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【读书笔记】.Net并行编程(三)---并行集合

为了让共享的数组，集合能够被多线程更新，我们现在(.net4.0之后)可以使用并发集合来实现这个功能。而System.Collections和System.Collections.Generic命名空间中所提供的经典列表，集合和数组都不是线程安全的，如果要使用，还需要添加代码来同步。

先看一个例子，通过并行循环向一个List<string>集合添加元素。因为List不是线程安全的，所以必须对Add方法加锁来串行化。

任务开始：

private static int NUM_AES_KEYS =80000;   static void Main(string[] args)   {    Console.WriteLine("任务开始...");    var sw = Stopwatch.StartNew();    for (int i = 0; i < 4; i++)    {     ParallelGennerateMD5Keys();     Console.WriteLine(_keyList.Count);    }    Console.WriteLine("结束时间：" + sw.Elapsed);    Console.ReadKey();   } View Code

private static List<string> _keyList; private static void ParallelGennerateMD5Keys() {  _keyList=new List<string>(NUM_AES_KEYS);  Parallel.ForEach(Partitioner.Create(1, NUM_AES_KEYS + 1), range =>  {   var md5M = MD5.Create();   for (int i = range.Item1; i < range.Item2; i++)   {    byte[] data = Encoding.Unicode.GetBytes(Environment.UserName + i);    byte[] result = md5M.ComputeHash(data);    string hexString = ConverToHexString(result);    lock (_keyList)    {     _keyList.Add(hexString);    }   }  }); }

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但如果我们去掉lock，得到的结果如下：

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没有一次是满80000的。lock关键字创建了一个临界代码区，当一个任务进入之后，其他任务会被阻塞并等待进入。lock关键字引入了一定的开销，而且会降低可扩展性。对于这个问题，.Net4.0提供了System.Collections.Concurrent命名空间用于解决线程安全问题，它包含了5个集合：ConcurrentQueue<T>,ConcurrentStack<T>,ConcurrentBag<T>,BlockingCollection<T>,ConcurrentDictionary<TKey,TValue>。这些集合都在某种程度上使用了无锁技术，性能得到了提升。

ConcurrentQueue

一个FIFO(先进先出)的集合。支持多任务进并发行入队和出队操作。

ConcurrentQueue是完全无锁的，它是System.Collections.Queue的并发版本。提供三个主要的方法：

Enqueue--将元素加入到队列尾部。
TryDequeue--尝试删除队列头部元素。并将元素通过out参数返回。返回值为bool型，表示是否执行成功。
TryPeek--尝试将队列头部元素通过out参数返回，但不会删除这个元素。返回值bool型，表示操作是否成功。

修改上面的代码：

private static ConcurrentQueue<string> _keyQueue; private static void ParallelGennerateMD5Keys() {  _keyQueue = new ConcurrentQueue<string>();  Parallel.ForEach(Partitioner.Create(1, NUM_AES_KEYS + 1), range =>  {   var md5M = MD5.Create();   for (int i = range.Item1; i < range.Item2; i++)   {    byte[] data = Encoding.Unicode.GetBytes(Environment.UserName + i);    byte[] result = md5M.ComputeHash(data);    string hexString = ConverToHexString(result);    _keyQueue.Enqueue(hexString);   }  }); }

结果如下：

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可以看见，它的使用很简单，不用担心同步问题。接下我们通过生产者-消费者模式，对上面的问题进行改造,分解成两个任务。使用两个共享的ConcurrentQueue实例。_byteArraysQueue 和 _keyQueue ，ParallelGennerateMD5Keys 方法生产byte[]，ConverKeysToHex方法去消费并产生key。

