C#并行库（TaskParallelLibrary）用法小结

今天有空，总结一下.NET 4.5并行库（TaskParallelLibrary）用法。

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：

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：

• 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。

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

• AsyncSemaphore
• http://www.albahari.com/threading/part5.aspx
• Debugging a multithreading application