如何：使用 combinable 提高性能
本示例演示如何使用 concurrency::combinable 类来计算数字中的 std::array 的主要对象。 combinable 类通过消除共享状态来提高性能。
提示
在某些情况下，应用于图 (concurrency::parallel_transform），并减少 （并发:: parallel_reduce） 可以通过提供性能改进combinable。使用映射，并减少生成此示例相同的结果的操作的示例，请参阅并行算法。
示例
下面的示例使用 std::accumulate 函数计算数组中质数元素的和。 在此示例中，a 为 array 对象，is_prime 函数将确定其输入值是否为质数。
prime_sum = accumulate(begin(a), end(a), 0, [&](int acc, int i) {
return acc + (is_prime(i) ? i : 0);
});
下面的示例演示一种将上一示例并行化的低级方式。 本示例使用 concurrency::parallel_for_each 算法处理并行的数组和 concurrency::critical_section 对象来同步对访问prime_sum变量。 此示例不会缩放，因为每个线程都必须等待共享资源变为可用。
critical_section cs;
prime_sum = 0;
parallel_for_each(begin(a), end(a), [&](int i) {
cs.lock();
prime_sum += (is_prime(i) ? i : 0);
cs.unlock();
});
下面的示例使用 combinable 对象提高上一示例的性能。 该示例不再需要同步对象；由于 combinable 对象使每个线程能够单独执行其任务，因此该示例将可以缩放。
通常分两个步骤使用 combinable 对象。 第一步，通过并行执行工作产生一系列细化的计算。 第二步，将这些计算合并（或减少）为一个最终结果。 本示例使用 concurrency::combinable::local 方法来获取对本地的总和。 然后，使用 concurrency::combinable::combine 方法和 std::plus 将合并到最终结果本地计算结果的对象。
combinable<int> sum;
parallel_for_each(begin(a), end(a), [&](int i) {
sum.local() += (is_prime(i) ? i : 0);
});
prime_sum = sum.combine(plus<int>());
下面的完整示例按串行方式和并行方式分别计算质数的和。 该示例会将执行两个计算所需的时间输出到控制台。
// parallel-sum-of-primes.cpp
// compile with: /EHsc
#include <windows.h>
#include <ppl.h>
#include <array>
#include <numeric>
#include <iostream>
using namespace concurrency;
using namespace std;
// Calls the provided work function and returns the number of milliseconds
// that it takes to call that function.
template <class Function>
__int64 time_call(Function&& f)
{
__int64 begin = GetTickCount();
f();
return GetTickCount() - begin;
}
// Determines whether the input value is prime.
bool is_prime(int n)
{
if (n < 2)
return false;
for (int i = 2; i < n; ++i)
{
if ((n % i) == 0)
return false;
}
return true;
}
int wmain()
{
// Create an array object that contains 200000 integers.
array<int, 200000> a;
// Initialize the array such that a[i] == i.
iota(begin(a), end(a), 0);
int prime_sum;
__int64 elapsed;
// Compute the sum of the numbers in the array that are prime.
elapsed = time_call([&] {
prime_sum = accumulate(begin(a), end(a), 0, [&](int acc, int i) {
return acc + (is_prime(i) ? i : 0);
});
});
wcout << prime_sum << endl;
wcout << L"serial time: " << elapsed << L" ms" << endl << endl;
// Now perform the same task in parallel.
elapsed = time_call([&] {
combinable<int> sum;
parallel_for_each(begin(a), end(a), [&](int i) {
sum.local() += (is_prime(i) ? i : 0);
});
prime_sum = sum.combine(plus<int>());
});
wcout << prime_sum << endl;
wcout << L"parallel time: " << elapsed << L" ms" << endl << endl;
}
下例是四处理器计算机的输出结果。
1709600813
serial time: 6178 ms
1709600813
parallel time: 1638 ms
编译代码
若要编译代码，将其复制然后将其粘贴在 Visual Studio 项目中，或将它粘贴到名为的文件并行 sum primes.cpp ，然后在 Visual Studio 命令提示符窗口中运行以下命令。
cl.exe /EHsc parallel-sum-of-primes.cpp
可靠编程
使用映射，并减少产生相同的结果的操作的示例，请参阅并行算法。