C#中的多线程小试牛刀
前言
昨天在上班时浏览博问,发现了一个问题,虽然自己在 C# 多线程上没有怎么尝试过,看了几遍 CLR 中关于 线程的概念和讲解(后面三章)。也想拿来实践实践。问题定义是这样的:
对于多线程不是很懂,面试的时候遇到一个多线程的题,不会做,分享出来,懂的大佬指点一下,谢谢
建一个winform窗体,在窗体中放上一个开始按钮,一个停止按钮,一个文本框,在窗体中声明一个List类型的属性,点击开始按钮后开启10个线程,所有线程同时不间断的给List集合中添加1-10000之间的随机数,要求添加List集合中的数字不能重复,并且实时在文本框中显示集合的长度,当集合List的长度等于1000时自动停止所有线程,如果中途点击停止按钮也停止所有线程,点击开始又继续执行。
我其实没有完全实现了这位博问中提问的同学的需求,具体问题的来源可查看该地址 问题来源
开始尝试
刚拿到这个需求的时候,映入我脑海里的是 Task, Threadpool,Concurrent,和 Lock 等概念,接下来就是组装和编码的过程了,首先理一理头绪,
- 生成随机数
- 插入到 List 中,且不能重复
- 开启多个线程同时插入。
首先是生成 随机数,使用 System.Random 类来生成伪随机数(这个其实性能和效率贼低,后面再叙述)
private int GenerateInt32Num() { var num = random.Next(0, TOTAL_NUM); return num; }
然后是插入到 List<Int32> 中的代码,判断是否 已经达到了 我们需要的 List 长度,如果已满足,则退出程序。
private void AddToList(int num) { if (numList.Count == ENDNUM) { return; } numList.Add(num); }
如果是个 单线程的,按照上面那样 while(true) 然后一直插入即可,可这个是个 多线程,那么需要如何处理呢?
我思考了一下,想到了之前在 CLR 中学到的 可以用 CancellationTokenSource 中的 Cancel 来通知 Task 来取消操作。所以现在的逻辑是,用线程池来实现多线程。然后传入 CancellationTokenSource.Token 来取消任务。
最后用 Task.WhanAny() 来获取到第一个到达此 Task 的 ID。
首先是建立 Task[] 的数组
internal void DoTheCompeteSecond() { Task[] tasks = new Task[10]; for (int i = 0; i < 10; ++i) { int num = i; tasks[i] = Task.Factory.StartNew(() => AddNumToList(num, cts), cts.Token); } Task.WaitAny(tasks); }
然后 AddNumToList 方法是这样定义的,
private void AddNumToList(object state, CancellationTokenSource cts) {- Console.WriteLine("This is the {0} thread,Current ThreadId={1}", state, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); while (!cts.Token.IsCancellationRequested) { if (GetTheListCount() == ENDNUM) { cts.Cancel(); Console.WriteLine("Current Thread Id={0},Current Count={1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, GetTheListCount()); break; } var insertNum = GenerateInt32Num(); if (numList.Contains(insertNum)) { insertNum = GenerateInt32Num(); } AddToList(insertNum); } }
看起来是没有什么问题的,运行了一下。得到了如下结果,
这应该是昨晚运行时得到的数据,当时也没有多想,就贴了上去,回答了那位提问同学的问题。但是心里有一个疑惑,为什么会同时由 两个 Thread 同时达到了该目标呢?
发现问题
今天早上到公司时,我又打开了这个 代码,发现确实有点不对劲,于是就和我边上 做 Go 语言开发的同学,问了问他,哪里出现了问题,他和我说:“你加了读写锁了吗?” 你这里有数据脏读写。心里面有了点眉目。
按照他说的,修改了一下AddToList 里面的逻辑,这时候,确实解决了上面的问题,
private void AddToList(int num) { rwls.EnterReadLock(); if (numList.Count == ENDNUM) return; rwls.ExitReadLock(); rwls.EnterWriteLock(); numList.Add(num); rwls.ExitWriteLock(); }
得到的结果如下:
完整的代码如下所示:
using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace CSharpFundamental { class MultipleThreadCompete { List<int> numList = new List<int>(); Random random = new Random(); CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource(); private const int ENDNUM = 1000000; ReaderWriterLockSlim rwls = new ReaderWriterLockSlim(); internal void DoTheCompeteSecond() { Stopwatch sw = new Stopwatch(); sw.Start(); Task[] tasks = new Task[100]; for (int i = 0; i < 100; ++i) { int num = i; tasks[i] = Task.Run(() => AddNumToList(num, cts), cts.Token); } Task.WaitAny(tasks); Console.WriteLine("ExecuteTime={0}", sw.ElapsedMilliseconds / 1000); } private int GetTheListCount() { return numList.Count; } private void AddToList(int num) { rwls.EnterReadLock(); if (numList.Count == ENDNUM) return; rwls.ExitReadLock(); rwls.EnterWriteLock(); numList.Add(num); rwls.ExitWriteLock(); } private void AddNumToList(object state, CancellationTokenSource cts) { Console.WriteLine("This is the {0} thread,Current ThreadId={1}", state, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); while (!cts.Token.IsCancellationRequested) { try { rwls.EnterReadLock(); if (numList.Count == ENDNUM) { cts.Cancel(); Console.WriteLine("Current Thread Id={0},Current Count={1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, GetTheListCount()); break; } } finally { rwls.ExitReadLock(); } var insertNum = GenerateInt32Num(); if (numList.Contains(insertNum)) { insertNum = GenerateInt32Num(); } AddToList(insertNum); } } private int GenerateInt32Num() { return random.Next(1, ENDNUM); } } }
这时候,那位 Go 语言的同学和我说,我们试试 1000w 的数据插入,看看需要多少时间?于是我让他用 Go 语言实现了一下上面的逻辑,1000w数据用了 三分钟,我让他看看总共生成了多少随机数,他查看了一下生成了 1亿4千多万的数据。
最开始我用上面的代码来测,发现我插入 1000w 的数据,CPU 到100% 而且花了挺长时间,程序根本没反应,查看了一下我判断重复的语句numList.Contains()
底层实现的代码为:
[__DynamicallyInvokable] public bool Contains(T item) { if ((object) item == null) { for (int index = 0; index < this._size; ++index) { if ((object) this._items[index] == null) return true; } return false; } EqualityComparer<T> equalityComparer = EqualityComparer<T>.Default; for (int index = 0; index < this._size; ++index) { if (equalityComparer.Equals(this._items[index], item)) return true; } return false; }
可想而知,如果数据量很大的话,这个循环不就 及其缓慢吗?
