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Procedura: implementare un partitioner per il partizionamento statico

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L'esempio seguente come implementare un semplice partitioner personalizzato per PLINQ che esegue il partizionamento statico. Poiché il partitioner non supporta partizioni dinamiche, non può essere usato da Parallel.ForEach. Questo partitioner specifico potrebbe offrire un aumento di velocità rispetto al partitioner dell'intervallo predefinito per origini dati per cui ogni elemento richiede tempi di elaborazione sempre maggiori.

Esempio

// A static range partitioner for sources that require
// a linear increase in processing time for each succeeding element.
// The range sizes are calculated based on the rate of increase
// with the first partition getting the most elements and the
// last partition getting the least.
class MyPartitioner : Partitioner<int>
{
    int[] source;
    double rateOfIncrease = 0;

    public MyPartitioner(int[] source, double rate)
    {
        this.source = source;
        rateOfIncrease = rate;
    }

    public override IEnumerable<int> GetDynamicPartitions()
    {
        throw new NotImplementedException();
    }

    // Not consumable from Parallel.ForEach.
    public override bool SupportsDynamicPartitions
    {
        get
        {
            return false;
        }
    }

    public override IList<IEnumerator<int>> GetPartitions(int partitionCount)
    {
        List<IEnumerator<int>> _list = new List<IEnumerator<int>>();
        int end = 0;
        int start = 0;
        int[] nums = CalculatePartitions(partitionCount, source.Length);

        for (int i = 0; i < nums.Length; i++)
        {
            start = nums[i];
            if (i < nums.Length - 1)
                end = nums[i + 1];
            else
                end = source.Length;

            _list.Add(GetItemsForPartition(start, end));

            // For demonstration.
            Console.WriteLine("start = {0} b (end) = {1}", start, end);
        }
        return (IList<IEnumerator<int>>)_list;
    }
    /*
     *
     *
     *                                                               B
      // Model increasing workloads as a right triangle           /  |
         divided into equal areas along vertical lines.         / |  |
         Each partition  is taller and skinnier               /   |  |
         than the last.                                     / |   |  |
                                                          /   |   |  |
                                                        /     |   |  |
                                                      /  |    |   |  |
                                                    /    |    |   |  |
                                            A     /______|____|___|__| C
     */
    private int[] CalculatePartitions(int partitionCount, int sourceLength)
    {
        // Corresponds to the opposite side of angle A, which corresponds
        // to an index into the source array.
        int[] partitionLimits = new int[partitionCount];
        partitionLimits[0] = 0;

        // Represent total work as rectangle of source length times "most expensive element"
        // Note: RateOfIncrease can be factored out of equation.
        double totalWork = sourceLength * (sourceLength * rateOfIncrease);
        // Divide by two to get the triangle whose slope goes from zero on the left to "most"
        // on the right. Then divide by number of partitions to get area of each partition.
        totalWork /= 2;
        double partitionArea = totalWork / partitionCount;

        // Draw the next partitionLimit on the vertical coordinate that gives
        // an area of partitionArea * currentPartition.
        for (int i = 1; i < partitionLimits.Length; i++)
        {
            double area = partitionArea * i;

           // Solve for base given the area and the slope of the hypotenuse.
            partitionLimits[i] = (int)Math.Floor(Math.Sqrt((2 * area) / rateOfIncrease));
        }
        return partitionLimits;
    }

    IEnumerator<int> GetItemsForPartition(int start, int end)
    {
        // For demonstration purposes. Each thread receives its own enumerator.
        Console.WriteLine("called on thread {0}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
        for (int i = start; i < end; i++)
            yield return source[i];
    }
}

class Consumer
{
    public static void Main2()
    {
        var source = Enumerable.Range(0, 10000).ToArray();

        Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
        MyPartitioner partitioner = new MyPartitioner(source, .5);

        var query = from n in partitioner.AsParallel()
                    select ProcessData(n);

        foreach (var v in query) { }
        Console.WriteLine("Processing time with custom partitioner {0}", sw.ElapsedMilliseconds);

        var source2 = Enumerable.Range(0, 10000).ToArray();

        sw = Stopwatch.StartNew();

        var query2 = from n in source2.AsParallel()
                    select ProcessData(n);

        foreach (var v in query2) { }
        Console.WriteLine("Processing time with default partitioner {0}", sw.ElapsedMilliseconds);
    }

    // Consistent processing time for measurement purposes.
    static int ProcessData(int i)
    {
        Thread.SpinWait(i * 1000);
        return i;
    }
}

Le partizioni in questo esempio sono basate sul presupposto di un aumento lineare dei tempi di elaborazione per ogni elemento. Nel mondo reale potrebbe essere difficile prevedere i tempi di elaborazione in questo modo. Se si usa un partitioner statico con un'origine dati specifica, è possibile ottimizzare la formula di partizionamento per l'origine, aggiungere logica di bilanciamento del carico o usare un approccio di partizionamento in blocchi, come descritto in Procedura: Implementare partizioni dinamiche.

Vedi anche