Язык программирования C#9 и платформа .NET5
using System;using System.Threading;using ThreadPoolApp;Console.WriteLine("***** Fun with the .NET Core Runtime Thread Pool *****\n");Console.WriteLine("Main thread started. ThreadID = {0}",Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);Printer p = new Printer();WaitCallback workItem = new WaitCallback(PrintTheNumbers);// Поставить в очередь метод десять раз.for (int i = 0; i < 10; i++){ThreadPool.QueueUserWorkItem(workItem, p);}Console.WriteLine("All tasks queued");Console.ReadLine();static void PrintTheNumbers(object state){Printer task = (Printer)state;task.PrintNumbers();}У вас может возникнуть вопрос: почему взаимодействовать с пулом потоков, поддерживаемым средой .NET Core Runtime, выгоднее по сравнению с явным созданием объектов
? Использование пула потоков обеспечивает следующие преимущества.Thread• Пул потоков эффективно управляет потоками, сводя к минимуму количество потоков, которые должны создаваться, запускаться и останавливаться.
• За счет применения пула потоков можно сосредоточиться на решении задачи, а не на потоковой инфраструктуре приложения.
Тем не менее, в некоторых случаях ручное управление потоками оказывается более предпочтительным. Ниже приведены примеры.
• Когда требуются потоки переднего плана или должен устанавливаться приоритет потока. Потоки из пула всегда являются фоновыми и обладают стандартным приоритетом (
).ThreadPriority.Normal• Когда требуется поток с фиксированной идентичностью, чтобы его можно было прерывать, приостанавливать или находить по имени.
На этом исследование пространства имен
завершено. Несомненно, понимание вопросов, рассмотренных в настоящей главе до сих пор (особенно в разделе, посвященном проблемам параллелизма), будет чрезвычайно ценным при создании многопоточного приложения. А теперь, опираясь на имеющийся фундамент, мы переключим внимание на несколько новых аспектов, связанных с потоками, которые появились в .NET 4.0 и остались в .NET Core. Для начала мы обратимся к альтернативной потоковой модели под названием TPL.System.ThreadingПараллельное программирование с использованием TPL
Вы уже ознакомились с объектами из пространства имен
, которые позволяют строить многопоточное программное обеспечение. Начиная с версии .NET 4.0, в Microsoft ввели новый подход к разработке многопоточных приложений, предусматривающий применение библиотеки параллельного программирования, которая называется TPL. С помощью типов изSystem.Threadingможно строить мелкомодульный масштабируемый параллельный код без необходимости напрямую иметь дело с потоками или пулом потоков.System.Threading.TasksОднако речь не идет о том, что вы не будете использовать типы из пространства имен
во время применения TPL. Оба инструментальных набора для создания многопоточных приложений могут вполне естественно работать вместе. Сказанное особенно верно в связи с тем, что пространство именSystem.Threadingпо-прежнему предоставляет большинство примитивов синхронизации, которые рассматривались ранее (System.Threading,Monitorи т.д.). В итоге вы на самом деле обнаружите, что иметь дело с библиотекой TPL предпочтительнее, чем с первоначальным пространством именInterlocked, т.к. те же самые задачи могут решаться гораздо проще.System.ThreadingПространство имен System.Threading.Tasks
Все вместе типы из пространства
называются библиотекой параллельных задач (Task Parallel Library — TPL). Библиотека TPL будет автоматически распределять нагрузку приложения между доступными процессорами в динамическом режиме с применением пула потоков исполняющей среды. Библиотека TPL поддерживает разбиение работы на части, планирование потоков, управление состоянием и другие низкоуровневые детали. В конечном итоге появляется возможность максимизировать производительность приложений .NET Core, не сталкиваясь со сложностями прямой работы с потоками.System.Threading.TasksРоль класса Parallel
Основным классом в TPL является
. Он содержит методы, которые позволяют осуществлять итерацию по коллекции данных (точнее по объекту, реализующему интерфейсSystem.Threading.Tasks.Parallel) в параллельной манере. Это делается главным образом посредством двух статических методовIEnumerable<T>иParallel.For(), каждый из которых имеет множество перегруженных версий.Parallel.ForEach()Упомянутые методы позволяют создавать тело из операторов кода, которое будет выполняться в параллельном режиме. Концептуально такие операторы представляют логику того же рода, которая была бы написана в нормальной циклической конструкции (с использованием ключевых слов
иforязыка С#). Преимущество заключается в том, что классforeachбудет самостоятельно извлекать потоки из пула потоков (и управлять параллелизмом).ParallelОба метода требуют передачи совместимого с
илиIEnumerableконтейнера, который хранит данные, подлежащие обработке в параллельном режиме. Контейнер может быть простым массивом, необобщенной коллекцией (вродеIEnumerable<T>), обобщенной коллекцией (наподобиеArrayList) или результатами запроса LINQ.List<T>Вдобавок понадобится применять делегаты
иSystem.Func<T>для указания целевого метода, который будет вызываться при обработке данных. ДелегатSystem.Action<T>уже встречался в главе 13 во время исследования технологии LINQ to Objects. Вспомните, чтоFunc<T>представляет метод, который возвращает значение и принимает различное количество аргументов. ДелегатFunc<T>похож наAction<T>в том, что позволяет задавать метод, принимающий несколько параметров, но данный метод должен возвращатьFunc<T>.void