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标题: C#多线程之高级篇（上） [打印本页]

作者: 尚未崩坏 时间: 2022-11-15 10:40
标题: C#多线程之高级篇（上）
前言

抛开死锁不谈，只聊性能问题，尽管锁总能粗暴的满足同步需求，但一旦存在竞争关系，意味着一定会有线程被阻塞，竞争越激烈，被阻塞的线程越多，上下文切换次数越多，调度成本越大，显然在高并发的场景下会损害性能。在高并发高性能且要求线程安全的述求下，无锁构造（非阻塞构造）闪亮登场。
参考文档：
C# - 理论与实践中的 C# 内存模型，第 2 部分 | Microsoft Docs
volatile 关键字 (C# 参考)
一、非阻塞同步

重排序与缓存

我们观察下面这个例子：

public class Foo
{
private int _answer;
private bool _complete;
void A() //A 1
{
_answer = 10;
_complete = true;
}
void B() //B 2
{
if (_complete) Console.WriteLine(_answer);
}
}

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如果方法A和B在不同的线程上并发运行，B可能会打印 “ 0 “ 吗？答案是会的，原因如下：

编译器、CLR 或 CPU 可能会对代码/指令进行重排序（reorder）以提高效率。
编译器、CLR 或 CPU 可能会进行缓存优化，导致其它线程不能马上看到变量的新值。

请务必重视它们，它们将是幽灵般的存在

int x = 0, y = 0, a = 0, b = 0;
var task1 = Task.Run(() => // A 1
{
a = 1; // 1
x = b; // 2
});
var task2 = Task.Run(() => // B 2
{
b = 2; // 3
y = a; // 4
});
Task.WaitAll(task1, task2);
Console.WriteLine("x:" + x + " y:" + y);

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直觉和经验告诉我们，程序至顶向下执行：代码1一定发生在代码2之前，代码3一定发生在代码4之前，然鹅
在一个独立的线程中，每一个语句的执行顺序是可以被保证的，但在不使用lock，waithandle这样的显式同步操作时，我们就没法保证事件在不同的线程中看到的执行顺序是一致的了。尽管线程A中一定需要观察到a=1执行成功之后才会去执行x=b，但它没法确保自己观察得到线程B中对b的写入，所以A还可能会打印出y的一个旧版的值。这就叫指令重排序。

x:0 y:1 #1-2-3-4
x:2 y:0 #3-4-1-2
x:2 y:1 #1-3-2-4

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可实际运行时还是有些让我们惊讶的情况：

x:0 y:0 #??

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这就是缓存问题，如果两个线程在不同的CPU上执行，每一个核心有自己的缓存，这样一个线程的写入对于其它线程，在主存同步之前就是不可见的了。

C#编译器和CLR运行时会非常小心的保证上述优化不会破坏普通的单线程代码，和正确使用锁的多线程代码。但有时，你仍然需要通过显示的创建内存屏障（memory barrier，也称作内存栅栏（memory fence））来对抗这些优化，限制指令重排序和读写缓存产生的影响。

