WinRT开发的功能和效率

这里我选择运行计算复杂度较高的算法作为测试方法，虽然不能代表全部，但 是很大程度上展示大家平时开发过程中所面临的常见场景 和问题。考虑到演示和 理解，就选择了查找100000以内的所有素数的个数的算法作为演示。另外也顺带演 示如何在WinRT下实现多编程语言和技 术之间的协作吧。

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关于基本知识和算法吧详细的说明，请自行搜索各大引擎吧（关键 词：prime、素数），这里我就列举在各个语言下我的简单实现吧，其中包括使用 普通算法和并 行计算的两个版本。

***部分，从目前.NET主流来看吧，以C# 为例，普通版本，这个没什么多说的，就是从前往后看某个数是不是素数：

 
 
 
    
  
  
  
  1. private static int
    2. 
  
  
  
  2. CountingInternal(int n)
    3. 
  
  
  
  3. {
    4. 
  
  
  
  4.      var numprimes = 1;
    5. 
  
  
  
  5.      for (var i = 3; i <= n; i += 2)
    6. 
  
  
  
  6.      {
    7. 
  
  
  
  7.          var isPrime = true;
    8. 
  
  
  
  8.          var limit = Math.Ceiling(Math.Sqrt(i)) + 1;
    9. 
  
  
  
  9.          for (var j = 3; j < limit; j += 2)
    10. 
  
  
  
  10.          {
    11. 
  
  
  
  11.              if (i%j == 0)
    12. 
  
  
  
  12.              {
    13. 
  
  
  
  13.                  isPrime = false;
    14. 
  
  
  
  14.                  break;
    15. 
  
  
  
  15.              }
    16. 
  
  
  
  16.          }
    17. 
  
  
  
  17.          if (isPrime)
    18. 
  
  
  
  18.          {
    19. 
  
  
  
  19.              numprimes++;
    20. 
  
  
  
  20.          }
    21. 
  
  
  
  21.      }
    22. 
  
  
  
  22.      return numprimes;
    23. 
  
  
  
  23. }
    24.

并行版本稍微复杂一点点，选择Parallel.For来并行执行一个从1至n/2的并行 循环（我这里偷懒了一下，没有处理奇 偶数的情况，因为我的调用时传入的都是 偶数），发现是素数，使用Interlocked辅助方法给计数增加1。

 
 
 
    
  
  
  
  1. private static int
    2. 
  
  
  
  2. CountingParallel(int n)
    3. 
  
  
  
  3. {
    4. 
  
  
  
  4.      var numprimes = 1;
    5. 
  
  
  
  5.      Parallel.For(1, n/2, i =>
    6. 
  
  
  
  6.      {
    7. 
  
  
  
  7.          if (IsPrime(i*2 + 1))
    8. 
  
  
  
  8.          {
    9. 
  
  
  
  9.               Interlocked.Increment(ref numprimes);
    10. 
  
  
  
  10.          }
    11. 
  
  
  
  11.      });
    12. 
  
  
  
  12.      return numprimes;
    13. 
  
  
  
  13. }
    14. 
  
  
  
  14.  
    15. 
  
  
  
  15. public static bool IsPrime(int n)
    16. 
  
  
  
  16. {
    17. 
  
  
  
  17.      if (n%2 == 0)
    18. 
  
  
  
  18.          return false;
    19. 
  
  
  
  19.      var limit = (int) (Math.Ceiling(Math.Sqrt(n)) + 1);
    20. 
  
  
  
  20.      for (var i = 3; i < limit; i += 2)
    21. 
  
  
  
  21.      {
    22. 
  
  
  
  22.          if (n%i == 0)
    23. 
  
  
  
  23.          {
    24. 
  
  
  
  24.              return false;
    25. 
  
  
  
  25.          }
    26. 
  
  
  
  26.      }
    27. 
  
  
  
  27.      return true;
    28. 
  
  
  
  28. }
    29.

