关于C#线程，线程池和并行运算的简单使用和对比

转自：https://www.cnblogs.com/jeffwongishandsome/archive/2010/11/12/1876137.html

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：

/// <summary>
    /// 将数组和线程数标志threadDone回到初始状态
    /// </summary>
    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。