- A+
所属分类：.NET技术
此篇文章是我一个小白对异步多线程的理解和总结，请高手多多批评指教。废话不说了，先来看几个基本概念（纯属个人见解，可能不准确）：
进程：程序运行时，占用的全部运行资源的总和。
线程：线程是隶属于操作系统管理的，也可以有自己的计算资源，是程序执行流的最小单位。任何的操作都是由线程来完成的。
多线程：多核cpu协同工作，多个执行流同时运行，是用资源换时间。（单核cpu，不存在所谓的多线程）。
Thread
Thread的对象是非线程池中的线程，有自己的生命周期（有创建和销毁的过程），所以不可以被重复利用（一个操作中，不会出现二个相同Id的线程）。
Thread的常见用法：
private void button5_Click(object sender, EventArgs e) {
Console.WriteLine($"===============Method start time is {DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")},Thread ID is {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},is back ground: {Thread.CurrentThread.IsBackground}==================="); //开启一个线程，构造方法可重载两种委托，一个是无参无返回值，一个是带参无返回值 Thread thread = new Thread(a => DoSomeThing("Thread")); //当前线程状态 Console.WriteLine($"thread's state is {thread.ThreadState},thread's priority is {thread.Priority} ,thread is alived ：{thread.IsAlive},thread is background:{thread.IsBackground},thread is pool threads: {thread.IsThreadPoolThread}"); //告知操作系统，当前线程可以被执行了。 thread.Start(); //阻塞当前执行线程，等待此thread线程实例执行完成。 thread.Join(); //最大等待的时间是5秒（不管是否执行完成，不再等待） thread.Join(5000); Console.WriteLine($"===============Method end time is {DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")},,Thread ID is {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},is back ground: {Thread.CurrentThread.IsBackground}==================="); }
private void DoSomeThing(string name) { Console.WriteLine($"do some thing start time is {DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")},Thread ID is {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},is back ground: {Thread.CurrentThread.IsBackground}"); long result = 0; for (long i = 0; i < 10000 * 10000; i++) { result += i; } Console.WriteLine($"do some thing end time is {DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")},Thread ID is {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},is back ground: {Thread.CurrentThread.IsBackground}"); }
注意 ：thread 默认是前台线程，启动后一定要完成任务的,即使程序关掉（进程退出）也要执行完。可以把thread 指定为后台线程，随着进程的退出而终止。
//false,默认是前台线程，启动后一定要完成任务的,即使程序关掉（进程退出）也要执行完。 Console.WriteLine(thread.IsBackground); thread.IsBackground = true;//指定为后台线程。（随着进程的退出而退出）
Thread的回调用法：
Thread没有像Framework中的delegate的回调用法，如果需要回调得自动动手改造：
private void CallBack(Action action, Action calback) { Thread thread = new Thread(() => { action(); calback(); }); thread.Start(); } //无参无返回值 CallBack(() => Console.WriteLine("好吗？"), () => Console.WriteLine("好的！"));
private Func<T> CallBackReturn<T>(Func<T> func) { T t = default(T); Thread thread = new Thread(() => { t = func(); }); thread.Start(); return () => { thread.Join(); return t; }; } //带返回值得用法 Func<int> func = CallBackReturn<int>(() => DateTime.Now.Second); Console.WriteLine("线程未阻塞"); int result = func.Invoke(); Console.WriteLine("result:" + result);
ThreadPool 线程池
Thread的功能太过强大，像我这样的小白是用不好的（之前在项目中大量使用Thread的API,出现了许多意想不到的bug）。线程池中的线程在同一操作中可以被重复利用。
//开启多线程 ThreadPool.QueueUserWorkItem(n => DoSomeThing("ThreadPool"));
个人觉得尽量不要阻塞线程池的线程，因为线程池里的线程数量是有限的，当线程池中没有线程可用时，会出现死锁。如果非要等待，用法如下：
ManualResetEvent manualResetEvent = new ManualResetEvent(false); ThreadPool.QueueUserWorkItem(n => { DoSomethingLong("ThreadPool"); manualResetEvent.Set(); }); //等待线程完成 manualResetEvent.WaitOne();
Task
Task是基于ThreadPool的基础上做的封装，属于线程池中的线程。
Task启动多线程的方式：
方式一：指定任务的开始时机
/// <summary> /// 使用Task或Task<T>创建任务，需指定任务的开始时机（任务调度）。 /// </summary> public static void Demo1() { Task task = new Task(() => { Thread.Sleep(3000);
Console.WriteLine($"Current thread id is {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}"); }); task.Start();//任务调度（开始任务） Console.WriteLine($"Current thread name is {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}"); Console.WriteLine($"当前任务状态：{task.Status}"); task.Wait(); //等待任务执行完成 Console.WriteLine($"当前任务状态：{task.Status}"); }