***种场景，直接嵌入算法到C# WinRT App工程，执行结果如下（单位毫 秒）：

执行次数 1（启动） 2 3 4 5
普通 14.0299 9.0005 9.1825 8.0021 11.0181
并行 6.0008 2.0004 2.9993 2.0014 3.999

第二种场景，将C#算法包装在一个类库里（注意 是CLR类库，只能在C#/VB直接通用），在C# WinRT App工程中调用这个类库，执行 结果如下（单位毫秒）：

执行次数 1（启动） 2 3 4 5
普通 12.0299 9.0019 10.003 9.0014 9.00017
并行 6.0008 2 3.0003 2.9997 1.9995

第三种场景，将C#算法包装到一个Windows Runtime Component（WRC）中，在C# WinRT App工程中调用这个WRC类库，执行结 果如下（单位毫秒）：

执行次数  1（启动）  2 3 4 5 
普通  11.9904  9.0032  9  9。0028 9.00149 
并行   6.0008  1.9817  1.9985  1.9993  2

第四种场景，将C#算法包装到一个Windows Runtime Component（WRC）中，在WinJS App工程中调用这个WRC类库，执行结果如 下（单位毫秒）：

执行次数  1（启动）  2 3 4 5 
普通  11  9  8  9 8
并行   4  1  1  3  2

小结：以上是从.NET角度来进行的比较，很容易 看出***次CLR加载在这里性能损耗表现的很明显，完成加载之后性能将稳定在一 定范 围内波动；另外，并行计算在纯算法的应用中有很明显的性能优势。

第二部分，接下来我们回归Native环境，这里我 依然使用普通和并行计算两种来尝试，普通的依然没什么可说的（实际上和C#的没 区 别，除了关键字不一样）。

  
 
 
    
   
  
  
  1. static int CountingInternal(int n)
    2. 
   
  
  
  2. {
    3. 
   
  
  
  3.      auto numprimes = 1;
    4. 
   
  
  
  4.      for (auto i = 3; i <= n; i += 2)
    5. 
   
  
  
  5.      {
    6. 
   
  
  
  6.          auto isPrime = true;
    7. 
   
  
  
  7.          auto limit = ceil(sqrt(i)) + 1;
    8. 
   
  
  
  8.  
    9. 
   
  
  
  9.          for (auto j = 3; j < limit; j += 2)
    10. 
   
  
  
  10.          {
    11. 
   
  
  
  11.              if (i%j == 0)
    12. 
   
  
  
  12.              {
    13. 
   
  
  
  13.                  isPrime = false;
    14. 
   
  
  
  14.                  break;
    15. 
   
  
  
  15.              }
    16. 
   
  
  
  16.          }
    17. 
   
  
  
  17.  
    18. 
   
  
  
  18.          if (isPrime)
    19. 
   
  
  
  19.          {
    20. 
   
  
  
  20.              numprimes++;
    21. 
   
  
  
  21.          }
    22. 
   
  
  
  22.      }
    23. 
   
  
  
  23.      return numprimes;
    24. 
   
  
  
  24. }
    25.

并行版本，需要注意的是C++ lambda的传值 和作用域问题，其他的和C#的没区别： 

  
 
 
    
   
  
  
  1. static bool IsPrime(int n)
    2. 
   
  
  
  2. {
    3. 
   
  
  
  3.      if (n%2 == 0)
    4. 
   
  
  
  4.          return false;
    5. 
   
  
  
  5.      auto limit = (int) (ceil(sqrt(n)) + 1);
    6. 
   
  
  
  6.      for(auto i=3; i
   
  
  
  7.      {
    8. 
   
  
  
  8.          if(n%i == 0)
    9. 
   
  
  
  9.          {
    10. 
   
  
  
  10.              return false;
    11. 
   
  
  
  11.          }
    12. 
   
  
  
  12.      }
    13. 
   
  
  
  13.      return true;
    14. 
   
  
  
  14. }
    15. 
   
  
  
  15.  
    16. 
   
  
  
  16. static int CountingParallel(int n)
    17. 
   
  
  
  17. {
    18. 
   
  
  
  18.      auto numprimes = 1;
    19. 
   
  
  
  19.      parallel_for(1, n/2, [&](int i)
    20. 
   
