.NET的并发编程（TPL编程）是什么?

写在前面

       优秀软件的一个关键特征就是具有并发性。过去的几十年，我们可以进行并发编程，但是难度很大。以前，并发性软件的编写、调试和维护都很难，这导致很多开发人员为图省事放弃了并发编程。新版 .NET 中的程序库和语言特征，已经让并发编程变得简单多了。随着 Visual Studio 2012 的发布，微软明显降低了并发编程的门槛。以前只有专家才能做并发编程，而今天，每一个开发人员都能够（而且应该）接受并发编程。

解答疑问：.NET Core 同步和异步的差别

public ActionResult PushFileData([FromBody] Web_PushFileData file) //同步
public async ActionResult PushFileData([FromBody] Web_PushFileData file) //异步
疑问：对于同步方法，每个请求都是使用同个线程吗？如客户A请求同步Action，还未执行完毕时，客户B请求会阻塞。
对于异步方法，每个请求都是从线程池拿空闲线程出来执行方法？也就是客户A和客户B请求方法，都是在不同子线程里分别执行的。

导航

基本概念

  • 并发编程
  • TPL

线程基础

  • windows为什么要支持线程
  • 线程开销
  • CPU的发展
  • 使用线程的理由

如何写一个简单Parallel.For循环

  • 数据并行
  • Parallel.For剖析

数据和任务并行中潜在的缺陷

  • 不要假设并行总是很快
  • 避免写入共享缓存
  • 避免调用非线程安全的方法

       许多个人电脑和工作站都有多核CPU,可以同时执行多个线程。为了充分利用硬件，您可以将代码并行化，以便跨多个处理器分发工作。

       在过去，并行需要对线程和锁进行低级操作。Visual Studio和.NET框架通过提供运行时、类库类型和诊断工具来增强对并行编程的支持。这些特性是在.NET Framework 4中引入的，它们使得并行编程变得简单。您可以用自然的习惯用法编写高效、细粒度和可伸缩的并行代码，而无需直接处理线程或线程池。

下图展示了.NET框架中并行编程体系结构。
在这里插入图片描述

1 基本概念

1.1 并发编程

并发

同时做多件事情

       这个解释直接表明了并发的作用。终端用户程序利用并发功能，在输入数据库的同时响应用户输入。服务器应用利用并发，在处理第一个请求的同时响应第二个请求。只要你希望程序同时做多件事情，你就需要并发。

多线程

       并发的一种形式，它采用多个线程来执行程序。从字面上看，多线程就是使用多个线程。多线程是并发的一种形式，但不是唯一的形式。

并行处理

把正在执行的大量的任务分割成小块，分配给多个同时运行的线程。

       为了让处理器的利用效率最大化，并行处理（或并行编程）采用多线程。当现代多核 CPU行大量任务时，若只用一个核执行所有任务，而其他核保持空闲，这显然是不合理的。

       并行处理把任务分割成小块并分配给多个线程，让它们在不同的核上独立运行。并行处理是多线程的一种，而多线程是并发的一种。

异步编程

并发的一种形式，它采用 future 模式或回调（callback）机制，以避免产生不必要的线程。

       一个 future（或 promise）类型代表一些即将完成的操作。在 .NET 中，新版 future 类型
有 Task 和 Task 。在老式异步编程 API 中，采用回调或事件（event），而不是
future。异步编程的核心理念是异步操作：启动了的操作将会在一段时间后完成。这个操作
正在执行时，不会阻塞原来的线程。启动了这个操作的线程，可以继续执行其他任务。当
操作完成时，会通知它的future，或者调用回调函数，以便让程序知道操作已经结束。

       NOTE:通常情况下，一个并发程序要使用多种技术。大多数程序至少使用了多线程（通过线程池）和异步编程。要大胆地把各种并发编程形式进行混合和匹配，在程序的各个部分使用
合适的工具。

1.2 TPL

       任务并行库（TPL）是System.Threading和System.Threading.Tasks命名空间中的一组公共类型和API。

       TPL动态地扩展并发度，以最有效地使用所有可用的处理器。通过使用TPL，您可以最大限度地提高代码的性能，同时专注于您的代码的业务实现。

从.NET Framework 4开始，TPL是编写多线程和并行代码的首选方式。

2 线程基础

2.1 Windows 为什么要支持线程

       在计算机的早期岁月,操作系统没提供线程的概念。事实上,整个系统只运行着一个执行线程(单线程),其中同时包含操作系统代码和应用程序代码。只用一个执行线程的问题在于,长时间运行的任务会阻止其他任务执行。
例如,在16位Windows的那些日子里,打印一个文档的应用程序很容易“冻结”整个机器,造成OS和其他应用程序停止响应。有的程序含有bug,会造成死循环。遇到这个问题,用户只好重启计算机。用户对此深恶痛绝。

