C# 集合-并发处理-锁OR线程

ゞ浴缸里的玫瑰 2022-06-05 20:11 159阅读 0赞

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## [C\# 集合-并发处理-锁OR线程][Center 1] ##

2016-08-23 16:02 by 天才卧龙, 8067 阅读, 2 评论, [收藏][Link 1], [编辑][Link 2]

每次写博客，第一句话都是这样的：程序员很苦逼，除了会写程序，还得会写博客！当然，希望将来的一天，某位老板看到此博客，给你的程序员职工加点薪资吧！因为程序员的世界除了苦逼就是沉默。我眼中的程序员大多都不爱说话，默默承受着编程的巨大压力，除了技术上的交流外，他们不愿意也不擅长和别人交流，更不乐意任何人走进他们的内心！

最近悟出来一个道理，在这儿分享给大家：学历代表你的过去，能力代表你的现在，学习代表你的将来。我们都知道计算机技术发展日新月异，速度惊人的快，你我稍不留神，就会被慢慢淘汰！因此：每日不间断的学习是避免被淘汰的不二法宝。

当然，题外话说多了，咱进入正题！

简单的总结下对预防并发的理解：预防并发其实就是将**并行执行**修改为**串行执行**。（关于数据库并发问题大家可参考我的博客：[C\# 数据库并发的解决方案（通用版、EF版）][C_ _EF]）

背景

C\#命名空间：System.Collenctions和System.Collenctions.Generic 中提供了很多列表、集合和数组。例如：List<T>集合，数组Int\[\]，String\[\] ......，Dictory<T,T>字典等等。但是这些列表、集合和数组的线程都不是安全的，不能接受并发请求。下面通过一个例子来加以说明，如下：

![复制代码][copycode.gif]

class Program
        {
            private static object o = new object();
            private static List<Product> _Products { get; set; }
            /*  coder:天才卧龙  
             *  代码中 创建三个并发线程 来操作_Products 集合
             *  System.Collections.Generic.List 这个列表在多个线程访问下，不能保证是安全的线程，所以不能接受并发的请求，我们必须对ADD方法的执行进行串行化
             */
            static void Main(string[] args)
            {
                _Products = new List<Product>();
                /*创建任务 t1  t1 执行 数据集合添加操作*/
                Task t1 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
                /*创建任务 t2  t2 执行 数据集合添加操作*/
                Task t2 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
                /*创建任务 t3  t3 执行 数据集合添加操作*/
                Task t3 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
                Task.WaitAll(t1, t2, t3);
                Console.WriteLine(_Products.Count);
                Console.ReadLine();
            }
    
            /*执行集合数据添加操作*/
            static void AddProducts()
            {
                Parallel.For(0, 1000, (i) =>
                {
                    Product product = new Product();
                    product.Name = "name" + i;
                    product.Category = "Category" + i;
                    product.SellPrice = i;
                    _Products.Add(product);
                });
    
            }
        }
    
        class Product
        {
            public string Name { get; set; }
            public string Category { get; set; }
            public int SellPrice { get; set; }
        }

![复制代码][copycode.gif]

本例中，开辟了三个线程，通过循环向集合中添加数据，每个线程执行1000次(三个线程之间的操作是同时进行的，也是并行的)，那么，理论上结果应该是3000。

上文中我们讲到： C\#命名空间：System.Collenctions和System.Collenctions.Generic 下的列表，数组，集合并不能保证线程安全，并不能防止并发的发生。

本例运行的结果也证明了上述结论的正确性，其结果如下：

![451016-20160823151920948-735408847.png][]

由此可见：C\#命名空间：System.Collenctions和System.Collenctions.Generic 下的列表，数组，集合确实不能保证线程安全，确实不能预防并发。那么我们应当怎么解决上述问题呢？