  
  
  20.      {
    21. 
   
  
  
  21.          if(IsPrime(i*2+1))
    22. 
   
  
  
  22.          {
    23. 
   
  
  
  23.              InterlockedIncrement((volatile unsigned long*)&numprimes);
    24. 
   
  
  
  24.          }
    25. 
   
  
  
  25.      });
    26. 
   
  
  
  26.      return numprimes;
    27. 
   
  
  
  27. }
    28.

***种场景，直接将C++算法放到C++ WinRT App 中使用，执行结果如下（单位毫秒）：

执行次数  1（启动）  2 3 4 5 
普通  8.0019 7.9991  8.0209  8.9843  8.0181 
并行   1.9794  1.998  1.9994  1.984  2.0003

第二种场景，将C++算法包装在DLL中，在C++ WinRT App中使用，执行结果如下（单位毫秒）：

执行次数  1（启动）  2 3 4 5 
普通  9 9  9  8  9 
并行   3 2  3  2  2

第三种场景，将C++算法包装在动态连接库Dll中，在C# WinRT App中通过 PInvoke来调用，执行结果如下（单位毫秒）：

执行次数  1（启动）  2 3 4 5 
普通  9 9  8  9  9 
并行   3 2  3  2  3

第四种场景，将C++算法包装在静态链接库Lib中，在C++ WinRT App中调用，执 行结果如下（单位毫秒）：

执行次数  1（启动）  2 3 4 5 
普通  8 8  8  9  9 
并行   2 3  3  2  3

第五种场景，将C++算法包装在Windows Runtime Component（WRC）中，在C# WinRT App中调用，执行结果如下（单位毫秒）：

执行次数  1（启动）  2 3 4 5 
普通  8.0014 8.0191  8.0293  8.0019  9.0291
并行   1.9994 1.9999  1.998  1.9994  2.99982

第六种场景，将Windows Runtime Component（WRC）中，在WinJS App中调用， 执行结果如下（单位毫秒）：

执行次数  1（启动）  2 3 4 5 
普通  9 8  9  8  8 
并行   2 2  3  2  3

第七种场景是将C++算法包装在Windows Runtime Library（WRL，基于COM的底 层开发）中，然后在任何一种WinRT App中调用，可以预见这是一种很强大的方 式，但同时也是最费解的一种方式，我成功的包装了普通算法的COM版，但是尝试 了很长时间不能成功实现并行运算 的版本，也就放弃在这里展示了，如果你知道 如何在WRL中实现并行计算并返回 IAsyncOperation，请不吝赐教。　

小结：基于C++的实现在适用性、稳定性和执行效率上无可挑剔，如果对于所有 细节（包括***次启动）的效率考虑，C++是优先 的；如果考虑到C++的复杂度， 如果项目对性能要求可以适当放松但对进度要求很高的时候，选择CLR会比较容易 控制的；如果原来已有的Web项目 向WinRT迁移，那么前段展示则可以考虑使用 WinJS+HTML来实现，后台算法根据需要选择C++或者CLR。

第三部分，如果所有的算法全部运行在 JavaScript中，那么其性能如何呢？这里我先买个关子，留待你自己去探究和发 掘。

总结，WinRT在编程语言的选择性上有着非常好的 灵活性，在做选择的时候需要充分考虑自己的要求，比如性能、比如工期、比如经 验等 等。对于全新项目，在有经验的情况下，追求***性能的首先首当其冲是 C++，如果考虑到经验和掌控，可以选择使用C++做底层，选择相对容易上手 的 C#/VB或者HTML+JS做界面的方法；如果项目工期要求很紧，或者从老系统迁移，那 么这时候更多的考虑是使用已有资源，直到性能瓶颈的时 候才采取措 施——以C++重写性能瓶颈来解决，当然，如果没有C++经验，也可以考 虑使用C#/VB来 实现WRC以包装核心逻辑，从而提升运行效率。

附以上测试源代码和测试工程，点击这里下载。

当前文章：WinRT开发的功能和效率
转载来源：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news19/94769.html

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