private static ConcurrentQueue<string> _keyQueue; private static ConcurrentQueue<byte[]> _byteArraysQueue;  private static void ParallelGennerateMD5Keys(int maxDegree) {  var parallelOptions = new ParallelOptions{MaxDegreeOfParallelism = maxDegree};  var sw = Stopwatch.StartNew();  _keyQueue = new ConcurrentQueue<string>();  Parallel.ForEach(Partitioner.Create(1, NUM_AES_KEYS + 1),parallelOptions, range =>  {   var md5M = MD5.Create();   for (int i = range.Item1; i < range.Item2; i++)   {    byte[] data = Encoding.Unicode.GetBytes(Environment.UserName + i);    byte[] result = md5M.ComputeHash(data);    _byteArraysQueue.Enqueue(result);   }  });  Console.WriteLine("MD5结束时间：" + sw.Elapsed); } private static void ConverKeysToHex(Task taskProducer) {  var sw = Stopwatch.StartNew();  while (taskProducer.Status == TaskStatus.Running || taskProducer.Status == TaskStatus.WaitingToRun || _byteArraysQueue.Count > 0)  {   byte[] result;   if (_byteArraysQueue.TryDequeue(out result))   {    string hexString = ConverToHexString(result);    _keyQueue.Enqueue(hexString);   }  }  Console.WriteLine("key结束时间：" + sw.Elapsed); }

这次我修改了执行次数为180000

private static int NUM_AES_KEYS =180000; static void Main(string[] args) {  Console.WriteLine("任务开始...");  var sw = Stopwatch.StartNew();  _byteArraysQueue=new ConcurrentQueue<byte[]>();  _keyQueue=new ConcurrentQueue<string>();  //生产key 和 消费key的两个任务  var taskKeys = Task.Factory.StartNew(()=>ParallelGennerateMD5Keys(Environment.ProcessorCount - 1));  var taskHexString = Task.Factory.StartNew(()=>ConverKeysToHex(taskKeys));  string lastKey;  //隔半秒去看一次。  while (taskHexString.Status == TaskStatus.Running || taskHexString.Status == TaskStatus.WaitingToRun)  {   Console.WriteLine("_keyqueue的个数是{0},_byteArraysQueue的个数是{1}", _keyQueue.Count,_byteArraysQueue.Count);   if (_keyQueue.TryPeek(out lastKey))   {     //  Console.WriteLine("第一个Key是{0}",lastKey);   }   Thread.Sleep(500);  }  //等待两个任务结束  Task.WaitAll(taskKeys, taskHexString);  Console.WriteLine("结束时间：" + sw.Elapsed);  Console.WriteLine("key的总数是{0}" , _keyQueue.Count);  Console.ReadKey(); }

从结果可以发现,_bytaArraysQueue里面的byte[] 几乎是生产一个，就被消费一个。

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理解生产者和消费者

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使用ConcurrentQueue可以很容易的实现并行的生产者-消费者模式或多阶段的线性流水线。如下：

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我们可以改造上面的main方法，让一半的线程用于生产，一半的线程用于消费。

static void Main(string[] args) {  Console.WriteLine("任务开始...");  var sw = Stopwatch.StartNew();  _byteArraysQueue=new ConcurrentQueue<byte[]>();  _keyQueue=new ConcurrentQueue<string>();  var taskKeyMax = Environment.ProcessorCount/2;  var taskKeys = Task.Factory.StartNew(() => ParallelGennerateMD5Keys(taskKeyMax));  var taskHexMax = Environment.ProcessorCount - taskKeyMax;  var taskHexStrings=new Task[taskHexMax];  for (int i = 0; i < taskHexMax; i++)  {   taskHexStrings[i] = Task.Factory.StartNew(() => ConverKeysToHex(taskKeys));  }  Task.WaitAll(taskHexStrings);  Console.WriteLine("结束时间：" + sw.Elapsed);  Console.WriteLine("key的总数是{0}" , _keyQueue.Count);  Console.ReadKey(); }

而这些消费者的结果又可以继续作为生产者，继续串联下去。

ConcurrentStack

一个LIFO(后进先出)的集合，支持多任务并发进行压入和弹出操作。它是完全无锁的。是System.Collections.Stack的并发版本。

它和ConcurrentQueue非常相似，区别在于使用了不同的方法名，更好的表示一个栈。ConcurrentStack主要提供了下面五个重要方法。

Push：将元素添加到栈顶。
TryPop:尝试删除栈顶部的元素，并通过out返回。返回值为bool，表示操作是否成功。
TryPeek：尝试通过out返回栈顶部的元素，返回值为bool，表示是否成功。
PushRange：一次将多个元素插入栈顶。
TryPopRange：一次将多个元素从栈顶移除。