还好，自C\#2.0以来，LOCK是一直存在的。使用LOCK(互斥锁)是可以做到防止并发的，示例代码如下：

![复制代码][copycode.gif]

class Program
        {
            private static object o = new object();
            private static List<Product> _Products { get; set; }
            /*  coder:天才卧龙  
             *  代码中 创建三个并发线程 来操作_Products 集合
             *  System.Collections.Generic.List 这个列表在多个线程访问下，不能保证是安全的线程，所以不能接受并发的请求，我们必须对ADD方法的执行进行串行化
             */
            static void Main(string[] args)
            {
                _Products = new List<Product>();
                /*创建任务 t1  t1 执行 数据集合添加操作*/
                Task t1 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
                /*创建任务 t2  t2 执行 数据集合添加操作*/
                Task t2 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
                /*创建任务 t3  t3 执行 数据集合添加操作*/
                Task t3 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
                Task.WaitAll(t1, t2, t3);
                Console.WriteLine(_Products.Count);
                Console.ReadLine();
            }
    
            /*执行集合数据添加操作*/
            static void AddProducts()
            {
                Parallel.For(0, 1000, (i) =>
                   {
                       lock (o)
                       {
    
                           Product product = new Product();
                           product.Name = "name" + i;
                           product.Category = "Category" + i;
                           product.SellPrice = i;
                           _Products.Add(product);
                       }
                   });
            }
        }
    
        class Product
        {
            public string Name { get; set; }
            public string Category { get; set; }
            public int SellPrice { get; set; }
        }

![复制代码][copycode.gif]

引入了Lock，运行结果也正常了，如下：

![451016-20160823152558245-1062869354.png][]

但是锁的引入，带来了一定的开销和性能的损耗，并降低了程序的扩展性，而且还会有死锁的发生(虽说概率不大，但也不能不防啊)，因此：使用LOCK进行并发编程显然不太适用。

还好，微软一直在更新自己的东西：

.NET Framework 4提供了新的线程安全和扩展的并发集合，它们能够解决潜在的死锁问题和竞争条件问题，因此在很多复杂的情形下它们能够使得并行代码更容易编写，这些集合尽可能减少使用锁的次数，从而使得在大部分情形下能够优化为最佳性能，不会产生不必要的同步开销。

需要注意的是：在串行代码中使用并发集合是没有意义的，因为它们会增加无谓的开销。

在.NET Framework4.0以后的版本中提供了命名空间：System.Collections.Concurrent 来解决线程安全问题，通过这个命名空间，能访问以下为并发做好了准备的集合。

**   1.BlockingCollection** 与经典的阻塞队列数据结构类似，能够适用于多个任务添加和删除数据，提供阻塞和限界能力。

**   2.ConcurrentBag** 提供对象的线程安全的无序集合

**   3.ConcurrentDictionary ** 提供可有多个线程同时访问的键值对的线程安全集合

**   4.ConcurrentQueue  ** 提供线程安全的先进先出集合

**   5.ConcurrentStack  ** 提供线程安全的后进先出集合

这些集合通过使用比较并交换和内存屏障等技术，避免使用典型的互斥重量级的锁，从而保证线程安全和性能。

**   ConcurrentQueue **

ConcurrentQueue 是完全无锁的，能够支持并发的添加元素，先进先出。下面贴代码，详解见注释：

![复制代码][copycode.gif]

class Program
        {
            private static object o = new object();
            /*定义 Queue*/
            private static Queue<Product> _Products { get; set; }
            private static ConcurrentQueue<Product> _ConcurrenProducts { get; set; }
            /*  coder:天才卧龙  
             *  代码中 创建三个并发线程 来操作_Products 和 _ConcurrenProducts 集合，每次添加 10000 条数据 查看 一般队列Queue 和 多线程安全下的队列ConcurrentQueue 执行情况
             */
            static void Main(string[] args)
            {
                Thread.Sleep(1000);
                _Products = new Queue<Product>();
                Stopwatch swTask = new Stopwatch();//用于统计时间消耗的
                swTask.Start();
    