内存屏障

参考博客小林野夫
处理器支持哪种内存重排序（LoadLoad重排序、LoadStore重排序、StoreStore重排序、StoreLoad重排序），就会提供相对应能够禁止重排序的指令，而这些指令就被称之为内存屏障（LoadLoad屏障、LoadStore屏障、StoreStore屏障、StoreLoad屏障）
屏障名称示例具体作用StoreLoadStore1;Store2;Store3;StoreLoad;Load1;Load2;Load3禁止StoreLoad重排序，确保屏障之前任何一个写（如Store2）的结果都会在屏障后任意一个读操作（如Load1）加载之前被写入StoreStoreStore1;Store2;Store3;StoreStore;Store4;Store5;Store6禁止StoreStore重排序，确保屏障之前任何一个写（如Store1）的结果都会在屏障后任意一个写操作（如Store4）之前被写入LoadLoadLoad1;Load2;Load3;LoadLoad;Load4;Load5;Load6禁止LoadLoad重排序，确保屏障之前任何一个读（如Load1）的数据都会在屏障后任意一个读操作（如Load4）之前被加载LoadStoreLoad1;Load2;Load3;LoadStore;Store1;Store2;Store3禁止LoadStore重排序，确保屏障之前任何一个读（如Load1）的数据都会在屏障后任意一个写操作（如Store1）的结果被写入高速缓存（或主内存）前被加载读屏障告诉处理器在执行任何的加载前，执行所有已经在失效队列（Invalidte Queues）中的失效（I）指令。即：所有load barrier之前的store指令对之后（本核心和其他核心）的指令都是可见的。
Store Memory Barrier：写屏障，等同于前文的StoreStore Barriers 将store buffer都写入缓存。
写屏障告诉处理器在执行这之后的指令之前，执行所有已经在存储缓存（store buffer）中的修改（M）指令。即：所有store barrier之前的修改（M）指令都是对之后的指令可见。
最简单的内存屏障是完全内存屏障（full memory barrier，或全栅栏（full fence）），它可以阻止所有跨越栅栏的指令进行重排并提交修改和刷新缓存。内存屏障之前的所有写操作都要写入内存，并将内存中的新值刷到缓存，使得其它CPU核心能够读取到最新值，完全保证了数据的强一致性，进而解决CPU缓存带来的可见性问题。
我们简单修改一下前面的案例

void A()
{
_answer = 10;
Thread.MemoryBarrier(); // 1
_complete = true;
Thread.MemoryBarrier(); // 3
}
void B()
{
Thread.MemoryBarrier(); // 2
if (_complete)
{
_testOutputHelper.WriteLine(_answer.ToString());
}
}

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屏障1,3使得这个例子不可能打印出0，屏障2保证如果B在A之后执行，_complete一定读到的是true
内存屏障离我们并不遥远，以下方式都会隐式的使用全栅栏：

lock语法糖或Monitor.Enter / Monitor.Exit
Interlocked类中的所有方法
使用线程池的异步回调，包括异步委托，APM回调，以及任务延续（task continuations）
信号构造的等待/复位
任何依赖信号同步的情况，比如启动或等待Task，因此下面的代码也是线程安全的
1. int x = 0;
2. Task t = Task.Factory.StartNew (() => x++);
3. t.Wait();
4. Console.WriteLine (x); // 1
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volatile

另一个（更高级的）解决这个问题的方法是对_complete字段使用volatile关键字。

volatile bool _complete;

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volatile关键字通知编译器在每个读这个字段的地方使用一个读栅栏（acquire-fence），并且在每个写这个字段的地方使用一个写栅栏（release-fence）。
这种“半栅栏（half-fences）”比全栅栏更快，因为它给了运行时和硬件更大的优化空间。
读栅栏：也就是读屏障（Store Memory Barrier），等同于前文的LoadLoad Barriers 将Invalidate的都执行完成。告诉处理器在执行任何的加载前，执行所有已经在失效队列（Invalidte Queues）中的失效（I）指令。即：所有load barrier之前的store指令对之后（本核心和其他核心）的指令都是可见的。
写栅栏：也就是写屏障（Store Memory Barrier），等同于前文的StoreStore Barriers 将store buffer都写入主存。
告诉处理器在执行这之后的指令之前，执行所有已经在存储缓存（store buffer）中的修改（M）指令。即：所有store barrier之前的修改（M）指令都是对之后的指令可见。

巧的是，Intel 的 X86 和 X64 处理器总是在读时使用读栅栏，写时使用写栅栏，无论是否使用volatile关键字。所以在使用这些处理器的情况下，这个关键字对硬件来说是无效的。然而，volatile关键字对编译器和 CLR 进行的优化是有作用的，以及在 64 位 AMD 和 Itanium 处理器上也是有作用的。这意味着不能因为你的客户端运行在特定类型的 CPU 上而放松警惕。

注意：使用volatile不能阻止写-读被交换
第一条指令第二条指令是否会被交换读读不会读写不会写写不会（CLR 确保写-写操作永远不会被交换，就算是没有volatile关键字）写读会！在下面案例中仍然有可能会打印00的情况（对a的读取可能发生在写入前--重排序）

int a = 0, b = 0;
int x = 0, y = 0;
var task1 = Task.Run(() =>
{
Thread.VolatileWrite(ref a, 1);
x = Thread.VolatileRead(ref b);
});
var task2 = Task.Run(() =>
{
Thread.VolatileWrite(ref b, 2);
y = Thread.VolatileRead(ref a);
});
Task.WaitAll(task1, task2);
Console.WriteLine("x:" + x + " y:" + y);

