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 =;
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("任务开始...");
var sw = Stopwatch.StartNew();
for (int i = ; i < ; i++)
{
ParallelGennerateMD5Keys();
Console.WriteLine(_keyList.Count);
}
Console.WriteLine("结束时间：" + sw.Elapsed); Console.ReadKey();
}
private static List<string> _keyList;
private static void ParallelGennerateMD5Keys()
{
_keyList=new List<string>(NUM_AES_KEYS);
Parallel.ForEach(Partitioner.Create(, NUM_AES_KEYS + ), 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);
}
}
});
}
但如果我们去掉lock，得到的结果如下：
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(, NUM_AES_KEYS + ), 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：
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(, NUM_AES_KEYS + ),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 > )
{
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();
}
//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。
理解生产者和消费者
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：
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/; var taskKeys = Task.Factory.StartNew(() => ParallelGennerateMD5Keys(taskKeyMax)); var taskHexMax = Environment.ProcessorCount - taskKeyMax;
var taskHexStrings=new Task[taskHexMax];
for (int i = ; 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 = ; 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",""));
}
}
}
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 = ;
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 = ; 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",""));
}
}
}
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。
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 = ;
private static void GenerateRectangles()
{
Parallel.For(, MAX_RECTANGLES + , (i) =>
{
for (int j = ; j < ; j++)
{
var newkey = string.Format("Rectangle{0}", i%);
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, , )
{
} 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();
}
}
本章学习了五种并发集合，熟悉了生产者-消费者的并发模型，我们可以使用并发集合来设计并优化流水线。希望本文对你有帮助。
阅读书籍：《C#并行编程高级教程》 。