                /*创建任务 t1  t1 执行 数据集合添加操作*/
                Task t1 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
                /*创建任务 t2  t2 执行 数据集合添加操作*/
                Task t2 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
                /*创建任务 t3  t3 执行 数据集合添加操作*/
                Task t3 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
    
                Task.WaitAll(t1, t2, t3);
                swTask.Stop();
                Console.WriteLine("List<Product> 当前数据量为：" + _Products.Count);
                Console.WriteLine("List<Product> 执行时间为：" + swTask.ElapsedMilliseconds);
    
                Thread.Sleep(1000);
                _ConcurrenProducts = new ConcurrentQueue<Product>();
                Stopwatch swTask1 = new Stopwatch();
                swTask1.Start();
    
                /*创建任务 tk1  tk1 执行 数据集合添加操作*/
                Task tk1 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddConcurrenProducts();
                });
                /*创建任务 tk2  tk2 执行 数据集合添加操作*/
                Task tk2 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddConcurrenProducts();
                });
                /*创建任务 tk3  tk3 执行 数据集合添加操作*/
                Task tk3 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddConcurrenProducts();
                });
    
                Task.WaitAll(tk1, tk2, tk3);
                swTask1.Stop();
                Console.WriteLine("ConcurrentQueue<Product> 当前数据量为：" + _ConcurrenProducts.Count);
                Console.WriteLine("ConcurrentQueue<Product> 执行时间为：" + swTask1.ElapsedMilliseconds);
                Console.ReadLine();
            }
    
            /*执行集合数据添加操作*/
    
            /*执行集合数据添加操作*/
            static void AddProducts()
            {
                Parallel.For(0, 30000, (i) =>
                {
                    Product product = new Product();
                    product.Name = "name" + i;
                    product.Category = "Category" + i;
                    product.SellPrice = i;
                    lock (o)
                    {
                        _Products.Enqueue(product);
                    }
                });
    
            }
            /*执行集合数据添加操作*/
            static void AddConcurrenProducts()
            {
                Parallel.For(0, 30000, (i) =>
                {
                    Product product = new Product();
                    product.Name = "name" + i;
                    product.Category = "Category" + i;
                    product.SellPrice = i;
                    _ConcurrenProducts.Enqueue(product);
                });
    
            }
        }
    
        class Product
        {
            public string Name { get; set; }
            public string Category { get; set; }
            public int SellPrice { get; set; }
        }

![复制代码][copycode.gif]

结果如下：

![451016-20160823155044214-875226428.png][]

从执行时间上来看，使用 ConcurrentQueue 相比 LOCK 明显快了很多！

**   1.BlockingCollection** 与经典的阻塞队列数据结构类似，能够适用于多个任务添加和删除数据，提供阻塞和限界能力。

**   2.ConcurrentBag** 提供对象的线程安全的无序集合

**   3.ConcurrentDictionary ** 提供可有多个线程同时访问的键值对的线程安全集合

**   4.ConcurrentQueue  ** 提供线程安全的先进先出集合

**   5.ConcurrentStack  ** 提供线程安全的后进先出集合

上面的实例可以使用ConcurrentBag吗？当然是可以的啦，因为：ConcurrentBag 和 ConcurrentQueue一样，操作的对象都是集合，只不过方式不同罢了！同理：小虎斑们也可以尝试使用 ConcurrentStack 在这里，我仅仅贴上使用ConcurrentBag的代码，如下：

![复制代码][copycode.gif]

class Program
        {
            private static object o = new object();
            /*定义 Queue*/
            private static Queue<Product> _Products { get; set; }
            private static ConcurrentBag<Product> _ConcurrenProducts { get; set; }
            /*  coder:天才卧龙  
             *  代码中 创建三个并发线程 来操作_Products 和 _ConcurrenProducts 集合，每次添加 10000 条数据 查看 一般队列Queue 和 多线程安全下的队列ConcurrentQueue 执行情况
             */
            static void Main(string[] args)
            {
                Thread.Sleep(1000);
                _Products = new Queue<Product>();
                Stopwatch swTask = new Stopwatch();//用于统计时间消耗的
                swTask.Start();
    
