[카테고리:] C#

CPU는 여러 개의 Core로 구성되어 있고 각 Core 단위로 동시에 연산을 처리할 수 있습니다. C#에서 CPU를 최대한 이용하기 위해서 Parallel API를 이용한 코드를 정리합니다.

Task.Factory.StartNew(() => {
    Parallel.ForEach(addressData, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = cntCores },
        (task) => {
            int iAddress = task.Index;
            string Address = task.Address;
            
            /* 
                시간이 많이 걸리는 연산을 처리하는 스코프
            */

            Invoke(new Action(() => {
                // UI 처리가 가능한 스코프
            }));

            //Application.DoEvents(); -> 더 이상 필요치 않음
        }
    );
});

중요한 점은 Parallel에서 만들어진 스레드는 Main 스레드에서 구동되면 안됩니다. 그래서 Task.Factory.StartNew를 통해 별도의 스레드를 하나 만들고.. 만들어진 스레드에서 Parallel의 스레드를 구동하게 합니다. Task.Factory.StartNew를 사용한 이유는 스레드를 간단하게 만들 수 있기 때문으로 다른 스레드를 만드는 코드도 유효합니다. addressData는 스레드를 통해 처리해야할 데이터가 담긴 컨테이너입니다. 예를 들어 다음과 같습니다.

List<ADDRESS_DATA> addressData = new List<ADDRESS_DATA>();

ADDRESS_DATA는 다음과 같구요. (올바른 캡슐화를 적용하지 않은 코드입니다)

private class ADDRESS_DATA
{
    public int Index;
    public String Address;

    public ADDRESS_DATA(int Index, String Address)
    {
        this.Index = Index;
        this.Address = Address;
    }
}

Paralleld의 ForEach 매서드에서 task를 통해 ADDRESS_DATA의 필드값에 접근할 수 있습니다. 그리고 cntCores는 CPU의 코어 수인데, 동시에 실행할 수 있는 스레드의 개수로 지정하기 적당한 값입니다. 다음처럼 얻을 수 있습니다.

int cntCores = Environment.ProcessorCount;

.NET 5부터는 JSON을 해석하는 API가 기본적으로 제공되는 듯 하지만, 아직도 내 PC에는 .NET 5가 기본적으로 설치되어 있지 않으므로 다른 방안이 필요했고 Newtonsoft.Json이라는 매우 뛰어난 JSON 라이브러리가 있어 이를 사용하게 되었습니다.

설치는 간단이 Visual Studio의 Package Manager 기능을 통해 설치할 수 있으며 NuGet 사이트에서 제공하는 정보를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다.

이제 다음과 같은 JSON을 해석해 봅시다. 이 JSON은 test.json이라는 파일이 저장되어 있습니다.

{
    "form0": {
        "metadata": {
            "title": "테스트"
        }
    },

    "form1": {
        "metadata": {
            "title": "연락처"
        }
    }
}

위에서 form0과 form1에 대한 정보를 얻어와야 하고, 각가게 대한 title 값을 얻어와야 합니다. 코드는 아래와 같습니다.

using Newtonsoft.Json;
using Newtonsoft.Json.Linq;

...

var strFormJson = Utility.ReadAllTextFromFile("test.json");
var jsonForm = JObject.Parse(strFormJson);
var iter = jsonForm.GetEnumerator();

while(iter.MoveNext())
{
    var keyValue = iter.Current;
    MessageBox.Show(keyValue.Key + " " + keyValue.Value["metadata"]["title"].ToString());
}

JSON에 대해 배열에 대한 처리는 JArray로 타입을 변환하면 됩니다. 코드의 예는 다음과 같습니다.

var jsonLayers = JObject.Parse(strLayersJson);
var arrayJsonLayers = jsonLayers["layers"] as JArray;
var iterLayers = arrayJsonLayers.GetEnumerator();

while(iterLayers.MoveNext())
{
    var value = iterLayers.Current;
    var layerName = value["name"].ToString();

    ...
}

시간이 좀더 흘려 .NET 5가 사용자의 PC에 기본적으로 설치되는 날이 오면 .NET 5에서 제공하는 JSON API를 사용하시기 바랍니다.

