C#中多线程的那点事-线程池

上一篇《C#中多线程的那点事儿-多线程的代价》，我们通过实例程序，演示了线程的昂贵代价。在代码中，不能滥用多线程，需要合理控制线程的数量，避免CPU频繁的进行线程上下文切换。

聪明的小明同学，昨天听了外老师的讲解之后，意犹未尽的回家，正琢磨着，怎么样使用多线程技术，加速大量小任务的处理速度！

就在今天早晨，小明在早餐店看到了这样一幕：

这是一家非常火爆的早餐店，老板配备了两台收银机，在早高峰的时候，两台收银机全速运行，以提高顾客点单的速度。

小明点了一份热干面，只见收银员将小明的订单递给了第一位小哥，小哥接到订单之后，非常熟练地将适量面条，放入一个锥形的容器中，然后放入身旁的热锅中去煮。

这时候，前面的另一个阿姨，正好取走了放在锅里的另一份面条，快速的取一个碗，倒入面条，加入芝麻酱，还有其他调料，半分钟左右，这一份热面就交到了小明前面的一位小姐姐手中。

然后阿姨就开始做小明的那一碗面条了。。。

小明似乎明白了什么，他兴致勃勃的来到教室，向我讲述他买早餐时的所见，说道：

老师，流水线啊！我们可以让一个线程，处理多个小任务，不就可以避免开启过多线程的问题了吗！这样在提高任务处理速度的同时，也避免了开启过多线程的昂贵成本。如果我们有多种任务，还可以开启多个线程还处理不同的任务。

这时外老师的脸上，洋溢着满意的笑容，对小明说到：小明，你前途无量啊！加油，好好学。

流水线

早餐店的老板，不可能为每一个顾客，雇一个员工为其提供服务。而是雇几个员工，分别负责不同的工序。在比较耗时的工序，通常会增加员工的数量，以保证流水线中的每一个员工都不闲着。

流水线同时还有一大好处，就是每一个员工，只需掌握自己这一个工序的技能，每天重复同样的工作，动作非常的娴熟。员工培养的成本也非常低。还不用担心员工自己出去单干。。。

ThreadPool

这个思路，在软件行业，也同样流行。

我们可以自己将任务分类，分组，将每一组任务，交给一个线程来处理。我们只需要简单的代码，就可以实现这个逻辑。

当然，软件行业还有一个特点，就是通常不需要我们自己造轮子，而是直接使用别人造好的轮子。没错，微软已经为我们提供了现成的线程池实现ThreadPool。我们直接使用即可。

下面进入实例讲解，先回顾一下上一篇文章的示例：

class Data
{
    public Data(int id)
    {
        ID = id;
    }
    public int ID { get; set; }

    public void DoSomeThing()
    {
        ID += 1;
    }
}

static void MultiThread(IList<Data> datas)
{
    foreach (var item in datas)
    {
        var thd = new System.Threading.Thread(
            () => item.DoSomeThing());
        thd.Start();

        // 这里先不管 thd.Join();
        // 也不要求 DoSomeThing 始终执行
    }
}

然后我们使用ThreadPool再写一个测试函数：

static void MultiThreadPool(IList<Data> datas)
{
    foreach (var item in datas)
    {
        ThreadPool.QueueUserWorkItem(
            obj => item.DoSomeThing());
        // 我们无法控制 ThreadPool 中的线程的 开始、挂起、和中止等
        // 这个需要注意的地方
    }
}

我们在两个测试函数中，都只将任务添加到多线程中去执行，先不考虑其执行结果，单纯比较线程的添加效率：

public static void Main()
{
    Console.WriteLine("Hello Thread World!");

    var dts = MakeData();
    var sw = new Stopwatch();
    sw.Start();
    MultiThread(dts);
    sw.Stop();
    var tc1 = sw.ElapsedTicks;
    Console.WriteLine(#34;Multi Thread Time Costs: {tc1}");

    sw.Restart();
    MultiThreadPool(dts);
    sw.Stop();
    var tc2 = sw.ElapsedTicks;
    Console.WriteLine(#34;Thread Pool Time Costs: {tc2}");
    Console.WriteLine(#34;Rate: {tc1/tc2}"); // 加入对比

    Console.ReadKey();
}

编译执行结果如下：

可以看到，ThreadPool的效率，提升了5倍左右。这可能不算特别突出的效率提升。但是当我们把任务的数量提升到1万个，情况会有什么不同吗：

static IList<Data> MakeData()
{
    var dataNum = 10000; // 任务数量
    var datas = new List<Data>(dataNum);
    for (int i = 0; i < dataNum; i++)
    {
        datas.Add(new Data(i));
    }

    return datas;
}

执行结果如下：

可以看到，速度提升已经到了200多倍了。可见任务数量越多，ThreadPool的优势越明显。

最后我们将任务数量调整为20个，并在代码中，加入检测线程ID的代码，然后观察一下线程池中的任务的执行情况：

static IList<Data> MakeData()
{
    var dataNum = 20; // 任务数量
    var datas = new List<Data>(dataNum);
    for (int i = 0; i < dataNum; i++)
    {
        datas.Add(new Data(i));
    }

    return datas;
}

class Data
{
    public Data(int id)
    {
        ID = id;
    }
    public int ID { get; set; }

    public void DoSomeThing()
    {
        ID += 1;
        Console.WriteLine(
            #34;Thread ID:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}" +
            #34;\t Data ID:{ID}");
    }
}

public static void Main()
{
    Console.WriteLine("Hello Thread World!");

    var dts = MakeData();

    MultiThreadPool(dts);

    Console.ReadKey();
}

执行结果如下：

可以看出，20个任务，分布在8个线程中执行，其中10号线程，执行的任务数量最多。

由此可以看出来，ThreadPool确实可以重复使用线程。其中的线程，和流水线中的工人一样，可以重复做一个工序中的工作。

当然，ThreadPool中的线程，比工人厉害的地方，就是线程可以完成各种各样的工序，哪个工序需要，就去哪个环节干活。

所以使用ThreadPool，比现实中的流水线，可以更加灵活，因为每一个工人都是全能选手。