一起谈.NET技术,关于C#线程,线程池和并行运算的简单使用和对比

简介: 前言:看了书上两个使用C#4.0并行编程的demo,又对照以前收藏的网上几篇讲述线程池的雄文,一并整理,写个示例总结一下。写这篇文章的时候,发现关于线程的好几个基础的重要的知识点自己都不熟悉,而且可能习惯性认知浅薄,所以痛苦的无以复加,不知道到底要说什么。

前言:看了书上两个使用C#4.0并行编程的demo,又对照以前收藏的网上几篇讲述线程池的雄文,一并整理,写个示例总结一下。写这篇文章的时候,发现关于线程的好几个基础的重要的知识点自己都不熟悉,而且可能习惯性认知浅薄,所以痛苦的无以复加,不知道到底要说什么。不想看文章的可以直接下载最后的示例,本文代码主要参考Marc Clifton的“.NET's ThreadPool Class - Behind The Scenes”,对新手也许有帮助。

  参考:

  http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.threading.threadpool(VS.80).aspx

  http://www.codeproject.com/KB/threads/threadtests.aspx

  http://www.codeproject.com/KB/threads/smartthreadpool.aspx

  http://blog.zhaojie.me/2009/07/thread-pool-1-the-goal-and-the-clr-thread-pool.html  (老赵的浅谈线程池上中下三篇)

  先大概看一下控制台应用程序的Main方法的主要代码:

 
 
static bool done = false ;
static decimal count2 = 0 ;
static int threadDone = 0 ; // 标志启用线程数?
static System.Timers.Timer timer = new System.Timers.Timer( 1000 );

static decimal [] threadPoolCounters = new decimal [ 10 ];
static Thread[] threads = new Thread[ 10 ];
static System.Timers.Timer[] threadTimers = new System.Timers.Timer[ 10 ];

static void Main( string [] args)
{
timer.Stop();
/* 当 AutoReset 设置为 false 时,Timer 只在第一个 Interval 过后引发一次 Elapsed 事件。
若要保持以 Interval 时间间隔引发 Elapsed 事件,请将 AutoReset 设置为 true。
*/
timer.AutoReset
= false ;
timer.Elapsed
+= new ElapsedEventHandler(OnTimerEvent); // 当timer.Start()时,触发事件
decimal total = 0 ;

// raw test
decimal count1 = SingleThreadTest(); // 单一线程,一跑到底
Console.WriteLine( " Single thread count = " + count1.ToString());

// create one thread, increment counter, destroy thread, repeat
Console.WriteLine();
CreateAndDestroyTest();
// 创建一个线程,运算,然后销毁该线程 重复前面的动作
Console.WriteLine( " Create and destroy per count = " + count2.ToString());

// Create 10 threads and run them simultaneously
// 一次性创建10个线程,然后遍历使线程执行运算
Console.WriteLine();
InitThreadPoolCounters();
InitThreads();
StartThreads();
while (threadDone != 10 ) { };
Console.WriteLine(
" 10 simultaneous threads: " );
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
Console.WriteLine(
" T " + i.ToString() + " = " + threadPoolCounters[i].ToString() + " " );
total
+= threadPoolCounters[i];
}
Console.WriteLine(
" Total = " + total.ToString());
Console.WriteLine();

Console.WriteLine(
" /////////////////////////////////////////////////// " );

// using ThreadPool
// 直接通过线程池的QueueUserWorkItem方法,按队列执行10个任务
Console.WriteLine();
Console.WriteLine(
" ThreadPool: " );
InitThreadPoolCounters();
QueueThreadPoolThreads();
while (threadDone != 10 ) { };
Console.WriteLine(
" ThreadPool: 10 simultaneous threads: " );
total
= 0 ;
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
// threadTimers[i].Stop();
// threadTimers[i].Dispose();
Console.WriteLine( " T " + i.ToString() + " = " + threadPoolCounters[i].ToString() + " " );
total
+= threadPoolCounters[i];
}
Console.WriteLine(
" Total = " + total.ToString());