                /*创建任务 t1  t1 执行 数据集合添加操作*/
                Task t1 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
                /*创建任务 t2  t2 执行 数据集合添加操作*/
                Task t2 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
                /*创建任务 t3  t3 执行 数据集合添加操作*/
                Task t3 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddProducts();
                });
    
                Task.WaitAll(t1, t2, t3);
                swTask.Stop();
                Console.WriteLine("List<Product> 当前数据量为：" + _Products.Count);
                Console.WriteLine("List<Product> 执行时间为：" + swTask.ElapsedMilliseconds);
    
                Thread.Sleep(1000);
                _ConcurrenProducts = new ConcurrentBag<Product>();
                Stopwatch swTask1 = new Stopwatch();
                swTask1.Start();
    
                /*创建任务 tk1  tk1 执行 数据集合添加操作*/
                Task tk1 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddConcurrenProducts();
                });
                /*创建任务 tk2  tk2 执行 数据集合添加操作*/
                Task tk2 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddConcurrenProducts();
                });
                /*创建任务 tk3  tk3 执行 数据集合添加操作*/
                Task tk3 = Task.Factory.StartNew(() =>
                {
                    AddConcurrenProducts();
                });
    
                Task.WaitAll(tk1, tk2, tk3);
                swTask1.Stop();
                Console.WriteLine("ConcurrentQueue<Product> 当前数据量为：" + _ConcurrenProducts.Count);
                Console.WriteLine("ConcurrentBag<Product> 执行时间为：" + swTask1.ElapsedMilliseconds);
                Console.ReadLine();
            }
    
            /*执行集合数据添加操作*/
    
            /*执行集合数据添加操作*/
            static void AddProducts()
            {
                Parallel.For(0, 30000, (i) =>
                {
                    Product product = new Product();
                    product.Name = "name" + i;
                    product.Category = "Category" + i;
                    product.SellPrice = i;
                    lock (o)
                    {
                        _Products.Enqueue(product);
                    }
                });
    
            }
            /*执行集合数据添加操作*/
            static void AddConcurrenProducts()
            {
                Parallel.For(0, 30000, (i) =>
                {
                    Product product = new Product();
                    product.Name = "name" + i;
                    product.Category = "Category" + i;
                    product.SellPrice = i;
                    _ConcurrenProducts.Add(product);
                });
    
            }
        }
    
        class Product
        {
            public string Name { get; set; }
            public string Category { get; set; }
            public int SellPrice { get; set; }
        }

![复制代码][copycode.gif]

执行结果如下：

![451016-20160823155946745-1460476412.png][]

对于并发下的其他集合，我这边就不做代码案列了！如有疑问，欢迎指正！

![Center][]

[Center]: /images/20220606/f6a77b38cf434f9c91b43dd75549d9b1.png
[Center 1]: http://www.cnblogs.com/chenwolong/p/LoveFuTing.html
[Link 1]: http://www.cnblogs.com/chenwolong/p/LoveFuTing.html#
[Link 2]: https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=5799763
[C_ _EF]: http://www.cnblogs.com/chenwolong/p/BF.html
[copycode.gif]: /images/20220606/d4bc5ac1388f45e2b11161e2e0e212d7.png
[451016-20160823151920948-735408847.png]: /images/20220606/05fd1a1cb8ef4454a94f9c9ddb2cf7a8.png
[451016-20160823152558245-1062869354.png]: /images/20220606/5089e93655a34bd090685b804ea01df7.png
[451016-20160823155044214-875226428.png]: /images/20220606/c482687ecdb04300afd4a9b3553a6e5c.png
[451016-20160823155946745-1460476412.png]: /images/20220606/fa6631c6a8ea4c2f9a4c05f71973038e.png