多线程下解决资源竞争的7种方法

前言

  一般情况下,只要涉及到多线程编程,程序的复杂性就会显著上升,性能显著下降,BUG出现的概率大大提升。

多线程编程本意是将一段程序并行运行,提升数据处理能力,但是由于大部分情况下都涉及到共有资源的竞争,所以修改资源

对象时必须加锁处理。但是锁的实现有很多种方法,下面就来一起了解一下在C#语言中几种锁的实现与其性能表现。

 

一、c#下的几种锁的运用方式

1、临界区,通过对多线程的串行化来访问公共资源或一段代码,速度快,适合控制数据访

          private static object obj = new object();
          private static int lockInt;
          private static void LockIntAdd()
          {
              for (var i = 0; i < runTimes; i++)
              {
                  lock (obj)
                  {
                      lockInt++;
                 }
             }
         }

 

你没看错,c#中的lock语法就是临界区(Monitor)的一个语法糖,这大概是90%以上的.net程序员首先想到的锁,不过大部分人都只是知道

有这么个语法,不知道其实是以临界区的方式处理资源竞争。

 

2、互斥量,为协调共同对一个共享资源的单独访问而设计的。

c#中有一个Mutex类,就在System.Threading命名空间下,Mutex其实就是互斥量,互斥量不单单能处理多线程之间的资源竞争,还能处理

进程之间的资源竞争,功能是比较强大的,但是开销也很大,性能比较低。

 

          private static Mutex mutex = new Mutex();
          private static int mutexInt;
          private static void MutexIntAdd()
          {
              for (var i = 0; i < runTimes; i++)
              {
                  mutex.WaitOne();
                  mutexInt++;
                  mutex.ReleaseMutex();
             }
         }

 

 

3、信号量,为控制一个具有有限数量用户资源而设计。

 1         private static Semaphore sema = new Semaphore(1, 1);
 2         private static int semaphoreInt;
 3         private static void SemaphoreIntAdd()
 4         {
 5             for (var i = 0; i < runTimes; i++)
 6             {
 7                 sema.WaitOne();
 8                 semaphoreInt++;
 9                 sema.Release();
10             }
11         }

 

 

4、事   件:用来通知线程有一些事件已发生,从而启动后继任务的开始。

 1         public static AutoResetEvent autoResetEvent = new AutoResetEvent(true);
 2         private static int autoResetEventInt;
 3         private static void AutoResetEventIntAdd()
 4         {
 5             for (var i = 0; i < runTimes; i++)
 6             {
 7                 if (autoResetEvent.WaitOne())
 8                 {
 9                     autoResetEventInt++;
10                     autoResetEvent.Set();
11                 }
12             }
13         }

 

 

5、读写锁,这种锁允许在有其他程序正在写的情况下读取资源,所以如果资源允许脏读,用这个比较合适

 1         private static ReaderWriterLockSlim LockSlim = new ReaderWriterLockSlim();
 2         private static int lockSlimInt;
 3         private static void LockSlimIntAdd()
 4         {
 5             for (var i = 0; i < runTimes; i++)
 6             {
 7                 LockSlim.EnterWriteLock();
 8                 lockSlimInt++;
 9                 LockSlim.ExitWriteLock();
10             }
11         }

 

 

6、原子锁,通过原子操作Interlocked.CompareExchange实现“无锁”竞争

 1         private static int isLock;
 2         private static int ceInt;
 3         private static void CEIntAdd()
 4         {
 5             //long tmp = 0;
 6             for (var i = 0; i < runTimes; i++)
 7             {
 8                 while (Interlocked.CompareExchange(ref isLock, 1, 0) == 1) { Thread.Sleep(1); }
 9 
10                 ceInt++;
11                 Interlocked.Exchange(ref isLock, 0);
12             }
13         }

 

 

7、原子性操作,这是一种特例,野外原子性操作本身天生线程安全,所以无需加锁

1         private static int atomicInt;
2         private static void AtomicIntAdd()
3         {
4             for (var i = 0; i < runTimes; i++)
5             {
6                 Interlocked.Increment(ref atomicInt);
7             }
8         }

 

 

8、不加锁,如果不加锁,那多线程下运行结果肯定是错的,这里贴上来比较一下性能

1         private static int noLockInt;
2         private static void NoLockIntAdd()
3         {
4             for (var i = 0; i < runTimes; i++)
5             {
6                 noLockInt++;
7             }
8         }