// using SmartThreadPool
// 通过Amir Bar的SmartThreadPool线程池,利用QueueUserWorkItem方法,按队列执行10个任务
Console.WriteLine();
Console.WriteLine(
" SmartThreadPool: " );
InitThreadPoolCounters();
QueueSmartThreadPoolThreads();
while (threadDone != 10 ) { };
Console.WriteLine(
" SmartThreadPool: 10 simultaneous threads: " );
total
= 0 ;
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
Console.WriteLine(
" T " + i.ToString() + " = " + threadPoolCounters[i].ToString() + " " );
total
+= threadPoolCounters[i];
}
Console.WriteLine(
" Total = " + total.ToString());

// using ManagedThreadPool
// 通过Stephen Toub改进后的线程池,利用QueueUserWorkItem方法,按队列执行10个任务
Console.WriteLine();
Console.WriteLine(
" ManagedThreadPool: " );
InitThreadPoolCounters();
QueueManagedThreadPoolThreads();
while (threadDone != 10 ) { };
Console.WriteLine(
" ManagedThreadPool: 10 simultaneous threads: " );
total
= 0 ;
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
Console.WriteLine(
" T " + i.ToString() + " = " + threadPoolCounters[i].ToString() + " " );
total
+= threadPoolCounters[i];
}
Console.WriteLine(
" Total = " + total.ToString());

// using C#4.0 Parallel
// 通过Tasks.Parallel.For进行并行运算
Console.WriteLine();
Console.WriteLine(
" Parallel: " );
InitThreadPoolCounters();
UseParallelTasks();
while (threadDone != 10 ) { };
Console.WriteLine(
" Parallel: 10 simultaneous threads: " );
total
= 0 ;
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
Console.WriteLine(
" T " + i.ToString() + " = " + threadPoolCounters[i].ToString() + " " );
total
+= threadPoolCounters[i];
}
Console.WriteLine(
" Total = " + total.ToString());
}

  我们可以先熟悉一下大致思路。代码中,我们主要依靠输出的数字count或者total来判断哪个方法执行效率更高(原文是How Hign Can I Count?),通常输出的数字越大,我们就认为它”干的活越多“,效率越高。主要实现过程就是通过一个静态的System.Timers.Timer对象的timer实例,设置它的Interval属性和ElapsedEventHandler事件:

 
 
static System.Timers.Timer timer = new System.Timers.Timer( 1000 );
/* 当 AutoReset 设置为 false 时,Timer 只在第一个 Interval 过后引发一次 Elapsed 事件。
若要保持以 Interval 时间间隔引发 Elapsed 事件,请将 AutoReset 设置为 true。
*/
timer.AutoReset
= false ;
timer.Elapsed
+= new ElapsedEventHandler(OnTimerEvent); // 当timer.Start()时,触发事件

  其中,timer的事件触发的函数:

 
 
static void OnTimerEvent( object src, ElapsedEventArgs e)
{
  done
= true ;
}

  每次timer.Start执行的时候,一次测试就将开始,这样可以确保测试的不同方法都在1000毫秒内跑完。

  下面开始具体介绍几个方法:

  A、线程

  这个非常简单,就是通过主线程计算在1000毫秒内,count从0递增加到了多少:

 
 
/// <summary>
/// 单一线程,一跑到底
/// </summary>
/// <returns></returns>
static decimal SingleThreadTest()
{
done
= false ;
decimal counter = 0 ;
timer.Start();
while ( ! done)
{
++ counter;
}
return counter;
}

  while判断可以保证方法在1000毫秒内执行完成。

  B、多线程

  这个多线程方法比较折腾,先创建线程,然后运行,最后销毁线程,这就是一个线程执行单元,重复10次这个线程执行单元。

 
 
/// <summary>
/// 创建一个线程,运算,然后销毁该线程 重复前面的动作
/// </summary>
static void CreateAndDestroyTest()
{
done
= false ;
timer.Start();
while ( ! done)
{
Thread counterThread
= new Thread( new ThreadStart(Count1Thread));
counterThread.IsBackground
= true ; // 后台线程
counterThread.Start();
while (counterThread.IsAlive) { };
}
}

  那个ThreadStart委托对应的方法Count1Thread如下:

 
 
static void Count1Thread()
{
++ count2; // 静态字段count2自增
}

  从表面上看,大家估计都可以猜到,效果可能不佳。

  C、还是多线程

  这个方法不判断线程的执行状态,不用等到一个线程销毁后再创建一个线程,然后执行线程方法。线程执行的方法就是根据线程的Name找到一个指定数组的某一索引,并累加改变数组的值:

 
 
static void InitThreadPoolCounters()
{
threadDone
= 0 ;
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
threadPoolCounters[i]
= 0 ;
}
}

/// <summary>
/// 初始化10个线程
/// </summary>
static void InitThreads()
{
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
threads[i]
= new Thread( new ThreadStart(Count2Thread));
threads[i].IsBackground
= true ;
threads[i].Name
= i.ToString(); // 将当前线程的Name赋值为数组索引,在Count2Thread方法中获取对应数组
}
}

/// <summary>
/// 开始多线程运算
/// </summary>
static void StartThreads()
{
done
= false ;
timer.Start();
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
threads[i].Start();
}
}

  其中,每一个线程需要执行的委托方法:

 
 
static void Count2Thread()
{
int n = Convert.ToInt32(Thread.CurrentThread.Name); // 取数组索引
while ( ! done)
{
++ threadPoolCounters[n];
}
Interlocked.Increment(
ref threadDone); // 以原子操作的形式保证threadDone递增
}

  在测试过程中,我们看代码:

 
 
// Create 10 threads and run them simultaneously
// 一次性创建10个线程,然后遍历使线程执行运算
Console.WriteLine();
InitThreadPoolCounters();
InitThreads();
StartThreads();
while (threadDone != 10 ) { };
Console.WriteLine(
" 10 simultaneous threads: " );
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
Console.WriteLine(
" T " + i.ToString() + " = " + threadPoolCounters[i].ToString() + " " );
total
+= threadPoolCounters[i];
}
Console.WriteLine(
" Total = " + total.ToString());
Console.WriteLine();

  最后算出这个数组的所有元素的总和,就是这10个线程在1000毫秒内所做的事情。其中, while (threadDone != 10) { };这个判断非常重要。这个方法看上去没心没肺,线程创建好就不管它的死活了(还是管活不管死?),所以效率应该不低。

  实际上,我在本地测试并看了一下输出,表面看来,按count大小逆序排列:C>A>B,这就说明多线程并不一定比单线程运行效率高。其实B之所以效率不佳,主要是由于这个方法大部分的”精力“花在线程的执行状态和销毁处理上。

  注意,其实C和A、B都没有可比性,因为C计算的是数组的总和,而A和B只是简单的对一个数字进行自加。

  ps:C这一块说的没有中心,想到哪写到哪,所以看起来写得很乱,如果看到这里您还觉着不知所云,建议先下载最后的demo,先看代码,再对照这篇文章。

  好了,到这里,我们对线程的创建和使用应该有了初步的了解。细心的人可能会发现,我们new一个Thread,然后给线程实例设置属性,比如是否后台线程等等,其实这部分工作可以交给下面介绍的线程池ThreadPool来做(D、E和F主要介绍线程池)。

  D、线程池ThreadPool

  在实际的项目中大家可能使用最多最熟悉的就是这个类了,所以没什么可说的:

 
 
/// <summary>
/// ThreadPool测试
/// </summary>
static void QueueThreadPoolThreads()
{
done
= false ;
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
ThreadPool.QueueUserWorkItem(
new WaitCallback(Count3Thread), i);
}

timer.Start();
}

static void Count3Thread( object state)
{
int n = ( int )state;
while ( ! done)
{
++ threadPoolCounters[n];
}
Interlocked.Increment(
ref threadDone);
}

  我们知道线程池里的线程默认都是后台线程,所以它实际上简化了线程的属性设置,更方便异步编程。

  需要说明的是,线程池使用过程中会有这样那样的缺陷(虽然本文的几个线程池任务都不会受这种缺陷影响)。比如,我们一次性向线程池中加入100个任务,但是当前的系统可能只支持25个线程,并且每个线程正处于”忙碌“状态,如果一次性加入池中系统会处理不过来,那么多余的任务必须等待,这就造成等待的时间过长,系统无法响应。还好,ThreadPool提供了GetAvailableThreads方法,可以让你知道当前可用的工作线程数量。

 
 
static void QueueThreadPoolThreads()
{
done
= false ;
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
// ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback(Count3Thread), i); // 直接给程序池添加任务有时是很草率的

WaitCallback wcb
= new WaitCallback(Count3Thread);
int workerThreads, availabeThreads;
ThreadPool.GetAvailableThreads(
out workerThreads, out availabeThreads);
if (workerThreads > 0 ) // 可用线程数>0
{
ThreadPool.QueueUserWorkItem(wcb, i);
}
else
{
// to do 可以采取一种策略,让这个任务合理地分配给线程
}
}