方式二：一步完成多线程的创建和启动
/// <summary> /// 使用Task.Run()方法一步完成多线程的创建和启动（当前线程立即准备启动任务）。 /// <remark> /// 如果不需要对任务的创建和调度做更多操作,Task.Run()方法是创建和启动任务的首选方式。 /// </remark> /// </summary> public static void Demo2() { Task task = Task.Run(() => { Thread.Sleep(3000); Console.WriteLine($"Current thread id is {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}"); }); task.Wait(); //等待，直到任务完成 }
方式三：需要想多线程任务传递状态参数
/// <summary> /// Task和Task<TResult>都有静态属性Factory，它返回默认的实例TaskFactory. /// 使用Task.Factory.StartNew()方法也可以一步完成任务的创建和启动。 /// 当前需要向任务传递一个状态（参数）。可以使用此方法。 /// </summary> public static void Demo3() { Task[] tasks = new Task[10]; for (int i = 0; i < tasks.Length; i++) { tasks[i] = Task.Factory.StartNew((obj) => { CustomData data = obj as CustomData; data.ThreadId = Thread.CurrentThread.ManagedThreadId; }, new CustomData { CreationTime = DateTime.Now.Ticks, Index = i}); }
//以阻塞当前线程的方式，等待所以子线程的完成 Task.WaitAll(tasks); foreach (var task in tasks) { //通过任务的AsyncState属性，可以获取任务状态（提供给任务的参数). var data = task.AsyncState as CustomData; Console.WriteLine(JsonConvert.SerializeObject(data)); } } //Task.Factory.StartNew() 调用无返回值的任务 //Task<TResult>.Factory.StartNew() 调用有返回值的任务
Task<TResult>
public static void Demo4() { Task<Double>[] tasks = { Task<Double>.Factory.StartNew(() => DoComputation(1.0)), Task<Double>.Factory.StartNew(() => DoComputation(100.0)), Task<Double>.Factory.StartNew(() => DoComputation(1000.0)) }; var results = new Double[tasks.Length]; Double sum = 0; for (int i = 0; i < tasks.Length; i++) { //Task<TResult>.Result属性包含任务的计算结果，如果在任务完成之前调用，则会阻塞线程直到任务完成 results[i] = tasks[i].Result; Console.Write("{0:N1} {1}", results[i], i == tasks.Length - 1 ? "= " : "+ "); sum += results[i]; } Console.WriteLine("{0:N1}", sum); } private static Double DoComputation(Double start) { Double sum = 0; for (var value = start; value <= start + 10; value += .1) sum += value; return sum; }
Task的常用API
WaitAny和WaitAll，会阻塞当前线程（主线程）的执行：
List<Task> tasks = new List<Task>(); tasks.Add(Task.Run(() => DoSomeThing("Task1"))); tasks.Add(Task.Run(() => DoSomeThing("Task2"))); tasks.Add(Task.Run(() => DoSomeThing("Task3"))); //阻塞当前线程的执行,等待任意一个子线程任务完成后继续往下执行 Task.WaitAny(tasks.ToArray()); //阻塞当前线程的执行,等待所有子线程任务完成后继续往下执行 Task.WaitAll(tasks.ToArray());
WhenAll和WhenAny,是通过返回一个Task 对象的方式，来达到非阻塞式的等待
//不阻塞当前线程的执行,等待所有子线程任务完成后,异步执行后续的操作 Task.WhenAll(tasks).ContinueWith(t => { Console.WriteLine($"不阻塞，{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}"); }); //工厂模式的实现 Task.Factory.ContinueWhenAll(tasks.ToArray(), s => { Console.WriteLine("不阻塞" + s.Length); });
ContinueWith，是一个实例方式，并且返回Task实例，所以可以使用这种链式结构来完成按顺序执行。
public static void Demo8() { var task = Task.Factory .StartNew(() => { Console.WriteLine("1"); return 10; }) .ContinueWith(i => { Console.WriteLine("2"); return i.Result + 1; }) .ContinueWith(i => { Console.WriteLine("3"); return i.Result + 1; }); Console.WriteLine(task.Result); }
控制线程数量的使用，(核心思想来自别人，我感觉控制的很好):
/// <summary> /// 线程数量的控制 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> private void Test(object sender, EventArgs e) { //完成10000个任务，但只要11个线程。 List<int> intList = new List<int>(); for (int i = 0; i < 10000; i++) { intList.Add(i); } Action<int> action = i => { Console.WriteLine(Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); Thread.Sleep(new Random(i).Next(100, 300)); }; List<Task> tasks = new List<Task>(); foreach (var item in intList) { int i = item; tasks.Add(Task.Run(() => action(i))); //当已使用了11个线程的时候，即时释放已完成的线程。 if (tasks.Count > 10) { Task.WaitAny(tasks.ToArray()); tasks = tasks.Where(n => n.Status != TaskStatus.RanToCompletion).ToList(); } } Task.WaitAll(tasks.ToArray()); }