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volatile关键字不能应用于数组元素，不能用在捕获的局部变量：这些情况下你必须使用VolatileRead和VolatileWrite方法
从上面的例子我们可以看出，写-读操作可能被重新排序，官方的解释是：

在多处理器系统上，易失性读取操作不保证获取由任何处理器写入该内存位置的最新值。同样，易失性写入操作不保证写入的值会立即对其他处理器可见。
（我的理解是：volatile关键字只能解决重排序问题，解决不了多处理器的缓存一致性问题）

注意double 和 long无法标记为 volatile，因为对这些类型的字段的读取和写入不能保证是原子的。若要保护对这些类型字段的多线程访问，请使用 Interlocked 类成员或使用 lock 语句保护访问权限。
Interlocked

位于System.Threading，为多个线程共享的变量提供原子操作，这也是DOTNET为数不多的线程安全类型之一。
Interlocked通过将原子性的需求传达给操作系统和CLR来进行实现其功能，此类的成员不会引发异常。
可以防止 1.线程上下文切换，2.线程更新可由其他线程访问的变量时，或者当两个线程同时在不同的处理器上执行时可能会出现的错误。
场景：

int i = 0;
i ++;

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在大多数计算机上，自增并不是原子操作，需要以下步骤：

将变量i的值加载到寄存器中。
计算i + 1。
将上面的计算结果存储在变量i中。

假设A线程执行完1-2时被抢占，B线程执行1-2-3，当A线程恢复时继续执行3，此时B线程的值就被覆盖掉了。
使用Increment即可解决，123会被打包成一个操作，以原子的方式实现自增
CAS

定义(摘自百度百科)：
CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值。否则，处理器不做任何操作。无论哪种情况，它都会在 CAS 指令之前返回该位置的值。（在 CAS 的一些特殊情况下将仅返回 CAS 是否成功，而不提取当前值。）CAS 有效地说明了“我认为位置 V 应该包含值 A；如果包含该值，则将 B 放到这个位置；否则，不要更改该位置，只告诉我这个位置的值即可。”
Interlocked.CompareExchange，实现了CAS：比较两个值是否相等，如果相等，则替换第一个值，否则什么都不做，最终返回这个位置的原始值。

Interlocked.CompareExchange(ref _num, 1000, 500);

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CAS在保证原子性读写的同时，没有加锁，保障了程序并发度，但也存在缺陷：

ABA问题
只能保证一个地址的读写原子性
自旋CAS时间过长，容易给CPU带来大开销

二、延迟初始化

面试时候经常问：单例模式中的懒汉模式线程安全问题
场景：某个字段构造开销非常大，使得在初始化A时需要承担初始化Expensive的开销，即使Expensive字段不会被用到。

public class A
{
public readonly Expensive Expensive = new Expensive();
// ..
}
public class Expensive
{
// 构造开销非常昂贵
}

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自然会想到懒汉模式：按需加载

public class B
{
private Expensive _expensive;
public Expensive GetExpensiveInstance()
{
if (_expensive == null) _expensive = new Expensive();
return _expensive;
}
}

复制代码

新的问题产生：GetExpensiveInstance是线程安全的吗？我们可以通过加锁解决

public class C
{
private readonly object _locker = new object();
private Expensive _expensive;
public Expensive GetExpensiveInstance()
{
lock (_locker)
{
if (_expensive == null) _expensive = new Expensive();
return _expensive;
}
}
}

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现在面试官继续问：还有性能更好的版本吗？..
Lazy

net standard1.0 提供System.Lazy来帮助你以线程安全且高效的方式（DCL）解决延迟初始化问题，只需

public class D
{
private Lazy<Expensive> _expensive = new Lazy<Expensive>(() => new Expensive(), true);
public Expensive GetExpensiveInstance() => _expensive.Value;
}