为了判断栈是否包含任意项，可以使用IsEmpty属性判断。

if(!_byteArraysStack.IsEmpty)

而使用Count方法，开销相对较大。另外我们可以将不安全的集合或数组转化为并发集合。下例将数组作为参数传入。操作上和List一样。

private static string[] _HexValues = {"AF", "BD", "CF", "DF", "DA", "FE", "FF", "FA"}; static void Main(string[] args) {  var invalidHexStack = new ConcurrentStack<string>(_HexValues);  while (!invalidHexStack.IsEmpty)  {   string value;   invalidHexStack.TryPop(out value);   Console.WriteLine(value);  } }

反之，可以用CopyTo和ToArray方法将并发集合创建一个不安全集合。

ConcurrentBag

一个无序对象集合,在同一个线程添加元素（生产）和删除元素(消费)的场合下效率特别高，ConcurrentBag最大程度上减少了同步的需求以及同步带来的开销。然而它在生产线程和消费线程完全分开的情况下，效率低下。

它提供了3个重要方法

Add--添加元素到无序组
TryTake--尝试从无序组中删除一个元素，out返回。返回值bool 表示操作是否成功。
TryPeek--尝试通过out返回一个参数。返回值bool 表示操作是否成功。

下面的实例中Main方法通过Parallel.Invoke并发的加载三个方法。有多个生产者和消费者。对应三个ConcurrentBag<string>：_sentencesBag，_capWrodsInSentenceBag和_finalSentencesBag。

ProduceSentences 随机生产句子 (消费者)
CapitalizeWordsInSentence 改造句子 (消费者/生产者)
RemoveLettersInSentence 删除句子 (消费者)

static void Main(string[] args) {  Console.WriteLine("任务开始...");  var sw = Stopwatch.StartNew();  _sentencesBag=new ConcurrentBag<string>();  _capWrodsInSentenceBag=new ConcurrentBag<string>();  _finalSentencesBag=new ConcurrentBag<string>();  _producingSentences = true;  Parallel.Invoke(ProduceSentences,CapitalizeWordsInSentence,RemoveLettersInSentence);  Console.WriteLine("_sentencesBag的总数是{0}", _sentencesBag.Count);  Console.WriteLine("_capWrodsInSentenceBag的总数是{0}", _capWrodsInSentenceBag.Count);  Console.WriteLine("_finalSentencesBag的总数是{0}", _finalSentencesBag.Count);  Console.WriteLine("总时间：{0}",sw.Elapsed);  Console.ReadKey(); }

private static ConcurrentBag<string> _sentencesBag;   private static ConcurrentBag<string> _capWrodsInSentenceBag;   private static ConcurrentBag<string> _finalSentencesBag;   private static volatile bool _producingSentences = false;   private static volatile bool _capitalWords = false;   private static void ProduceSentences()   {    string[] rawSentences =    {     "并发集合你可知",     "ConcurrentBag 你值得拥有",     "stoneniqiu",     "博客园",     ".Net并发编程学习",     "Reading for you",     "ConcurrentBag 是个无序集合"    };    try    {     Console.WriteLine("ProduceSentences...");     _sentencesBag = new ConcurrentBag<string>();     var random = new Random();     for (int i = 0; i < NUM_AES_KEYS; i++)     {      var sb = new StringBuilder();      sb.Append(rawSentences[random.Next(rawSentences.Length)]);      sb.Append(' ');      _sentencesBag.Add(sb.ToString());     }    }    finally    {     _producingSentences = false;    }   }   private static void CapitalizeWordsInSentence()   {    SpinWait.SpinUntil(() => _producingSentences);    try    {     Console.WriteLine("CapitalizeWordsInSentence...");     _capitalWords = true;     while ((!_sentencesBag.IsEmpty)||_producingSentences)     {      string sentence;      if (_sentencesBag.TryTake(out sentence))      {       _capWrodsInSentenceBag.Add(sentence.ToUpper()+"stoneniqiu");      }     }    }    finally     {     _capitalWords = false;    }   }   private static void RemoveLettersInSentence()   {    SpinWait.SpinUntil(() => _capitalWords);    Console.WriteLine("RemoveLettersInSentence...");    while (!_capWrodsInSentenceBag.IsEmpty || _capitalWords)    {     string sentence;     if (_capWrodsInSentenceBag.TryTake(out sentence))     {      _finalSentencesBag.Add(sentence.Replace("stonenqiu",""));     }    }   } View Code