       于是微软下定决心设计一个新的OS,这个OS必须健壮,可靠,易于是伸缩以安全,同同时必须改进16位windows的许多不足。

       微软设计这个OS内核时,他们决定在一个进程(Process)中运行应用程序的每个实例。进程不过是应用程序的一个实例要使用的资源的一个集合。每个进程都被赋予一个虚拟地址空间,确保一个进程使用的代码和数据无法由另一个进程访问。这就确保了应用程序实例的健壮性。由于应用程序破坏不了其他应用程序或者OS本身,所以用户的计算体验变得更好了。

       听起来似乎不错,但CPU本身呢？如果一个应用程序进入无限循环,会发生什么呢?如果机器中只有一个CPU,它会执行无限循环,不能执行其它任何东西。所以,虽然数据无法被破坏,而且更安全,但系统仍然可能停止响应。微软要修复这个问题,他们拿出的方案就是线程。作为Windows概念,线程的职责是对CPU进行虚拟化。Windows为每个进程都提供了该进程专用的专用的线程(功能相当于一个CPU,可将线程理解成一个逻辑CPU)。如果应用程序的代码进入无限循环,与那个代码关联的进程会被“冻结”,但其他进程(他们有自己的线程)不会冻结:他们会继续执行！

2.2 线程开销

       线程是一个非常强悍的概念,因为他们使windows即使在执行长时间运行的任务时也能随时响应。另外,线程允许用户使用一个应用程序(比如“任务管理器”)强制终止似乎冻结的一个应用程序(它也有可能正在执行一个长时间运行的任务)。但是,和一切虚拟化机制一样,线程会产生空间(内存耗用)和时间(运行时的执行性能)上的开销。

       创建线程,让它进驻系统以及最后销毁它都需要空间和时间。另外,还需要讨论一下上下文切换。单CPU的计算机一次只能做一件事情。所以,windows必须在系统中的所有线程(逻辑CPU)之间共享物理CPU。

       在任何给定的时刻,Windows只将一个线程分配给一个CPU。那个线程允许运行一个时间片。一旦时间片到期,Windows就上下文切换到另一个给线程。每次上下文切换都要求Windows执行以下操作：

  • 将CPU寄存器中的值保存到当前正在运行的线程的内核对象内部的一个上下文结构中。
  • 从现有线程集合中选一个线程供调度(切换到的目标线程)。如果该线程由另一个进程拥有,Window在开始执行任何代码或者接触任何数据之前,还必须切换CPU“看得见”的虚拟地址空间。
  • 将所选上下文结构中的值加载到CPU的寄存器中。

       上下文切换完成后,CPU执行所选的线程,直到它的时间片到期。然后,会发生新一轮的上下文切换。Windows大约每30ms执行一次上下文切换。

       上下文切换是净开销:也就是说上下文切换所产生的开销不会换来任何内存或性能上的收益。

       根据上述讨论,我们的结论是必须尽可能地避免使用线程,因为他们要耗用大量的内存,而且需要相当多的时间来创建，销毁和管理。Windows在线程之间进行上下文切换,以及在发生垃圾回收的时候,也会浪费不少时间。然而,根据上述讨论,我们还得出一个结论,那就是有时候必须使用线程,因为它们使Windows变得更健壮,反应更灵敏。

       应该指出的是,安装了多个CPU或者一个多核CPU)的计算机可以真正同时运行几个线程,这提升了应用程序的可伸缩性(在少量的时间里做更多工作的能力)。Windows为每个CPU内核都分配一个线程,每个内核都自己执行到其他线程的上下文切换。Windows确保单个线程不会在多个内核上同时被调度,因为这会代理巨大的混乱。今天,许多计算机都包含了多个CPu,超线程CPU或者多核CPU。但是,windows最初设计时,单CPU计算机才是主流,所以Windows设计了线程来增强系统的响应能力和可靠性。今天,线程还被用于增强应用程序的可伸缩性,但在只有多CPU(或多核CPU)计算机上才有可能发生。