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第一个参数是一个委托，告知如何构建，第二个参数是boolean类型，传false实现的就是上面提到的plain B非线程安全迟初始化
双检锁 double checked locking会进行一次额外的易失读（volatile read），在对象已经完成初始化时，能够避免获取锁产生的开销。

public class E
{
private readonly object _locker = new object();
private volatile Expensive _expensive;
public Expensive GetExpensiveInstance()
{
// 额外的易失读（volatile read）
if (_expensive == null)
{
lock (_locker)
{
if (_expensive == null) _expensive = new Expensive();
}
}
return _expensive;
}
}

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LazyInitializer

LazyInitializer是一个静态类，提供EnsureInitialized方法，第一个参数是需要构造的变量地址，第二个参数是一个委托，告知如何构造

public class F
{
private Expensive _expensive;
public Expensive GetExpensiveInstance()
{
LazyInitializer.EnsureInitialized(ref _expensive,
() => new Expensive());
return _expensive;
}
}

复制代码

它使用竞争初始化模式的实现，比双检锁更快（在多核心情况下），因为它的实现完全不使用锁。这是一个很少需要用到的极端优化，并且会带来以下代价：

当参与初始化的线程数大于核心数时，它会更慢。
可能会因为进行了多余的初始化而浪费 CPU 资源。
初始化逻辑必须是线程安全的（例如，Expensive的构造器对静态字段进行写，就不是线程安全的）。
如果初始化的对象是需要进行销毁的，多余的对象需要额外的逻辑才能被销毁。

竞争初始化（race-to-initialize）模式，通过易失性和CAS，实现无锁构造

public class G
{
private volatile Expensive _expensive;
public Expensive Expensive
{
get
{
if (_expensive == null)
{
var instance = new Expensive();
Interlocked.CompareExchange (ref _expensive, instance, null);
}
return _expensive;
}
}
}

复制代码

三、线程局部存储

我们花费了大量篇幅来讲并发访问公共数据问题，前文提到的锁构造，信号构造，无锁构造本质上都是使用同步构造，使得多线程在访问公共数据时能安全的进行，然而有时我们会希望数据在线程间是隔离的，局部变量就能实现这个目的，但他们的生命周期总是那么短暂（随代码块而释放），我们期待更大作用域的隔离数据，线程局部变量（thread-local storage，TLS）就可以实现这个目的。
ThreadStatic

被ThreadStatic标记的static字段不会在线程间共享，每个执行线程都有一个单独的字段实例
Note：

被标记的必须是static字段，不能在实例字段上使用（添加了也无效）
请不要给被标记的字段指定初始值，因为这种初始化只会在类被构造时执行一次，影响一个线程，因此他依赖零值

如果你需要使用实例字段，或者非零值，请使用ThreadLocal

public class ThreadStatic测试
{
private readonly ITestOutputHelper _testOutputHelper;
[ThreadStatic] private static int _num;
public ThreadStatic测试(ITestOutputHelper testOutputHelper)
{
_testOutputHelper = testOutputHelper;
}
[Fact]
void Show()
{
void Work()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
_num++;
_testOutputHelper.WriteLine(_num.ToString());
}
}
var t1 = new Thread(Work);
var t2 = new Thread(Work);
t1.Start();
t2.Start();
t1.Join();
t2.Join();
_testOutputHelper.WriteLine(_num.ToString());
}
}

复制代码

输出：

100000
100000
0

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LocalDataStoreSlot

封装内存槽以存储本地数据。此类不能被继承。.NET Framework 1.1加入，但在standard2.0+才有。

public sealed class LocalDataStoreSlot

复制代码

.NET Framework 提供了两种机制，用于使用线程本地存储 (TLS) ：LocalDataStoreSlot和ThreadStaticAttribute
LocalDataStoreSlot比ThreadStaticAttribute更慢，更尴尬。此外，数据存储为类型 Object，因此必须先将其强制转换为正确的类型，然后再使用它。
有关使用 TLS 的详细信息，请参阅线程本地存储。
同样，.NET Framework 提供了两种使用上下文本地存储的机制：LocalDataStoreSlot和ContextStaticAttribute。上下文相对静态字段是用属性标记的 ContextStaticAttribute 静态字段。请参考注解