我于是请教了那位 GO 的同学,判断重复的逻辑用什么来实现的,他和我说了一个位图 bitmap 的概念,
我用其重写了一下判断重复的逻辑,代码如下:
int[] bitmap = new int[MAX_SIZE]; var index = num % TOTAL_NUM; bitMap[index] = 1; return bitMap[num] == 1;
在添加到 List 的时候,顺便插入到 bitmap 中,判断重复只需要根据当前元素的位置是否 等于 1 即可,
我修改代码后,跑了一下 1000w 的数据用来 3000+ ms。
这时候,引起了他的极度怀疑,一向以高性能并发 著称的 Go 速度竟然这么慢吗?他一度怀疑我的逻辑有问题。
下午结束了一个阶段的工作后,我又拾起了我上午写的代码,果不其然,发现了逻辑错误:
如下:
var insertNum = GenerateInt32Num(); if (numList.Contains(insertNum)) { insertNum = GenerateInt32Num(); }
生成随机数这里,这里有个大问题,就是其实只判断了一次,导致速度那么快,正确的写法应该是
while (ContainsNum(currentNum)) { currentNum = GenerateInt32Num(); } private int GenerateInt32Num() { var num = random.Next(0, TOTAL_NUM); //Console.WriteLine(num); return num; }
最后的代码如下:
using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace CSharpFundamental { class MultipleThreadCompete { List<int> numList = new List<int>(); Random random = new Random(); CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource(); private const int TOTAL_NUM = 1000000; private const int CURRENT_THREAD_COUNT = 35; ReaderWriterLockSlim rwls = new ReaderWriterLockSlim(); int[] bitMap = new int[TOTAL_NUM]; internal void DoTheCompete() { //ThreadPool.SetMinThreads(CURRENT_THREAD_COUNT, CURRENT_THREAD_COUNT); Stopwatch sw = new Stopwatch(); sw.Start(); Task[] tasks = new Task[CURRENT_THREAD_COUNT]; for (int i = 0; i < CURRENT_THREAD_COUNT; ++i) { int num = i; tasks[i] = Task.Run(() => ExecuteTheTask(num, cts), cts.Token); } Task.WaitAny(tasks); Console.WriteLine("ExecuteTime={0}", sw.ElapsedMilliseconds); } private int GetTheListCount() { return numList.Count; } private void AddToList(int num) { if (numList.Count == TOTAL_NUM) return; numList.Add(num); var index = num % TOTAL_NUM; bitMap[index] = 1; } private void ExecuteTheTask(object state, CancellationTokenSource cts) { Console.WriteLine("This is the {0} thread,Current ThreadId={1}", state, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); while (!cts.Token.IsCancellationRequested) { try { rwls.EnterReadLock(); if (numList.Count == TOTAL_NUM) { cts.Cancel(); Console.WriteLine("Current Thread Id={0},Current Count={1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, GetTheListCount()); break; } } finally { rwls.ExitReadLock(); } var currentNum = GenerateInt32Num(); while (ContainsNum(currentNum)) { currentNum = GenerateInt32Num(); } rwls.EnterWriteLock(); AddToList(currentNum); rwls.ExitWriteLock(); } } private int GenerateInt32Num() { var num = random.Next(0, TOTAL_NUM); //Console.WriteLine(num); return num; } private bool ContainsNum(int num) { rwls.EnterReadLock(); var contains = bitMap[num] == 1; rwls.ExitReadLock(); return contains; } } }
结果如下:
但是这个代码执行 1000w的数据需要好久。 这个问题继续研究。
源码地址:https://github.com/doublnt/dotnetcore/tree/master/CSharpFundamental
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对我们的支持。