C# 언어를 활용하여 스레드를 통해 코드를 동시에 실행하고자 하는데, DB Connection과 같은 유한한 자원을 미리 생성해 놓고 활용하고자 합니다. 이때 사용할 리소스 풀로써 만든 클래스입니다.

class ResourcePool<T>
{
    private readonly ConcurrentBag<T> _items = new ConcurrentBag<T>();
    private ManualResetEvent _event = new ManualResetEvent(true);

    public ResourcePool(List<T> items) {
        var iter = items.GetEnumerator();

        while(iter.MoveNext())
        {
            _items.Add(iter.Current);
        }
    }

    public void Release(T item)
    {
        _items.Add(item);
        _event.Set();
    }

    public T Get()
    {
        T item;

        do
        {
            if (_items.IsEmpty)
            {
                _event.Reset();
                _event.WaitOne();
            }
        } while (!_items.TryTake(out item));
            
        return item;
    }
}

위의 ResourcePool은 generic 클래스로 어떤 객체 타입이든 리소스로써 담아두고 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 아래와 같은 클래스로 말입니다.

class Resource
{
    public int v {
        get;
        set;
    }

    private int _useCount = 0;

    public Resource(int v)
    {
        this.v = v;
    }

        
    public void increaseUsingCount()
    {
        _useCount++;
    }

    public string toString()
    {
        return "V: " + v + " Count: " + _useCount;
    }
}

이 리소스 풀에 스레드에서 사용할 리소스를 담아두는 코드의 예는 아래와 같습니다.

List<Resource> items = new List<Resource>() { new Resource(0), new Resource(1), new Resource(2), new Resource(3) };
ResourcePool<Resource> objPool = new ResourcePool<Resource>(items);

실제 리소스 풀은 스레드를 통해 활용될 때에 그 의미가 있습니다. 예를 들어 앞서 작성한 코드들을 전제로 아래의 코드처럼 말입니다.

Parallel.For(1, 50, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 8 },
    (int i) => {
        Resource r = objPool.Get();

        r.increaseUsingCount();
        Console.WriteLine("[Thread-Index: " + i + "] " + r.toString());

        // Some Operation
        Thread.Sleep(new Random().Next(600, 3000));
        // .

        objPool.Release(r);
    });

위의 코드는 총 49개의 스레드를 만들고, MaxDegreeOfParallelism에서 지정한 값이 8만큼, 최대 8개의 스레드만을 동시에 실행하도록 하며, 람다 함수를 통해 실행할 스레드 코드를 지정하고 있습니다.

C# 언어에서 PostgreSQL 데이터베이스를 사용하기 위한 내용을 정리해 봅니다.

먼저 Visual Studio를 실행하고 C# 프로젝트를 생성합니다. 그리고 Package Manager를 실행하는데, 아래와 같은 메뉴를 통해 접근이 가능합니다.

Package Manager는 콘솔창과 비슷한 방식으로 명령을 실행할 수 있는데, .NET을 위한 PostgreSQL 라이브러리를 설치하기 위해 아래의 명령을 입력합니다.

Install-Package Npgsql -Version 4.0.4

현재 시점에서는 4.0.4가 최신버전이지만 이를 확인하기 위해 아래의 URL로 접속하기 바랍니다.

https://www.nuget.org/packages/Npgsql/

라이브러리의 설치가 성공적으로 마무리 되면 아래처럼 코드를 입력하여 PostgreSQL에 대한 조회가 가능합니다.

using (var conn = new NpgsqlConnection("host=localhost;username=postgres;password=__________;database=postgres"))
{
    try
    {
        conn.Open();
        using (var cmd = new NpgsqlCommand())
        {
            cmd.Connection = conn;

            cmd.CommandText = 
                "SELECT table_name " +
                "FROM information_schema.tables " + "" +
                "WHERE table_schema = 'public' AND table_type = 'BASE TABLE'";


            using (var reader = cmd.ExecuteReader())
            {
                while (reader.Read())
                {
                    listBox1.Items.Add(reader.GetString(0));
                    //or listBox1.Items.Add(reader["table_name"].ToString());
                }
            }
        }
    }
    catch (Exception ex)
    {
        MessageBox.Show(ex.ToString());
    }
}

Using 절에 추가해야 할 것은 다음과 같습니다.

using Npgsql;

끝으로 Npgsql은 하나의 Connection에 대해서 하나의 Command만을 실행할 수 있습니다. 확인한 날짜는 2019년 10월 2일자이며, 이 시점에서 최신 버전으로 테스트해 보았습니다.