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在CapitalizeWordsInSentence 方法中，使用SpinUntil方法并传入共享bool变量_producingSentences，当其为true的时候，SpinUnit方法会停止自旋。但协调多个生产者和消费者自旋并非最好的解决方案，我们可以使用BlockingCollection(下面会讲)来提升性能。

SpinWait.SpinUntil(() => _producingSentences);

另外两个用作标志的共享bool变量在声明的时候使用了 volatile 关键字。这样可以确保在不同的线程中进行访问的时候，可以得到这些变量的最新值。

private static volatile bool _producingSentences = false;    private static volatile bool _capitalWords = false;

BlockingCollection

与经典的阻塞队列数据结构类似，适用于多个任务添加和删除数据的生产者-消费者的情形。提供了阻塞和界限的能力。

BlockingCollection是对IProducerConsumerCollection<T>实例的一个包装。而这个接口继承于ICollection，IEnumerable<T>。前面的并发集合都继承了这个接口。因此这些集合都可以封装在BlockingCollection中。

将上面的例子换成BlockingCollection

static void Main(string[] args)   {    Console.WriteLine("任务开始...");    var sw = Stopwatch.StartNew();    _sentencesBC = new BlockingCollection<string>(NUM_SENTENCE);    _capWrodsInSentenceBC = new BlockingCollection<string>(NUM_SENTENCE);    _finalSentencesBC = new BlockingCollection<string>(NUM_SENTENCE);    Parallel.Invoke(ProduceSentences,CapitalizeWordsInSentence,RemoveLettersInSentence);    Console.WriteLine("_sentencesBag的总数是{0}", _sentencesBC.Count);    Console.WriteLine("_capWrodsInSentenceBag的总数是{0}", _capWrodsInSentenceBC.Count);    Console.WriteLine("_finalSentencesBag的总数是{0}", _finalSentencesBC.Count);    Console.WriteLine("总时间：{0}",sw.Elapsed);    Console.ReadKey();   }   private static int NUM_SENTENCE = 2000000;   private static BlockingCollection<string> _sentencesBC;   private static BlockingCollection<string> _capWrodsInSentenceBC;   private static BlockingCollection<string> _finalSentencesBC;   private static volatile bool _producingSentences = false;   private static volatile bool _capitalWords = false;   private static void ProduceSentences()   {    string[] rawSentences =    {     "并发集合你可知",     "ConcurrentBag 你值得拥有",     "stoneniqiu",     "博客园",     ".Net并发编程学习",     "Reading for you",     "ConcurrentBag 是个无序集合"    };     Console.WriteLine("ProduceSentences...");     _sentencesBC = new BlockingCollection<string>();     var random = new Random();     for (int i = 0; i < NUM_SENTENCE; i++)     {      var sb = new StringBuilder();      sb.Append(rawSentences[random.Next(rawSentences.Length)]);      sb.Append(' ');      _sentencesBC.Add(sb.ToString());     }     //让消费者知道，生产过程已经完成       _sentencesBC.CompleteAdding();   }   private static void CapitalizeWordsInSentence()   {    Console.WriteLine("CapitalizeWordsInSentence...");    //生产者是否完成    while (!_sentencesBC.IsCompleted)    {     string sentence;     if (_sentencesBC.TryTake(out sentence))     {      _capWrodsInSentenceBC.Add(sentence.ToUpper() + "stoneniqiu");     }    }    //让消费者知道，生产过程已经完成    _capWrodsInSentenceBC.CompleteAdding();   }   private static void RemoveLettersInSentence()   {    //SpinWait.SpinUntil(() => _capitalWords);    Console.WriteLine("RemoveLettersInSentence...");    while (!_capWrodsInSentenceBC.IsCompleted)    {     string sentence;     if (_capWrodsInSentenceBC.TryTake(out sentence))     {      _finalSentencesBC.Add(sentence.Replace("stonenqiu",""));     }    }   } View Code

