读书笔记—CLR via C#线程25-26章节

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读书笔记—CLR via C#线程25-26章节
前言

这本书这几年零零散散读过两三遍了，作为经典书籍，应该重复读反复读，既然我现在开始写博了，我也准备把以前觉得经典的好书重读细读一遍，并且将笔记整理到博客中，好记性不如烂笔头，同时也在写的过程中也可以加深自己理解的深度，当然同时也和技术社区的朋友们共享

线程
- 线程内部组成
- 针对线程的设计：可靠性+响应能力换取速度+性能
- 专用线程的使用场景
上下文切换
- 上下文切换步骤：
- Windows大约每30毫秒执行一次上下文切换。上下文的净开销，通过牺牲性能换来好的用户体验
- 执行上下文切换所需的时间取决于CPU的架构和速度
- 如果要构建高性能的应用程序，应该尽量避免上下文切换
计算限制的异步操作
- 优点： 1）在GUI中保持UI的可响应性 2）多个CPU缩短一个耗时计算所需的事件，提高伸缩性和吞吐量
线程池
- 每个CLR一个线程池，这个线程池由CLR控制的所有AppDomain共享
- 如果一个进程加载多个CLR，那么每个CLR都有自己的线程池
- 线程池不销毁自身，所以不再产生额外的性能损失。当一个线程池闲着没事儿做有一段时间之后，线程会自己醒来终止自己以释放资源。此时比较空闲，所以性能损失影响不大
- 线程池内部拥有Worker线程或IO线程
- APM异步编程模型发出IO请求，比如文件，网络，数据库，web服务或其他硬件设备
执行上下文
- 线程关联的一个数据结构，包含安全设置（压缩栈，Principal和Windows身份）、宿主设置以及逻辑调用上下文（CallContext）数据
- 初始线程执行上下文应该流向（复制到）辅助线程。这确保辅助线程执行的操作时相同的安全设置和宿主设置。还确保初始线程的逻辑调用上下文可以在辅助线程中使用。（这对性能有一定的影响）
- 可以使用ExecutionContext的方法阻止上下文流动，提升应用程序的性能。这在APM，TASK中也适用
协作式取消的支持
- 对于长时间使用的线程，应该支持“取消”
- CancellationTokenSource. 调用方适用cts.Cancel方法，线程内判断IsCancellationRequested属性
- 如果不允许取消，则传递CancellationToken.None属性返回的对象，CanBeCanceled属性会返回false
- 取消对象支持Register回调方法。同步调用（同步上下文为true，send）情况下顺序调用，第一个回调异常会终止，否则为post情况下回调方法都会调用，未处理的异常都会添加道一个集合中。通过AggregateException，InnerExceptions属性为异常集合。cts.Token.Register(()=>...) cts.Cancel().... 支持取消连接合并。协作式取消
Task
- 相比较，ThreadPool的异步操作，没有回调通知的机制。通过任务比较简单
- new Task(action, para).Start(); t.Wait()显式等待 t.Result获取结果（结果属性内部会调用Wait）
- 如果抛出异常，会被“侵吞”并存储到一个集合中，调用Wait或Result时，抛出AggregateException(Handle表示异常是否处理)
- WaitAny和WaitAll等待多个任务
- 检测任务没被注意到的异常，向TaskScheduler的静态UnobservedTaskException事件登记回调。Task被GC回收时如果有没被注意的异常，CLR的终结器会引发这个事件。可调用SetObserved方法指出以及处理好了异常，从而阻止CLR终止进程（根据实际情况考虑是否登记事件并处理）
- Task的链式操作，ContinueWith可以比较好的进行非阻塞的回调
- 任务支持父/子关系
- Task的内部构造
- 所以Task通过牺牲一定的性能来提供更加方便和丰富的异步操作
- Task的Dispose主要为关闭ManualResetEventSlim对象
- 在IDE中通过“并行任务”或“并行堆栈”窗口中找到自己的任务
- 任务的生命周期
- 任务完成时，通过Result属性获取结果，任务出错时，通过Exception获取异常
- 提供简化属性，IsCanceled, IsFaulted, IsCompleted（取消或者出错时这里是true）
- 判断任务执行成功，应该用 task.Status == TaskStatus.RunToCompletion
- 如果Task通过调用ContinuWith,ContinueWhenAll,ContinueWhenAny或者FromAsync，状态为WaitingForActivation，自动开始调度
- 通过任务工厂TaskFactory来共享状态，代码如下：
```
static void Main(string[] args)
{
    Task parent = new Task(() =>
    {
        var cts = new CancellationTokenSource();

        var tf = new TaskFactory<int>(cts.Token,
            TaskCreationOptions.AttachedToParent,
            TaskContinuationOptions.ExecuteSynchronously,
            TaskScheduler.Default);

        // 创建并启动3个子任务
        var childTasks = new[]{
            tf.StartNew(()=>Sum(cts.Token,10000)),
            tf.StartNew(()=>Sum(cts.Token,20000)),
            tf.StartNew(()=>Sum(cts.Token,int.MaxValue))
        };

        // 任务子任务抛出异常，就取消其余子任务
        for (int task = 0; task < childTasks.Length; task++)
        {
            childTasks[task].ContinueWith(t => cts.Cancel(),
                TaskContinuationOptions.OnlyOnFaulted);
        }

        // 所有子任务完成后，从未出错/未取消的任务获取返回的最大值
        // 然后将最大值传给另一个任务来显式最大结果
        tf.ContinueWhenAll(childTasks,
            completionTasks => completionTasks.Where(
                t => !t.IsFaulted && !t.IsCanceled).Max(t => t.Result),
                CancellationToken.None)
                .ContinueWith(t => Console.WriteLine("The maximum is: " + t.Result),
                TaskContinuationOptions.ExecuteSynchronously);
    });

    // 子任务完成时，也显式任务未处理的异常
    parent.ContinueWith(p =>
    {
        StringBuilder sb = new StringBuilder(
            "The following exception(s) occured: " + Environment.NewLine);
        foreach (var e in p.Exception.Flatten().InnerExceptions)
        {
            sb.AppendLine(" " + e.GetType().ToString());
        }
        Console.WriteLine(sb.ToString());
    }, TaskContinuationOptions.OnlyOnFaulted);

    // 启动父任务，便于它启动它的子任务
    parent.Start();

    Console.Read();
}

static int Sum(CancellationToken token, int number)
{
    int sum = 0;
    for (; number > 0; number--)
    {
        token.ThrowIfCancellationRequested();
        checked { sum += number; }
    }
    return sum;
}
```
任务调度器

