Отмена параллельного запроса
Параллельный запрос отменяется таким же образом, как и задача. И в том и в другом случае отмена опирается на структуру CancellationToken, получаемую из класса CancellationTokenSource. Получаемый в итоге признак отмены передается запросу с помощью метода WithCancellation (). Отмена параллельного запроса производится методом Cancel (), который вызывается для источника признаков отмены. Главное отличие отмены параллельного запроса от отмены задачи состоит в следующем: когда параллельный запрос отменяется, он генерирует исключение OperationCanceledException, а не AggregateException. Но в тех случаях, когда запрос способен сгенерировать несколько исключений, исключение OperationCanceledException может быть объединено в совокупное исключение AggregateException. Поэтому отслеживать лучше оба вида исключений.
Ниже приведена форма объявления метода WithCancellation ():
public static ParallelQuery<TSource>
WithCancellation<TSource> (
this ParallelQuery<TSource> source,
CancellationToken cancellationToken)
где source обозначает вызывающий запрос, a cancellationToken — признак отмены. Этот метод возвращает запрос, поддерживающий указанный признак отмены.
В приведенном ниже примере программы демонстрируется порядок отмены параллельного запроса, сформированного в программе из предыдущего примера. В данной программе организуется отдельная задача, которая ожидает в течение 100 миллисекунд, а затем отменяет запрос. Отдельная задача требуется потому, что цикл foreach, в котором выполняется запрос, блокирует выполнение метода Main () до завершения цикла.
Using System.Linq; using System.Threading; using System.Threading.Tasks;
class PLINQCancelDemo {
static void Main() {
CancellationTokenSource cancelTokSrc = new CancellationTokenSource(); int[] data = new int[10000000];
// Инициализировать массив данных положительными значениями, for (int i=0; i < 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.