TIP：一个时间片结束时,如果Windows决定再次调度同一个线程(而不是切换到另外给一个线程),那么Windows不会执行上下文切换。线程将继续执行,这显著改进了性能。设计自己的代码时注意,上下文切换能避免的就要尽量避免。

2.3 CPU的发展

       过去,CPU速度一直随着时间在变快。所以,在一台旧机器上运行得慢的程序在新机器上一般会快些。然而,CPU 厂商没有延续CPU越来越快的趋势。由于CPU厂商不能做到一直提升CPU的速度,所以它们侧重于将晶体管做得越来越小,使一个芯片上能够容纳更多的晶体管。今天,一个硅芯片可以容纳2个或者更多的CPU内核。这样一来,如果在写软件时能利用多个内核,软件就能运行得更快些。

今天的计算机使用了以下三种多CPU技术。

  1. 多个CPU
  2. 超线程芯片
  3. 多核芯片

2.4 使用线程的理由

使用线程有以下三方面的理由。

  1. 使用线程可以将代码同其他代码隔离
           这将提高应用程序的可靠性。事实上,这正是Windows在操作系统中引入线程概念的原因。Windows之所以需要线程来获得可靠性,是因为你的应用程序对于操作系统来说是的第三方组件,而微软不会在你发布应用程序之前对这些代码进行验证。如果你的应用程序支持加载由其它厂商生成的组件，那么应用程序对健壮性的要求就会很高,使用线程将有助于满足这个需求。
  2. 可以使用线程来简化编码
           有的时候,如果通过一个任务自己的线程来执行该任务,或者说单独一个线程来处里该任务,编码会变得更简单。但是,如果这样做,肯定要使用额外的资源,也不是十分“经济”(没有使用尽量少的代码达到目的)。现在,即使要付出一些资源作为代价,我也宁愿选择简单的编码过程。否则,干脆坚持一直用机器语言写程序好了,完全没必要成为一名C#开发人员。但有的时候,一些人在使用线程时,觉得自己选择了一种更容易的编码方式,但实际上,它们是将事情(和它们的代码)大大复杂化了。通常,在你引入线程时,引入的是要相互协作的代码,它们可能要求线程同步构造知道另一个线程在什么时候终止。一旦开始涉及协作,就要使用更多的资源,同时会使代码变得更复杂。所以,在开始使用线程之前,务必确定线程真的能够帮助你。
  3. 可以使用线程来实现并发执行
           如果(而且只有)知道自己的应用程序要在多CPU机器上运行,那么让多个任务同时运行,就能提高性能。现在安装了多个CPU(或者一个多核CPU)的机器相当普遍,所以设计应用程序来使用多个内核是有意义的。

3 数据并行(Data Parallelism)

3.1 数据并行

       数据并行是指对源集合或数组中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。在数据并行操作中，源集合被分区，以便多个线程可以同时在不同的段上操作。

数据并行性是指对源集合或数组中的元素同时任务并行库（TPL）通过system.threading.tasks.parallel类支持数据并行。这个类提供了for和for each循环的基于方法的并行实现。

您为parallel.for或parallel.foreach循环编写循环逻辑，就像编写顺序循环一样。您不必创建线程或将工作项排队。在基本循环中，您不必使用锁。底层工作TPL已经帮你处理。

下面代码展示顺序和并行：

// Sequential version            
foreach (var item in sourceCollection)
{
    Process(item);
}

// Parallel equivalent
Parallel.ForEach(sourceCollection, item => Process(item));
 
并行循环运行时，TPL对数据源进行分区，以便循环可以同时在多个部分上运行。在后台，任务调度程序根据系统资源和工作负载对任务进行分区。如果工作负载变得不平衡，调度程序会在多个线程和处理器之间重新分配工作。

下面的代码来展示如何通过Visual Studio调试代码:

public static void test()
        {
            int[] nums = Enumerable.Range(0, 1000000).ToArray();
            long total = 0;
            
            // Use type parameter to make subtotal a long, not an int
            Parallel.For<long>(0, nums.Length, () => 0, (j, loop, subtotal) =>
            {
                subtotal += nums[j];
                return subtotal;
            },
                (x) => Interlocked.Add(ref total, x)
            );

