationRequested和ThrowIfCancellationRequested()方法的代码去掉

2)对于Parallel.ForEach

使用IsCancellationRequested属性

 1 public static void CancelFromExternal()
 2 {
 3     //同1)中CancelFromExternal方法
 4 }
 5 
 6 private static void Operation(CancellationTokenSource cts)
 7 {
 8     CancellationToken ct = cts.Token;
 9     ParallelOptions op = new ParallelOptions { CancellationToken = ct };
10     IEnumerable<string> coll = new List<string> { "str1", "str2" };
11     Parallel.ForEach(coll, op,(str, loopState) =>
12     {
13         //其他操作...
14 
15       //return只对当前子线程有效
16       if (ct.IsCancellationRequested)
17       { return; }
18 
19       //其他操作...
20   });
21 }

行使ThrowIfCancellationRequested()方法抛出尤其

将Operation方法中的:

if (ct.IsCancellationRequested)

   { return; }

替换为:

ct.ThrowIfCancellationRequested();

不使用IsCancellationRequested和ThrowIfCancellationRequested()方法

将Operation方法中的涉及到IsCancellationRequested和ThrowIfCancellationRequested()方法的代码去掉

八.5 钦赐并行度

1 int maxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount - 1;
2 ParallelOptions op = new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism =     maxDegreeOfParallelism };
3 IEnumerable<string> coll = new List<string> { };
4 Parallel.ForEach(coll, op ,(str) =>
5 {
6     //具体操作
7 });

八.陆 提早退出并行循环

1)对于Parallel.For

 1 int toExclusive = 10;
 2 Parallel.For(0, toExclusive, (i, loopState) =>
 3 {
 4     //其他操作...
 5     //计算condition
 6     bool condition = ...;
 7     if (condition)
 8     {
 9         loopState.Break();//或使用loopState.Stop
10         return;
11     }
12 
13     //其他操作
14 });    

2)对于Parallel.ForEach

 1 IEnumerable<string> coll = new List<string> {"str1","str2" };
 2 Parallel.ForEach(coll, (str, loopState) =>
 3 {
 4     //其他操作...
 5 
 6     //计算condition
 7     bool condition = ...;
 8     if (condition)
 9     {
10         loopState.Break();//或使用loopState.Stop
11         return;
12     }
13 
14     //其他操作
15 
16 });

九 充足处理形式

宗旨格局

在担保使用AggregateException
能够捕捉到全部的10分时,能够省去catch(Exception
e)的一部分。

 

 1 try
 2 {
 3     //Do something
 4 }
 5 catch(AggregateException e)
 6 {
 7     Foreach(Exception ex in e.InnerExceptions)
 8     {
 9         //Do something
10     }
11 }
12 catch(Exception e)
13 {
14     //Do something
15 }

 

为上述并行循环使用情势加上分外处理体制

1种方式是把互相循环放入try块中,另一种方法是在每趟迭代的经过中抓获至极。

 

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转发与引用请申明出处。

岁月仓促,水平有限,如有不当之处,欢迎指正。

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