负责执行调度的任务，为任务提供基础框架
- FCL提供两个派生自TaskSchedule的类型，线程池任务调度器和同步上下文任务调度器
- 默认情况使用线程池任务调度器（TaskSchedule.Default）
- 同步上下文任务调度器通常用于Presentation展示层，将所有任务都调度给应用程序的GUI线程，使所有任务代码都能成功更新UI组件，比如按钮和控件，同步上下文任务调度器根本不适用线程池，可以通过TaskSchedule.FromCurrentSychronizationContext方法获取对一个同步上下文任务调度器的引用
- 有空可以下载其他的任务调度器进行研究和使用，http://code.msdn.microsoft.com/ParExtSamples
简化的并发编程

System.Threading.Tasks.Parallel封装了Task的使用，并行执行工作项
- Parallel.For(0,1000,i=>DoWork(I ));
- Parallel.Foreach(collection, item=>DoWork( item ));
- Parallel.Invoke(()=>Method1(), ()=>Method2());
- For方法比Foreach方法快
- 可以允许指定配置，ParallelOptions，包含取消操作、最大工作性、任务调度器
- 可以允许传递局部初始化委托、主体委托、任务局部终结委托
- For和Foreach方法都返回一个ParallelLoopResult实例，包括循环是否完成等情况
PLINQ
- 将集合中的数据项的处理工作分散到多个CPU上，以便并发处理多个数据项
- 静态System.Linq.ParallelEnumerable类实现了PLINQ的所有功能，公开了所有标识LINQ操作符的并行版本，所有这些方法都是System.Linq.ParallelQuery<T>类型的扩展方法。将顺序查询转变为并行查询，只需要调用ParallelEnumerable的AsParallel扩展方法，如果进行反向操作，则使用AsSequential方法
- 如果需要并行遍历查询的结果，使用ParallelEnumerable的ForAll方法
- 如果需要让PLINQ并发调用保持数据项的顺序，可调用ParallelEnumerable的AsOrdered方法，反之就是AsUnOrdered方法
- 其他：WithCancellation，WithDegreeOfParallem
- 并行LINQ处理完数据项合并回去调用 WithMergeOptions，传递标志位指定缓冲和合并方式
定时器

System.Threading.Timer
线程池的使用
- 默认最大值1000个线程
- 32位系统最大2GB的可用地址空间，加载Win32和CLR DLLs，分配本地堆和托管堆之后，剩余1.5G，每个线程占用超过1MB，最多差不多1360个线程，超出则OutofMemoryException
- 64位进程提供8TB的地址空间，理论上可以创建千百万个线程。
- JR的建议是不要调用线程池的静态方法
- MinThreads的默认值为进程允许使用的CPUS数，通常你的进程允许使用机器上的所有CPU，所以线程池创建的工作者线程数量很快就会达到机器的CPU数、
Tips
- 执行垃圾回收时，CLR必须挂起（暂停）所以线程，遍历他们的栈来查找根一边对堆中的对象进行标记（第一阶段），再次遍历他们的栈，再恢复所有线程。所以减少线程数量也会提升垃圾回收器的性能
- Jefferey貌似小小的吐槽了一下WIndows的记事本的设计，呵呵
- 线程很“贵”，需要合理理性使用它们
- 将CLR线程和window线程区别对待，以后的趋势，编码简单，提升性能
- P/Invoke本地线程， System.Threading.Thread.BeginThreadAffinity和 Thread.EndTheradAffinity方法来通知CLR
- 你不能保证自己的线程一直运行，你不能阻止其他线程的运行。因为线程上下文的切换
- 0优先级的线程为零页线程，没有其他进程时，将系统RAM的所有空闲页清零
- CLR的终结器线程以Time-Critical优先级运行
- 一个进程中的所有前台线程停止运行时，CLR强制终止运行的任何后天线程。直接终止，不会抛出异常
- 所有前台线程终止，所有应用程序退出，整个进程就可以被销毁了
- 尽量避免使用前台线程
- 缓存线和伪共享，我表示，JR对Windows内核的熟悉程度，我望尘莫及，记录一下表示膜拜
该文仅仅作为笔记，需要详细了解线程相关的东西，可以继续参考：

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/orm-9780596527570-03-19.aspx

浅谈线程池（上）：线程池的作用及CLR线程池

浅谈线程池（中）：独立线程池的作用及IO线程池

浅谈线程池（下）：相关试验及注意事项
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原文地址：https://www.cnblogs.com/fecktty2013/p/4075019.html

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