            Console.WriteLine("The total is {0:N0}", total);
            Console.WriteLine("Press any key to exit");
            Console.ReadKey();
        }
  • 选择调试 > 开始调试，或按F5。
  • 应用在调试模式下启动，并会在断点处暂停。
  • 在中断模式下打开线程通过选择窗口调试 > Windows > 线程。 您必须位于一个调试会话以打开或请参阅线程和其他调试窗口。
    在这里插入图片描述

3.2 Parallel.For剖析

查看Parallel.For的底层,

public static ParallelLoopResult For<TLocal>(int fromInclusive, int toExclusive, Func<TLocal> localInit, Func<int, ParallelLoopState, TLocal, TLocal> body, Action<TLocal> localFinally);
 

清楚的看到有个func函数,看起来很熟悉。

 [TypeForwardedFrom("System.Core, Version=3.5.0.0, Culture=Neutral, PublicKeyToken=b77a5c561934e089")]
    public delegate TResult Func<out TResult>();
 

原来是定义的委托,有多个重载，具体查看文档：https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/system.func-4?view=netframework-4.7.2

实际上TPL之前,实现并发或多线程,基本都要使用委托。

TIP:关于委托,大家可以查看(https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/tour-of-csharp/delegates)。或者《细说委托》(https://www.cnblogs.com/laoyu/archive/2013/01/13/2859000.html)

4 数据和任务并行中潜在的缺陷

       在许多情况下,parallel.for和parallel.foreach可以比普通的顺序循环提供显著的性能改进。然而，并行循环的工作引入了复杂性，这可能会导致在顺序代码中不常见或根本不会遇到的问题。本主题列举了一些实践来帮您避免这些问题,当你在写并行代码的时候。

4.1 不要假设并行总是很快

       在某些情况下，并行循环的运行速度可能比其顺序等效循环慢。基本的经验法则是，具有很少迭代和快速用户委托的并行循环不太可能加快速度。但是,由于有很多因素会影响性能,我建议您测量实际结果。

4.2 避免写入共享缓存

       在顺序代码中,读写静态变量或者字段是很正常的。然而，每当多个线程同时访问这些变量时，就有很大的竞争条件潜力。即使您可以使用锁来同步对变量的访问，同步成本也会损害性能。因此，我们建议您尽可能避免或至少限制对并行循环中共享状态的访问。最好的方式是使用Parallel.For 和 Parallel.ForEach的重载方法,在并行循环期间,它们使用System.Threading.ThreadLocal泛型类型的变量来存储线程本地状态。通过使用并行循环，您将产生划分源集合和同步工作线程的开销。并行化的好处进一步受到计算机上处理器数量的限制。在一个处理器上运行多个计算绑定线程并不能加快速度。因此,要注意不要过度使用并行。

过度使用并行最常见的场景发生在嵌套循环中。在大多数情况下,最好仅在外层循环使用并行,除非以下几种场景适用：

  • 内层循环很长
  • 您正在对每笔订单执行昂贵的计算。
  • 目标系统有足够的处理器来处理通过并行处理对客户订单的查询而产生的线程数。

在所有情况下，确定最佳查询形状的最佳方法都是测试和度量。

4.3 避免调用非线程安全的方法

       从并行循环中写入非线程安全的实例方法可能会导致数据损坏，这在程序中可能会被检测到，也可能不会被检测到。它可能导致异常。在以下示例中,多线程会尝试同时调用FileStream.WriteByte方法,但是这个是不被支持的。

FileStream fs = File.OpenWrite(path);
byte[] bytes = new Byte[10000000];
// ...
Parallel.For(0, bytes.Length, (i) => fs.WriteByte(bytes[i]));
 

参考文献：

  1. https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/parallel-programming/
  2. https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/tour-of-csharp/delegates
  3. https://www.cnblogs.com/laoyu/archive/2013/01/13/2859000.html
  4. 《C#并发经典实例》
  5. 《CLR via C#》第3版
  6. https://www.52interview.com/solutions/38

 

欢迎关注订阅我的微信公众平台【熊泽有话说】，更多好玩易学知识等你来取
作者：熊泽-学习中的苦与乐
公众号：熊泽有话说
当前出处： https://www.cnblogs.com/xiongze520/p/14271739.html
原文出处： https://www.52interview.com/solutions/38
创作不易，版权归作者和博客园共有，转载或者部分转载、摘录，请在文章明显位置注明作者和原文链接。  

 
posted @ 2021-01-13 14:15  熊泽-学习中的苦与乐  阅读(1611)  评论(1)  编辑  收藏  举报