注意：应当避免在子线程委托的内部直接使用主线程变量（闭包的弊端问题）
public static void Demo5() { Task[] taskArray = new Task[10]; for (int i = 0; i < taskArray.Length; i++) { taskArray[i] = Task.Factory.StartNew(() => { //当您使用lambda表达式创建委托时，虽然可以访问变量范围内可见的所有变量。 //但是在某些情况下（最明显的是在循环中），lambda不能像预期的那样捕获变量 //(本例中，它只能捕获最后一个值，而不每次迭代的值)。 //因为任务的运行时机不确定。可以通过传递参数的方式，避免此问题的发生。 Console.WriteLine(i);//输出10个10 }); } Task.WaitAll(taskArray); }
创建分离的子任务
在父任务中创建子任务，如果未指定AttachedToParent选项时，子任务不会与父任务同步。
public static void Demo9() { //创建父任务 var outer = Task.Run(() => { Console.WriteLine("父任务开始启动！"); //创建子任务 var child = Task.Run(() => { Thread.SpinWait(5000000); Console.WriteLine("分离的任务完成"); }); }); outer.Wait(); //父任务不会等待子任务的完成 Console.WriteLine("父任务完成."); }
当在任务中运行的代码使用AttachedToParent选项创建新任务时，新任务称为父任务的附加子任务。可以使用AttachedToParent选项来表达结构化任务并行性，因为父任务隐式等待所有附加的子任务完成。
public static void Demo10() { var parent = Task.Factory.StartNew(() => { Console.WriteLine("Parent task beginning."); for (int i = 0; i < 10; i++) { Task.Factory.StartNew((x) => { Thread.SpinWait(5000000); Console.WriteLine("Attached child #{0} completed.",x); }, i, TaskCreationOptions.AttachedToParent); } }); parent.Wait(); Console.WriteLine("Parent task completed."); }
注意：如果父任务启动DenyChildAttach选项，子任务即时启用AttachedToParent选项也不会附加到父任务。
Parallel
parallel为并行计算，主线程也参与计算
//Parallel.For: public static void Main(string[] args) { //计算目录的大小 long totalSize = 0; String[] files =Directory.GetFiles(@"C:UsersAdministratorDesktop"); Parallel.For(0, files.Length, index => { FileInfo fi = new FileInfo(files[index]); long size = fi.Length; Interlocked.Add(ref totalSize, size); //将两个64位整数相加，并用和替换第一个整数，作为 }); Console.WriteLine("{0:N0} files, {1:N0} bytes", files.Length, totalSize); }
//旋转图片 static void Main(string[] args) { // A simple source for demonstration purposes. Modify this path as necessary. string[] files = Directory.GetFiles(@"C:UsersAdministratorDesktoptest"); string newDir = @"C:UsersAdministratorDesktoptestModified"; if (!Directory.Exists(newDir)) Directory.CreateDirectory(newDir); // Method signature: Parallel.ForEach(IEnumerable<TSource> source, Action<TSource> body) Parallel.ForEach(files, (currentFile) => { // The more computational work you do here, the greater // the speedup compared to a sequential foreach loop. string filename = Path.GetFileName(currentFile); var bitmap = new Bitmap(currentFile); bitmap.RotateFlip(RotateFlipType.Rotate180FlipNone); bitmap.Save(Path.Combine(newDir, filename)); // Peek behind the scenes to see how work is parallelized. // But be aware: Thread contention for the Console slows down parallel loops!!! Console.WriteLine($"Processing {filename} on thread {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}"); //close lambda expression and method invocation }); }
分区局部变量
static void TestParallForeach() { int[] array = Enumerable.Range(1, 100).ToArray(); long totalNum = 0; //int 为集合元素类型 //long 为分区局部变量类型 Parallel.ForEach<int, long>(array, //源集合 () => 0, //初始化局部分区变量，每个分区执行一次 (index, state, subtotal) => //每次迭代的时候执行 { subtotal += index; //修改分区局部变量 return subtotal; //传递给当前分区的下一次迭代 }, //每个分区结束的时间执行,并将该分区最后一次迭代的局部分区变量传递过来。 (finalTotal) => Interlocked.Add(ref totalNum, finalTotal) ); /*重载方式：public static ParallelLoopResult ForEach<TSource, TLocal>(IEnumerable<TSource> source, Func<TLocal> localInit, Func<TSource, ParallelLoopState, TLocal, TLocal> body, Action<TLocal> localFinally); TSource:源数据类型。 source:源数据，必须实现 IEnumerable<T>接口。 TLocal:局部分区变量类型。localInit：初始化局部分区变量的函数。每个分区都是执行此函数一次。 body:并行循环的每次迭代都是调用此方法。 body.TSource:当前元素。body.ParallelLoopState:ParallelLoopState类型的变量，可用来检索循环的状态。 body.TLocal.1:局部分区变量。 body.TLocal.2:返回值。将其传递给特定分区循环的下一个迭代。 localFinally:每个分区的循环完成时调用此委托。*/ Console.WriteLine(totalNum);
未完待续......
