5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第五天 多线程编程大总结
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5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第三天 认识和使用Task
5天玩转C#并行和多线程编程 —— 第五天 多线程编程大总结
1、死锁问题
前面我们学习了Task的使用方法,其中Task的等待机制让我们瞬间爱上了它,但是如果我们在调用Task.WaitAll方法等待所有线程时,如果有一个Task一直不返回,会出现什么情况呢?当然,如果我们不做出来的话,程序会一直等待下去,那么因为这一个Task的死锁,导致其他的任务也无法正常提交,整个程序"死"在那里。下面我们来写一段代码,来看一下死锁的情况:
var t1 = Task.Factory.StartNew(() =>
{
Console.WriteLine("Task 1 Start running...");
while(true)
{
System.Threading.Thread.Sleep();
}
Console.WriteLine("Task 1 Finished!");
});
var t2 = Task.Factory.StartNew(() =>
{
Console.WriteLine("Task 2 Start running...");
System.Threading.Thread.Sleep();
Console.WriteLine("Task 2 Finished!");
});
Task.WaitAll(t1,t2);
这里我们创建两个Task,t1和t2,t1里面有个while循环,由于条件一直为TRUE,所以他永远也无法退出。运行程序,结果如下:
可以看到Task2完成了,就是迟迟等不到Task1,这个时候我们按回车是没有反应的,除非关掉窗口。如果我们在项目中遇到这种情况是令人很纠结的,因为我们也不知道到底发生了什么,程序就是停在那里,也不报错,也不继续执行。
那么出现这种情况我们该怎么处理呢?我们可以设置最大等待时间,如果超过了等待时间,就不再等待,下面我们来修改代码,设置最大等待时间为5秒(项目中可以根据实际情况设置),如果超过5秒就输出哪个任务出错了,代码如下:
Task[] tasks = new Task[];
tasks[] = Task.Factory.StartNew(() =>
{
Console.WriteLine("Task 1 Start running...");
while(true)
{
System.Threading.Thread.Sleep();
}
Console.WriteLine("Task 1 Finished!");
});
tasks[] = Task.Factory.StartNew(() =>
{
Console.WriteLine("Task 2 Start running...");
System.Threading.Thread.Sleep();
Console.WriteLine("Task 2 Finished!");
}); Task.WaitAll(tasks,);
for (int i = ; i < tasks.Length;i++ )
{
if (tasks[i].Status != TaskStatus.RanToCompletion)
{
Console.WriteLine("Task {0} Error!",i + );
}
}
Console.Read();
这里我们将所有任务放到一个数组里面进行管理,调用Task.WaitAll的一个重载方法,第一个参数是Task[]数据,第二个参数是最大等待时间,单位是毫秒,这里我们设置为5000及等待5秒钟,就继续向下执行。下面我们遍历Task数组,通过Status属性判断哪些Task没有完成,然后输出错误信息。
2、SpinLock(自旋锁)
我们初识多线程或者多任务时,第一个想到的同步方法就是使用lock或者Monitor,然而在4.0 之后微软给我们提供了另一把利器——spinLock,它比重量级别的Monitor具有更小的性能开销,它的用法跟Monitor很相似,VS给的提示如下:
下面我们来写一个例子看一下,代码如下(关于lock和Monitor的用法就不再细说了,网上资料很多,大家可以看看):
SpinLock slock = new SpinLock(false);
long sum1 = ;
long sum2 = ;
Parallel.For(, , i =>
{
sum1 += i;
}); Parallel.For(, , i =>
{
bool lockTaken = false;
try
{
slock.Enter(ref lockTaken);
sum2 += i;
}
finally
{
if (lockTaken)
slock.Exit(false);
}
}); Console.WriteLine("Num1的值为:{0}", sum1);
Console.WriteLine("Num2的值为:{0}", sum2); Console.Read();
输出结果如图:
这里我们使用了Parallel.For方法来做演示,Parallel.For用起来方便,但是在实际开发中还是尽量少用,因为它的不可控性太高,有点简单粗暴的感觉,可能带来一些不必要的"麻烦",最好还是使用Task,因为Task的可控性较好。
slock.Enter方法,解释如下:
3、多线程之间的数据同步
多线程间的同步,在用thread的时候,我们常用的有lock和Monitor,上面刚刚介绍了.Net4.0中一个新的锁——SpinLock(自旋锁),实际上,我们还可以将任务分成多块,由多个线程一起执行,最后合并多个线程的结果,如:求1到100的和,我们分10个线程,分别求1~10,......,90~100的和,然后合并十个线程的结果。还有就是使用线程安全集合,可参加第二天的文章。其实Task的同步机制做已经很好了,如果有特殊业务需求,有线程同步问题,大家可一起交流~~
我们要说的task的知识也说的差不多了,接下来我们开始站在理论上了解下“线程池”和“任务”之间的关系,我们要做到知其然,还要知其所以然。不管是说线程还是任务,我们都不可避免的要讨论下线程池,然而在.net 4.0以后,线程池引擎考虑了未来的扩展性,已经充分利用多核微处理器架构,只要在可能的情况下,我们应该尽量使用task,而不是线程池。
这里简要的分析下CLR线程池,其实线程池中有一个叫做“全局队列”的概念,每一次我们使用QueueUserWorkItem的使用都会产生一个“工作项”,然后“工作项”进入“全局队列”进行排队,最后线程池中的的工作线程以FIFO(First Input First Output)的形式取出,这里值得一提的是在.net 4.0之后“全局队列”采用了无锁算法,相比以前版本锁定“全局队列”带来的性能瓶颈有了很大的改观。那么任务委托的线程池不光有“全局队列”,而且每一个工作线程都有”局部队列“。我们的第一反应肯定就是“局部队列“有什么好处呢?这里暂且不说,我们先来看一下线程池中的任务分配,如下图:
线程池的工作方式大致如下,线程池的最小线程数是6,线程1~3正在执行任务1~3,当有新的任务时,就会向线程池请求新的线程,线程池会将空闲线程分配出去,当线程不足时,线程池就会创建新的线程来执行任务,直到线程池达到最大线程数(线程池满)。总的来说,只有有任务就会分配一个线程去执行,当FIFO十分频繁时,会造成很大的线程管理开销。
下面我们来看一下task中是怎么做的,当我们new一个task的时候“工作项”就会进去”全局队列”,如果我们的task执行的非常快,那么“全局队列“就会FIFO的非常频繁,那么有什么办法缓解呢?当我们的task在嵌套的场景下,“局部队列”就要产生效果了,比如我们一个task里面有3个task,那么这3个task就会存在于“局部队列”中,如下图的任务一,里面有三个任务要执行,也就是产生了所谓的"局部队列",当任务三的线程执行完成时,就会从任务一种的队列中以FIFO的形式"窃取"任务执行,从而减少了线程管理的开销。这就相当于,有两个人,一个人干完了分配给自己的所有活,而另一个人却还有很多的活,闲的人应该接手点忙的人的活,一起快速完成。
从上面种种情况我们看到,这些分流和负载都是普通ThreadPool.QueueUserWorkItem所不能办到的,所以说在.net 4.0之后,我们尽可能的使用TPL,抛弃ThreadPool。
这是5天玩转C#并行和多线程编程系列的最后一篇了,当然还有很多东西没说到,如果真的想要玩转多线程,还是要多多努力学习的。大家在学习过程中有什么问题可以一起交流~~
如果大家感觉我的博文对大家有帮助,请推荐支持一把,给我写作的动力。
作者:雲霏霏
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