// 同一个 LocalDataStoreSlot 对象可以跨线程使用。
LocalDataStoreSlot _slot = Thread.AllocateNamedDataSlot("mySlot");
void Work()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
int num = (int)(Thread.GetData(_slot)??0);
Thread.SetData(_slot, num + 1);
}
_testOutputHelper.WriteLine(((int)(Thread.GetData(_slot)??0)).ToString());
}
var t1 = new Thread(Work);
var t2 = new Thread(Work);
t1.Start();
t2.Start();
t1.Join();
t2.Join();
_testOutputHelper.WriteLine(((int)(Thread.GetData(_slot)??0)).ToString());

复制代码

输出效果和ThreadStaticAttribute一样：

100000
100000
0

复制代码

使用Thread.FreeNamedDataSlot("mySlot");可以释放所有线程上的指定槽，但是只有在所有对该槽的引用都出了其作用域，并且被垃圾回收后才会真正释放。这确保了只要保持对槽的引用，就能继续使用槽。
你也可以通过Thread.AllocateDataSlot()来创建一个无名槽位，与命名槽的区别是无名槽需要自行控制作用域
当然我们也可以对上面复杂的᠍᠍᠍᠍᠍Thread.GetData,Thread.SetData进行封装

LocalDataStoreSlot _secSlot = Thread.GetNamedDataSlot ("securityLevel");
int Num
{
get
{
object data = Thread.GetData(_secSlot);
return data == null ? 0 : (int) data; // null 相当于未初始化。
}
set { Thread.SetData (_secSlot, value); }
}

复制代码

ThreadLocal

ThreadLocal是 Framework 4.0 加入的，涵盖在netstandard1.0。它提供了可用于静态字段和实例字段的线程局部存储，并且允许设置默认值。

public class ThreadLocal测试
{
ThreadLocal<int> _num = new ThreadLocal<int> (() => 3);
private readonly ITestOutputHelper _testOutputHelper;
public ThreadLocal测试(ITestOutputHelper testOutputHelper)
{
_testOutputHelper = testOutputHelper;
}
[Fact]
void Show()
{
void Work()
{
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{
_num.Value++;
}
_testOutputHelper.WriteLine(_num.ToString());
}
var t1 = new Thread(Work);
var t2 = new Thread(Work);
t1.Start();
t2.Start();
t1.Join();
t2.Join();
_testOutputHelper.WriteLine(_num.ToString());
}
}

复制代码

输出

100003
100003
3

复制代码

下面这个测试非常有意思

[Fact]
void Show()
{
var threadName = new ThreadLocal<string>(() => "Thread" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId);
Parallel.For(0, 13, x =>
{
bool repeat = threadName.IsValueCreated;
_testOutputHelper.WriteLine($"ThreadName = {threadName.Value} {(repeat ? "(repeat)" : "")}");
});
threadName.Dispose(); // 释放资源
}

复制代码

你会发现当Parallel.For第二个参数超过你的逻辑内核后，repeat出现了！

ThreadName = Thread5
ThreadName = Thread8
ThreadName = Thread31
ThreadName = Thread29
ThreadName = Thread31 (repeat)
ThreadName = Thread30
ThreadName = Thread18
ThreadName = Thread12
ThreadName = Thread32
ThreadName = Thread28
ThreadName = Thread33
ThreadName = Thread35
ThreadName = Thread34

复制代码

Random类不是线程安全的，所以我们要不然在使用Random时加锁（这样限制了并发），如今我们有了ThreadLocal：

var localRandom = new ThreadLocal<Random>(() => new Random());

复制代码

很轻易的就解决了线程安全问题，但是上面的版本使用的Random的无参构造方法，会依赖系统时间作为生成随机数的种子，在大概 10ms 时间内创建的两个Random对象可能会使用相同的种子，下边是解决这个问题的一个办法：

var localRandom = new ThreadLocal<Random>(() => new Random (Guid.NewGuid().GetHashCode()) );

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特别注意，不要以为GUID全局唯一，GUID的HashCode也全局唯一，上面的随机数仍然不是真随机

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