测试2

多线程是一个不会过时的话题，因为每个开发的成长必然要掌握这个知识点，否则半懂不懂怎么保证系统的可靠性和性能，其实在网上随便一搜都会有海量的文章说这个话题，大多数写得很细写得非常好，但发现很少有概览性的文章，我希望能借本文给大家一个全局视野，结合多年实践帮大家快速学习或者回顾思考，对感兴趣的知识点再深入学习了解。

一、知识点概括

二、具体实例演示如何实现

> Thread 多线程最基础的类

//ThreadPool.GetMaxThreads(out int maxTCount, out int maxPCount);
//ThreadPool.GetMinThreads(out int minTCount, out int minPCount);
//ThreadPool.SetMaxThreads(maxTCount, maxPCount);// 调整最大线程数
//ThreadPool.SetMinThreads(minTCount, minPCount);// 调整最小线程数

long tick = C_ITEM_COUNT;
ManualResetEvent signal = new ManualResetEvent(false);
Console.WriteLine("========== 示例：采用Thread执行处理 ==========");
for (int i = 0; i < C_ITEM_COUNT; i++)
{
    new Thread((obj) =>
    {
        Thread.Sleep(500);
        Console.Write(" {0} ", obj);
        if (Interlocked.Decrement(ref tick) == 0)
            signal.Set();
    }).Start(i);
}
Console.Write(" 等待子线程执行 ");
signal.WaitOne();
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("全部线程执行完毕，按任意键继续...");

> ThreadPool 线程池，XX池的概念可以广泛应用于其他资源管理，例如字体池(防句柄泄露)、短信猫池等等

tick = C_ITEM_COUNT;
signal.Reset();
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("========== 示例：采用ThreadPool执行处理 ==========");
for (int i = 0; i < C_ITEM_COUNT; i++)
{
    ThreadPool.QueueUserWorkItem((obj) =>
    {
        Thread.Sleep(500);
        Console.Write(" {0} ", obj);
        if (Interlocked.Decrement(ref tick) == 0)
            signal.Set();
    }, i);
}
Console.Write(" 等待子线程执行 ");
signal.WaitOne();
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("全部线程执行完毕，按任意键继续...");

> Task 任务，功能丰富用法灵活。结合现实生活用字面意思去理解就好：可以同时做多个任务，任务做完可以接着做其他任务，任务可能会取消等等。

tick = C_ITEM_COUNT;
signal.Reset();
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("========== 示例：采用Task执行处理，注意取消了处理{0}的进程 ==========", C_ITEM_COUNT - 2);
var tasks = new Tuple<Task, CancellationTokenSource>[C_ITEM_COUNT];
for (int i = 0; i < C_ITEM_COUNT; i++)
{
    var cts = new CancellationTokenSource();
    var task = Task.Factory.StartNew((obj) =>
    {
        Thread.Sleep(500);
        Console.Write(" {0} ", obj);
    }, i, cts.Token);
    task.ContinueWith((t) =>
    {
        if (Interlocked.Decrement(ref tick) == 0)
            signal.Set();
    });
    tasks[i] = new Tuple<Task, CancellationTokenSource>(task, cts);
}

tasks[C_ITEM_COUNT - 2].Item2.Cancel();// 取消线程。

Console.Write(" 等待子线程执行 ");
signal.WaitOne();
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("全部线程执行完毕，按任意键继续...");

> Parallel 并行

tick = C_ITEM_COUNT;
signal.Reset();
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("========== 示例：采用Parallel执行处理 ==========");
Parallel.For(0, C_ITEM_COUNT, obj =>
{
    Thread.Sleep(500);
    Console.Write(" {0} ", obj);
    if (Interlocked.Decrement(ref tick) == 0)
        signal.Set();
});

Console.Write(" 等待子线程执行 ");
signal.WaitOne();
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("全部线程执行完毕，按任意键继续...");

以上示例执行结果如下，重点可以关注下"等待子线程执行"这个节点，理解主线程和各子线程的优先执行顺序

三、性能对比（理解线程池技术的性能也可以通过最大最小线程数调节）

> 循环数：200，线程池参数：默认

> 循环数：200，线程池参数：50 - 1000

> 循环数200，线程池参数：100-1000

 

> 循环数200，线程池参数：200-1000

 

最大线程数 ~ 最小线程数 Thread(ms) ThreadPool(ms) Task(ms) Parallel(ms)
2047/1000 ~ 12/12 2712.09 8057.14 8585.01 7526.57
1000/1000 ~ 50/50 2733.25 2289.96 2218.29 3660.33
1000/1000 ~ 100/100 2503.08 1620.73 1534.50 1742.78
1000/1000 ~ 200/200 2999.27 1436.24 1150.21 935.22

 四、结论

> Thread就像脱缰的野马，不受控制，创建多少就运行多少，可能少量时效率是高了，量大的时候除了性能没优势，还可能导致句柄泄露。

> ThreadPool与Task类似，但Task相比效率更高用法更灵活。

> Parallel自带了同步功能，不需要用信号量来做额外的同步等待。

> ThreadPool、Task、Parallel的性能都取决于线程池最大线程数和最小线程数。

> 推荐使用 Task 和 Parallel，具体用哪个可以参考用法自己斟酌。

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文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/yokeqi/p/11885819.html

标签： Swift编程 Swift开发 Swift技术文章 IOS
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