【C#核心技术进阶：第一部分 高并发编程深度解剖】并行算法优化实战

文章目录

• 【C#核心技术进阶：第一部分 高并发编程深度解剖】并行算法优化实战
• • • 关键词
  • 一、引言
  • 二、`Parallel.For`分块策略调优（根据CPU缓存行调整）
  • • 2.1 `Parallel.For`基础概述
    • 2.2 分块策略原理
    • 2.3 CPU缓存行与分块策略的关系
    • 2.4 分块策略调优实践
    • • 2.4.1 简单示例
      • 2.4.2 无锁优化示例
      • 2.4.3 根据CPU缓存行调整分块大小
    • 2.5 工业级案例：电商订单处理
    • 2.6 实操流程
    • • 2.6.1 环境准备
      • 2.6.2 代码编写
      • 2.6.3 代码调试
      • 2.6.4 性能测试
  • 三、SIMD向量化加速（`System.Numerics`实战图像处理）
  • • 3.1 SIMD向量化基础
    • 3.2 `System.Numerics`库简介
    • 3.3 SIMD向量化在图像处理中的应用原理
    • 3.4 SIMD向量化实战图像处理
    • • 3.4.1 图像读取与存储
      • 3.4.2 灰度化处理（普通方式）
      • 3.4.3 灰度化处理（SIMD向量化方式）
    • 3.5 工业级案例：遥感图像分析
    • 3.6 实操流程
    • • 3.6.1 环境准备
      • 3.6.2 代码编写
      • 3.6.3 代码调试
      • 3.6.4 性能测试
  • 四、PLINQ数据分区陷阱与`WithMergeOptions`配置
  • • 4.1 PLINQ基础
    • 4.2 PLINQ数据分区
    • 4.3 PLINQ数据分区陷阱
    • • 4.3.1 负载不均衡问题
      • 4.3.2 数据依赖问题
    • 4.4 `WithMergeOptions`配置
    • 4.5 案例分析与实践
    • • 4.5.1 负载不均衡案例与解决
      • 4.5.2 `WithMergeOptions`配置示例
    • 4.6 实操流程
    • • 4.6.1 环境准备
      • 4.6.2 代码编写
      • 4.6.3 代码调试
      • 4.6.4 性能测试
  • 五、总结
  • 六、致谢
  • 七、版权声明