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C#并行库(TaskParallelLibrary)用法 z

时间:2015-03-31 23:37:21      阅读:435      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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1. Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork());是异步的

下面的代码会先输出ddd,因为Task.Factory.Startnew不阻塞:

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:

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:

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

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:

 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 utilization
  • ParallelOptions.MaximumDegreeOfParallelism = 2: use two CPUs or 50% CPU utilization
  • ParallelOptions.MaximumDegreeOfParallelism = 4: use all CPUs or 100% CPU utilization

4. 如何等待Parallel.ForEach运行都结束

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:

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:

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:

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:

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。

 int counter = 0;
Task.Factory.StartNew( () =>
Parallel.ForEach(items,
new ParallelOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = 4
},
item => {
DoSomething(item);
counter++;
});
);

应该改为:

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:

// thread 1
lock(typeof(int)) {
Thread.Sleep(1000);
lock(typeof(float)) {
Console.WriteLine("Thread 1 got both locks");
}
}
// thread 2
lock(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

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:

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。

NetworkStream stream;
byte[] data;
int bytesRead;
//using FromAsync
Task<int> readChunk = Task<int>.Factory.FromAsync (
stream.BeginRead, stream.EndRead,
data, bytesRead, data.Length - bytesRead, null);
//using StartNew with blocking version
Task<int> readChunk2 = Task<int>.Factory.StartNew(() =>
stream.Read(data, bytesRead, data.Length - bytesRead));

9. 其它资源

C#并行库(TaskParallelLibrary)用法 z

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原文地址:http://www.cnblogs.com/zeroone/p/4382097.html

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