C# 多线程并发下各种锁的性能
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。
几种锁的运用方式
1、原子锁
通过原子操作Interlocked.CompareExchange实现“无锁”竞争。
private static int isLock;
private static int ceInt;
private static void CEIntAdd()
{
//long tmp = 0;
for (var i = 0; i < runTimes; i++)
{
while (Interlocked.CompareExchange(ref isLock, 1, 0) == 1) { Thread.Sleep(1); }
ceInt++;
Interlocked.Exchange(ref isLock, 0);
}
}
2、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，适合控制数据访问。c#中的lock语法就是临界区(Monitor)的一个语法糖。
private static object obj = new object();
private static int lockInt;
private static void LockIntAdd()
{
for (var i = 0; i < runTimes; i++)
{
lock (obj)
{
lockInt++;
}
}
}
3、原子性操作
原子性操作，这是一种特例，原子性操作天生线程安全，所以无需加锁。
private static int atomicInt;
private static void AtomicIntAdd()
{
for (var i = 0; i < runTimes; i++)
{
Interlocked.Increment(ref atomicInt);
}
}
4、读写锁
读写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。
private static ReaderWriterLockSlim LockSlim = new ReaderWriterLockSlim();
private static int lockSlimInt;
private static void LockSlimIntAdd()
{
for (var i = 0; i < runTimes; i++)
{
LockSlim.EnterWriteLock();
lockSlimInt++;
LockSlim.ExitWriteLock();
}
}
5、信号量
信号量，为控制一个具有有限数量用户资源而设计。
private static Semaphore sema = new Semaphore(1, 1);
private static int semaphoreInt;
private static void SemaphoreIntAdd()
{
for (var i = 0; i < runTimes; i++)
{
sema.WaitOne();
semaphoreInt++;
sema.Release();
}
}
6、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。
public static AutoResetEvent autoResetEvent = new AutoResetEvent(true);
private static int autoResetEventInt;
private static void AutoResetEventIntAdd()
{
for (var i = 0; i < runTimes; i++)
{
if (autoResetEvent.WaitOne())
{
autoResetEventInt++;
autoResetEvent.Set();
}
}
}
7、互斥量
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();
}
}
性能测试代码
private static int noLockInt;
private static void NoLockIntAdd()
{
for (var i = 0; i < runTimes; i++)
{
noLockInt++;
}
}
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();
}
性能测试结果
10线程并发运行测试结果
50线程并发运行测试结果
注：以上数据仅是当前测试环境硬件性能下的结果，仅能做相对比较。
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。