编程语言的发展趋势及未来方向（6）：并发

文件，把它转化成一系列对象，并存放在一个List中。然后对其执行一个LINQ语句，查找所有在华盛顿名叫Robert的人，再根据年份进行排序：

Console.WriteLine("Loading XML data...");

var popNames =

(from e in XElement.Load("popnames.xml").Elements("Name")

select new

{

Name = (string)e.Attribute("Name"),

State = (string)e.Attribute("State"),

Year = (int)e.Attribute("Year"),

Count = (int)e.Attribute("Count")

})

.ToList();

Console.WriteLine(popNames.Count + " records");

Console.WriteLine();

string targetName = "Robert";

string targetState = "WA";

var querySequential =

from n in popNames

where n.Name == targetName && n.State == targetState

orderby n.Year

select n;

我们来执行一下……首先加载XML文件，然后进行查询。利用PLINQ我们可以做到并行地查询。我们只要拷贝一份代码……改成queryParallel……现在我唯一要做的只是在数据源上使用AsParallel扩展方法，这样便会引入一套新的类型和实现，此时相同的LINQ操作使用的便是并行的实现：

var queryParallel =

from n in popNames.AsParallel()

where n.Name == targetName && n.State == targetState

orderby n.Year

select n;

我们重新执行两个查询。

再次加载XML数据……并行实现使用了1.5秒，我们再试着运行一次，一般结果会更好一些，现在可能刚好在执行一些后台任务。一般我们可以得到更快的结果……这次比较接近了。现在你可以观察到，我们并不需要做太多事情，便可以在我的双核机器上得到并发的效果。

这里我无法保证说，我们只要随时加上AsParallel便可以得到两倍的性能，有时可以有时不行，有些查询能够被并行，有的则不可以。然而，我想你一定同意一点，使用如LINQ这样的DSL能够方便我们编写并行的代码，也更有可能利用起并行效果。虽然不是每次都有效，但是尝试的成本也很低。如果我们使用普通的for循环来编写代码，在某个地方使用线程池等等，便很容易在这些API里失去方向。而这里我们只要简单地尝试一下，便能知道是否可以提高性能了。

这里你已经看到我使用的LINQ查询，而现在也有很多工作是通过循环来完成的。你可以想象主要的运算是从哪里来的，很自然会是在循环里操作数据。如果循环的每个迭代都是独立的，便有很大的机会可以利用并发操作──我知道这里是“如果”，不过长期来看则一定会出现这样的情况。这时候便可以使用并行扩展，或者说是.NET并行扩展里的新API，把循环转化成并行的循环，只要简单的改变……几乎只要用同样的循环体把for重构成Parallel.For就行了。如果你有foreach操作就可以使用Parallel.ForEach，或是一系列顺序执行的语句也可以用上Parallel.Invoke。此时任务并行库会接管并执行这些任务，根据你的CPU数量使用最优化的线程数量，你不需要关注更深的细节，只需要编写逻辑就可以了。

就像我说的那样，可能你会有独立的任务但也可能没有，所以很多时候我们需要编程语言来关注这方面的事情。比如“隔离性(Isolation)”。例如，编译器如何发现这段代码是独立的，可以安全地并发执行，好比我创建了一个对象，在分享给其他人之前，我对它的改变是安全的。但是我一旦把它们共享出去了，那么它们便不安全了。所以如果我们的类型系统可以跟踪到这样的共享，如Linear Types──这在学术界也有一些研究。我们也可以在函数的纯洁性(Purity)方面下功夫，如关注某个函数是否有副作用，有些时候编译器可以做这方面的检查，它可以禁止某些操作，以此保证我们写出纯函数。还有便是不可变性(Immutability)，目前的C#或VB，我们需要额外的工作才能写出不可变的代码──但本不该这样，我们应该在语言层面上更好的支持不可变性。这些都是在并发方面需要考虑的问题。

如果说有哪个语言特性超出这个范畴，我想说这里还有一个原则：你不该期望C#中出现某个特别的并发模型，而应该是一种通用的，可用于各种不同的并发场景的特性，