 

二、性能测试

1、测试代码,执行1000,10000,100000,1000000次

          private static void Run()
          {
              var stopwatch = new Stopwatch();
              var taskList = new Task[loopTimes];
  
              // 多线程
              Console.WriteLine();
              Console.WriteLine($"              线程数:{loopTimes}");
              Console.WriteLine($"            执行次数:{runTimes}");
             Console.WriteLine($"        校验值应等于:{runTimes * loopTimes}");
 
             // AtomicIntAdd
             stopwatch.Restart();
             for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
             {
                 taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { AtomicIntAdd(); });
             }
             Task.WaitAll(taskList);
             Console.WriteLine($"{GetFormat("AtomicIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{atomicInt}");
 
             // CEIntAdd
             taskList = new Task[loopTimes];
             stopwatch.Restart();
 
             for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
             {
                 taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { CEIntAdd(); });
             }
             Task.WaitAll(taskList);
             Console.WriteLine($"{GetFormat("CEIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{ceInt}");
 
             // LockIntAdd
             taskList = new Task[loopTimes];
             stopwatch.Restart();
 
             for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
             {
                 taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { LockIntAdd(); });
             }
             Task.WaitAll(taskList);
             Console.WriteLine($"{GetFormat("LockIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{lockInt}");
 
             // MutexIntAdd
             taskList = new Task[loopTimes];
             stopwatch.Restart();
 
             for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
             {
                 taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { MutexIntAdd(); });
             }
             Task.WaitAll(taskList);
             Console.WriteLine($"{GetFormat("MutexIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{mutexInt}");
 
             // LockSlimIntAdd
             taskList = new Task[loopTimes];
             stopwatch.Restart();
 
             for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
             {
                 taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { LockSlimIntAdd(); });
             }
             Task.WaitAll(taskList);
             Console.WriteLine($"{GetFormat("LockSlimIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{lockSlimInt}");
 
             // SemaphoreIntAdd
             taskList = new Task[loopTimes];
             stopwatch.Restart();
 
             for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
             {
                 taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { SemaphoreIntAdd(); });
             }
             Task.WaitAll(taskList);
             Console.WriteLine($"{GetFormat("SemaphoreIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{semaphoreInt}");
 
 
             // AutoResetEventIntAdd
             taskList = new Task[loopTimes];
             stopwatch.Restart();

             for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
             {
                 taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { AutoResetEventIntAdd(); });
             }
             Task.WaitAll(taskList);
             Console.WriteLine($"{GetFormat("AutoResetEventIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{autoResetEventInt}");
 
             // NoLockIntAdd
             taskList = new Task[loopTimes];
             stopwatch.Restart();
 
             for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
             {
                 taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { NoLockIntAdd(); });
             }
             Task.WaitAll(taskList);
             Console.WriteLine($"{GetFormat("NoLockIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{noLockInt}");
             Console.WriteLine();
         }

2、线程:10

多线程下解决资源竞争的7种方法_第1张图片

多线程下解决资源竞争的7种方法_第2张图片

多线程下解决资源竞争的7种方法_第3张图片

多线程下解决资源竞争的7种方法_第4张图片

3、线程:50

多线程下解决资源竞争的7种方法_第5张图片

多线程下解决资源竞争的7种方法_第6张图片

三、总结

多线程下解决资源竞争的7种方法_第7张图片

多线程下解决资源竞争的7种方法_第8张图片

 

1)在各种测试中,不加锁肯定是最快的,所以尽量避免资源竞争导致加锁运行

2)在多线程中Interlocked.CompareExchange始终表现出优越的性能,排在第二位

3)第三位lock,临界区也表现出很好的性能,所以在别人说lock性能低的时候请反驳他

4)第四位是原子性变量(Atomic)操作,不过目前只支持变量的自增自减,适用性不强

5)第五位读写锁(ReaderWriterLockSlim)表现也还可以,并且支持无所读,实用性还是比较好的

6)剩下的信号量、事件、互斥量,这三种性能最差,当然他们有各自的适用范围,只是在处理资源竞争这方面表现不好

你可能感兴趣的:(C/C++/C#/dotnet)