Помочь удостовериться в том, что приложение задействует все доступные процессоры машины, может параллельный вызов методов FindTenMostCommon() и FindLongestWord(). Для этого модифицируйте метод GetStats():

void GetStats()

{

  // Получить слова из электронной книги.

  string[] words = _theEBook.Split(

    new char[] { ' ', '\u000A', ',', '.', ';', ':', '-', '?', '/' },

    StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);

  string[] tenMostCommon = null;

  string longestWord = string.Empty;

  Parallel.Invoke(

    () =>

    {

      // Найти 10 наиболее часто встречающихся слов.

      tenMostCommon = FindTenMostCommon(words);

    },

    () =>

    {

      // Найти самое длинное слово.

      longestWord = FindLongestWord(words);

    });

  // Когда все задачи завершены, построить строку,

  // показывающую все статистические данные.

  ...

}

Метод Parallel.Invoke() ожидает передачи в качестве параметра массива делегатов Action<>, который предоставляется косвенно с применением лямбда-выражения. В то время как вывод идентичен, преимущество заключается в том, что библиотека TPL теперь будет использовать все доступные процессоры машины для вызова каждого метода параллельно, если подобное возможно.

Запросы Parallel LINQ (PLINQ)

В завершение знакомства с библиотекой TPL следует отметить, что существует еще один способ встраивания параллельных задач в приложения .NET Core. При желании можно применять набор расширяющих методов, которые позволяют конструировать запрос LINQ, распределяющий свою рабочую нагрузку по параллельным потокам (когда это возможно). Соответственно запросы LINQ, которые спроектированы для параллельного выполнения, называются запросами Parallel LINQ (PLINQ).

Подобно параллельному коду, написанному с использованием класса Parallel, в PLINQ имеется опция игнорирования запроса на обработку коллекции параллельным образом, если понадобится. Инфраструктура PLINQ оптимизирована во многих отношениях, включая определение того, не будет ли запрос на самом деле более эффективно выполняться в синхронной манере.

Во время выполнения PLINQ анализирует общую структуру запроса, и если есть вероятность, что запрос выиграет от распараллеливания, то он будет выполняться параллельно. Однако если распараллеливание запроса ухудшит производительность, то PLINQ просто запустит запрос последовательно. Когда возникает выбор между потенциально затратным (в плане ресурсов) параллельным алгоритмом и экономным последовательным, предпочтение по умолчанию отдается последовательному алгоритму.

Необходимые расширяющие методы находятся в классе ParallelEnumerable из пространства имен System.Linq. В табл. 15.5 описаны некоторые полезные расширяющие методы PLINQ.

Чтобы взглянуть на PLINQ в действии, создайте проект консольного приложения по имени PLINQDataProcessingWithCancellation и импортируйте в него пространства имен System.Linq, System.Threading и System.Threading.Tasks (если это еще не сделано). После начала обработки запускается новая задача, выполняющая запрос LINQ, который просматривает крупный массив целых чисел в поиске элементов, удовлетворяющих условию, что остаток от их деления на 3 дает 0. Вот непараллельная версия такого запроса:

using System;

using System.Linq;

using System.Threading;

using System.Threading.Tasks;

Console.WriteLine("Start any key to start processing");

                // Нажмите любую клавишу, чтобы начать обработку

Console.ReadKey();

Console.WriteLine("Processing");

Task.Factory.StartNew(ProcessIntData);

Console.ReadLine();

void ProcessIntData()

{

  // Получить очень большой массив целых чисел.

  int[] source = Enumerable.Range(1, 10_000_000).ToArray();

  // Найти числа, для которых истинно условие num % 3 == О,

  // и возвратить их в убывающем порядке.

  int[] modThreeIsZero = (

    from num in source

    where num % 3 == 0