C#并行库（TaskParallelLibrary）用法小结
.NET 4.5并行库（TaskParallelLibrary）
也许C和C++的程序员刚刚开始写C#还习惯于new Thread来新建一个线程，但新建线程需要内存和CPU上下文切换的开销，200,000个周期，销毁线程也需要100,000个周期；所以还需要实现一个线程池Threadpool。自从有了并行库（TaskParallelLibrary），这些都不需要了。使用Task.Factory.StartNew(() => DoSomething(item));可以创建一个线程并自动由线程池管理。写法非常简单，但其实里面误区很多：
1. Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork())不是阻塞的
下面的代码会先输出ddd，因为Task.Factory.Startnew不阻塞：
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var task = Task.Factory.StartNew(() => Console.WriteLine("eee"));Console.WriteLine("ddd"); |
如果你想阻塞，应该加上wait，改为这样：
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var task = Task.Factory.StartNew(() => Console.WriteLine("eee")).Wait();Console.WriteLine("ddd"); |
同样，Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork()).ContinueWith…也是是异步的，想让它阻塞，应该加上wait，这样写：
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var task = Task.Factory.StartNew(() => return "").ContinueWith( s => { Console.WriteLine(s.Result); }).Wait();Console.WriteLine("ddd"); |
2. Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork()).ContinueWith…没有运行在新的线程里
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var task = Task.Factory.StartNew(() => return "").ContinueWith( s => { DoSomething2(s.Result); }).Wait();Console.WriteLine("ddd"); |
注意上面的DoSomething2（）是运行在主线程，而不是在新的线程里
3. Parallel.ForEach为何导致内存溢出
如果对一个10000个item的collection使用Parallel.ForEach，可以想象会发生什么。TPL默认是Parallel.ForEach使用场景是对CPU敏感的，TPL会持续创建线程，直到你的CPU利用率达100%；问题是你的使用场景如果不是CPU敏感的，例如是I/O敏感的，TPL想尽可能的利用你的CPU，所以检测你的CPU利用率，如果还不是100%就会一直创建线程....直到内存耗尽。所以，使用要注意使用场景十分CPU敏感的，另外可以加一个参数来限制TPL线程的创建：
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Parallel.ForEach(items, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 4 }, item => DoSomething(item)); |
ParallelOptions.MaxDegreeOfParallelism参数含义：
If your task is CPU-bound then you should see a pattern like this on a quad-core system:
ParallelOptions.MaximumDegreeOfParallelism = 1: use one full CPU or 25% CPU utilizationParallelOptions.MaximumDegreeOfParallelism = 2: use two CPUs or 50% CPU utilizationParallelOptions.MaximumDegreeOfParallelism = 4: use all CPUs or 100% CPU utilization
4. 如何等待Parallel.ForEach运行都结束
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Parallel.ForEach<Item>(items, item => DoSomething(item));Console.WriteLine("ddd"); |
是阻塞的，所以以上代码会在最后输出ddd。
如果是等多个Task，可以这样写：
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var task1 = Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork());var task2 = Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork());var task3 = Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork());Task.WaitAll(task1, task2, task3); |
或者这样写：
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Task.Factory.ContinueWhenAll(new[] { task1, task2, task3 }, tasks =>{ foreach (Task<string> task in tasks) { Console.WriteLine(task.Result); }}); |
5. Task.Factory.StartNew和Parallel.ForEach可以嵌套使用吗
都可以嵌套使用，例如：
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var task1 = Task.Factory.StartNew( () => Parallel.ForEach<Item>(items, item => DoSomething(item)));var task2 = Task.Factory.StartNew( () => Parallel.ForEach<Item>(items2, item => DoSomething2(item)));Task.WaitAll(task1, task2); |
6. Thread.Sleep还需要吗
以前，我们轮询的时候常常喜欢这样的写法：
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while(true){ doSomework(); Thread.Sleep(1000);} |
这是一种代码的坏味道，Stackoverflow的讨论在这儿，解决方法是用WaitEvent替代，当然在C#中还是推荐用BlockingCollection替代。
6. TPL中闭包的陷阱
例如在下面的代码中 counter++存在线程不安全的问题。
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int counter = 0;Task.Factory.StartNew( () => Parallel.ForEach(items, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 4 }, item => { DoSomething(item); counter++; }); ); |
应该改为：
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Interlocked.Increment(ref successCount); |
7. Lock锁带来的性能问题
性能问题首先要诊断，例如用条件编译打印出线程id和运行时序，可以知道所有线程的运行先后次序和等待情况。还可以借助工具来调试多线程问题。这里要说的锁的问题。如果你的程序用Parallel.ForEach貌似是并发的，但如果有用到Lock，那可能你所有的线程都在等待，性能将是一塌糊涂的。所以最好的方法是避免锁，保证Parallel.ForEach里面每一个对象不会用到竞争的资源/例如修改同一个对象。退而求其次的是用锁，但要非常小心。例如，lock(this),lock(typeof(mytype)),lock(“mylock”)，如果lock的是public访问的，或者锁名字一样，将会造成问题。还有的人干脆来个大括号，一整段全都锁住。死锁有时候很难调试发现诊断，下面的代码有死锁：
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// thread 1lock(typeof(int)) { Thread.Sleep(1000); lock(typeof(float)) { Console.WriteLine("Thread 1 got both locks"); }}// thread 2lock(typeof(float)) { Thread.Sleep(1000); lock(typeof(int)) { Console.WriteLine("Thread 2 got both locks"); }} |
8. TaskFactory.Startnew和异步async/await的不同
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var Data = await Task.WhenAll(WebService1.Call(), WebService2.Call(), WebService3.Call()); |
关于TaskFactory.Startnew和异步async/await的不同，下面两文章已经讲的非常清楚了：
- http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd997423.aspx
- http://stackoverflow.com/questions/10285159/difference-between-the-tpl-async-await-thread-handling
在下面的情况下，推荐使用Task.Factory.FromAsync()因为异步I/O比同步的CPU等待等有效，特别是对于获取I/O的高伸缩性。
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NetworkStream stream;byte[] data;int bytesRead;//using FromAsyncTask<int> readChunk = Task<int>.Factory.FromAsync ( stream.BeginRead, stream.EndRead, data, bytesRead, data.Length - bytesRead, null);//using StartNew with blocking versionTask<int> readChunk2 = Task<int>.Factory.StartNew(() => stream.Read(data, bytesRead, data.Length - bytesRead)); |