  如果没有可用的工作线程数,必须设计一定的策略,让这个任务合理地分配给线程。

  也许就是类似于上面那样的限制,很多开发者都自己创建自己的线程池,同时也就有了后面的SmartThreadPool和ManagedThreadPool大展身手的机会。

  E、线程池SmartThreadPool

  大名鼎鼎的SmartThreadPool,但是我从来没在项目中使用过,所以只是找了一段简单的代码测试一下:

 
 
/// <summary>
/// SmartThreadPool测试
/// </summary>
static void QueueSmartThreadPoolThreads()
{
SmartThreadPool smartThreadPool
= new SmartThreadPool();
// Create a work items group that processes
// one work item at a time
IWorkItemsGroup wig = smartThreadPool.CreateWorkItemsGroup( 1 );

done
= false ;
timer.Start();
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
wig.QueueWorkItem(
new WorkItemCallback(Count4Thread), i);
}
// Wait for the completion of all work items in the work items group
wig.WaitForIdle();
smartThreadPool.Shutdown();
}

static object Count4Thread( object state)
{
int n = ( int )state;
while ( ! done)
{
++ threadPoolCounters[n];
}
Interlocked.Increment(
ref threadDone);
return null ;
}

  自从收藏这个SmartThreadPool.dll后,我还从没有在项目中使用过。查看它的源码注释挺少也挺乱的,不知道有没有高人知道它的一个效率更好的方法。您也可以看看英文原文,自己尝试体验一下。如果您熟悉使用SmartThreadPool,欢迎讨论。

  F、线程池ManagedThreadPool

  Stephen Toub这个完全用C#托管代码实现的线程池也非常有名,在Marc Clifton的英文原文中,作者也不吝溢美之词,赞它“quite excellent”,用当前异军突起的一个词汇形容就是太给力了,于我心有戚戚焉:

 
 
/// <summary>
/// ManagedThreadPool测试
/// </summary>
static void QueueManagedThreadPoolThreads()
{
done
= false ;
timer.Start();
for ( int i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
{
Toub.Threading.ManagedThreadPool.QueueUserWorkItem(
new WaitCallback(Count5Thread), i);
}
}
static void Count5Thread( object state)
{
int n = ( int )state;
while ( ! done)
{
++ threadPoolCounters[n];
}
Interlocked.Increment(
ref threadDone);
}

  对于这个托管的线程池,我个人的理解,就是它在管理线程的时候,这个池里还有一个缓存线程的池,即一个ArrayList对象。它一开始就初始化了一定数量的线程,并通过ProcessQueuedItems方法保证异步执行进入池中的队列任务(那个死循环有时可能导致CPU过分忙碌),这样在分配异步任务的时候,就省去了频繁去创建(new)一个线程。同时它在实现信号量(Semaphore)的同步和线程出入队列的设计上都可圈可点,非常巧妙,强烈推荐您阅读它的源码。

  G、并行运算

  下面的示例,我只使用了简单的System.Threading.Tasks.Parallel.For 对应的for 循环的并行运算:

 
 
/// <summary>
/// 并行运算测试
/// </summary>
static void UseParallelTasks()
{
done
= false ;
timer.Start();
// System.Threading.Tasks.Parallel.For - for 循环的并行运算
System.Threading.Tasks.Parallel.For( 0 , 10 , (i) => { Count6Thread(i); });
}
static void Count6Thread( object state)
{
int n = ( int )state;
while ( ! done)
{
++ threadPoolCounters[n];
}
Interlocked.Increment(
ref threadDone);
}

  没有什么要特殊说明的,就是新类库的使用。看代码,好像比使用线程或线程池更加简单直接,有机会争取多用一用。我在本地测试的时候,在Release版本下,按照count的大小逆序排列,总体上G>D>F>E。需要注意到一件事,就是SmartThreadPool中排入队列的任务是一个返回值为Object的委托类型,这和其他的几个没有返回的(void类型)不同。SmartThreadPool口碑还是不错的,也许是我没有正确使用它。

  最后小结一下:本文主要列举了C#中我所知道的几种常见的异步处理的方法,欢迎大家纠错或补充。

  示例下载:demo

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