无需再使用共享的bool变量来同步。在操作结束后，调用CompeteAdding方法来告之下游的消费者。这个时候IsAddingComplete属性为true。

_sentencesBC.CompleteAdding();

而在生产者中也无需使用自旋了。可以判断IsCompleted属性。而当IsAddingComplete属性为true且集合为空的时候，IsCompleted才为true 。这个时候就表示，生产者的元素已经被使用完了。这样代码也更简洁了。

while (!_sentencesBC.IsCompleted)

最后的结果要比使用ConcurrentBag快了0.8秒。一共是200w条数据，处理三次。

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ConcurrentDictionary

与经典字典类似，提供了并发的键值访问。它对读操作是完全无锁的，在添加和修改的时候使用了细粒度的锁。是IDictionary的并发版本。

它提供最重要方法如下：

AddOrUpdate--如果键不存在就添加一个键值对。如果键已经存在，就更新键值对。可以使用函数来生成或者更新键值对。需要在委托内添加同步代码来确保线程安全。
GetEnumerator--返回遍历整个ConcurrentDictionary的枚举器，而且是线程安全的。
GetOrAdd--如果键不存在就添加一个新键值对，如果存在就返回这个键现在的值，而不添加新值。
TryAdd
TryOrGetVaule
TryRemove
TryUpdate

下面的例子创建一个ConcurrentDictionary，然后不断的更新。lock关键字确保一次只有一个线程运行Update方法。

static void Main(string[] args) {  Console.WriteLine("任务开始...");  var sw = Stopwatch.StartNew();  rectangInfoDic=new ConcurrentDictionary<string, RectangInfo>();  GenerateRectangles();  foreach (var keyValue in rectangInfoDic)  {   Console.WriteLine("{0},{1},更新次数{2}",keyValue.Key,keyValue.Value.Size,keyValue.Value.UpdateTimes);  }  Console.WriteLine("总时间：{0}",sw.Elapsed);  Console.ReadKey(); } private static ConcurrentDictionary<string, RectangInfo> rectangInfoDic; private const int MAX_RECTANGLES = 2000; private static void GenerateRectangles() {  Parallel.For(1, MAX_RECTANGLES + 1, (i) =>  {   for (int j = 0; j < 50; j++)   {    var newkey = string.Format("Rectangle{0}", i%5000);    var rect = new RectangInfo(newkey, i, j);    rectangInfoDic.AddOrUpdate(newkey, rect, (key, existRect) =>    {     if (existRect != rect)     {      lock (existRect)      {       existRect.Update(rect.X,rect.Y);      }      return existRect;     }     return existRect;    });   }  }); }

Rectangle：

public class RectangInfo:IEqualityComparer<RectangInfo>   {    public string Name { get; set; }    public int X { get; set; }    public int Y { get; set; }    public int UpdateTimes { get; set; }    public int Size    {     get { return X*Y; }    }    public DateTime LastUpdate { get; set; }    public RectangInfo(string name,int x,int y)    {     Name = name;     X = x;     Y = y;     LastUpdate = DateTime.Now;    }    public RectangInfo(string key) : this(key, 0, 0)    {    }    public void Update(int x,int y)    {     X = x;     Y = y;     UpdateTimes++;    }    public bool Equals(RectangInfo x, RectangInfo y)    {     return (x.Name == y.Name && x.Size == y.Size);    }    public int GetHashCode(RectangInfo obj)    {     return obj.Name.GetHashCode();    }   } View Code

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