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
