深入详解 C# Task.Run异步任务
目录
Task.Run
Task.Run 的底层原理
默认并发数量
控制并发
使用 SemaphoreSlim
代码解析
使用 Parallel.ForEach
代码解析
注意事项
自定义任务调度器
代码解析
使用自定义任务调度器：
总结
Task.Run
Task.Run 是 .NET 中创建和启动异步任务的一种便捷方法。它通过将一个委托排队到 .NET 线程池来创建并运行任务。理解 Task.Run 的底层原理、默认并发数量以及并发控制方法对于优化并发程序至关重要。
Task.Run 的底层原理
-
任务创建与启动：
Task.Run本质上是调用了Task.Factory.StartNew方法，并设置了默认的任务调度选项和任务创建选项。- 具体来说，
Task.Run等价于Task.Factory.StartNew(action, CancellationToken.None, TaskCreationOptions.DenyChildAttach, TaskScheduler.Default)。
-
线程池：
Task.Run使用 .NET 线程池 (ThreadPool) 来执行任务。线程池是一个全局的、共享的资源，管理和复用一组线程。- 线程池通过一种自适应算法动态调整线程的数量，以应对当前的工作负载。
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任务调度器：
Task.Run使用默认的任务调度器 (TaskScheduler.Default)，它依赖于线程池来调度任务。- 默认任务调度器会将任务排队到线程池，然后线程池中的线程会从队列中获取任务并执行。
默认并发数量
-
线程池的并发策略：
- 线程池的初始线程数取决于系统的处理器核心数（CPU 核数）。对于每个逻辑处理器，线程池会保留一个或多个线程以处理任务。
- 线程池有一个最小线程数和一个最大线程数。最小线程数可以通过
ThreadPool.SetMinThreads方法设置，默认情况下等于逻辑处理器的数量。 - 当线程池中的线程处于忙碌状态时，线程池会判断是否需要创建新线程。创建新线程的决策基于一个自适应的算法，该算法考虑了任务队列的长度、任务的执行时间等因素。
-
最大并发数：
虽然线程池可以动态调整线程数量，但默认情况下，线程池的最大线程数是相对较高的。可以通过ThreadPool.GetMaxThreads获取这个值。int workerThreads, completionPortThreads; ThreadPool.GetMaxThreads(out workerThreads, out completionPortThreads); Console.WriteLine($"Max Worker Threads: {workerThreads}, Max Completion Port Threads: {completionPortThreads}");
控制并发
使用 SemaphoreSlim
SemaphoreSlim 是一种轻量级的同步原语，可以用来控制同时执行的任务数量。通过在任务开始时等待信号量，在任务结束时释放信号量来实现并发控制。
// 异步方法，用于处理文档列表，通过信号量限制并发任务的数量
private async Task ProcessDocumentListAsync(List documents)
{
// 存储任务的列表
var tasks = new List();
// 创建一个信号量，限制并发任务数量为5
var semaphore = new SemaphoreSlim(5);
// 遍历文档列表
foreach (var doc in documents)
{
// 等待信号量，确保并发任务不超过5个
await semaphore.WaitAsync();
// 将处理文档的任务添加到任务列表
tasks.Add(Task.Run(async () =>
{
try
{
// 异步处理文档
await ProcessDocumentAsync(doc);
}
finally
{
// 任务完成后释放信号量
semaphore.Release();
}
}));
}
// 等待所有任务完成
await Task.WhenAll(tasks);
}
// 异步方法，用于处理单个文档
private async Task ProcessDocumentAsync(string document)
{
// 模拟文档处理，通过延时模拟耗时操作
await Task.Delay(1000);
// 打印处理完成的信息
Console.WriteLine($"Processed document: {document}");
}
代码解析
ProcessDocumentListAsync方法：
- 参数：接受一个文档列表 (
List)。documents - 任务列表：创建一个空的任务列表
tasks用于存储所有的处理任务。- 信号量：创建一个信号量
semaphore，初始计数为5，这意味着最多允许5个并发任务。- 遍历文档列表：使用
foreach循环遍历所有文档。
- 等待信号量：调用
await semaphore.WaitAsync()，当信号量计数大于0时，允许任务继续；否则，等待。- 添加任务：使用
Task.Run启动一个新任务来处理文档，并将其添加到任务列表tasks中。- 任务内容：在任务中调用
ProcessDocumentAsync方法异步处理文档。
try-finally块：确保任务执行完成后，无论是否发生异常，都会释放信号量。- 等待所有任务完成：
await Task.WhenAll(tasks)确保所有添加到任务列表中的任务全部完成。
ProcessDocumentAsync方法：
- 参数：接受一个文档 (
string document)。- 模拟处理：使用
await Task.Delay(1000)模拟耗时的文档处理操作，延时1秒。- 打印信息：处理完成后，打印处理文档的消息。
该代码通过使用信号量 (
SemaphoreSlim) 控制并发任务的数量，确保同一时刻最多只有5个文档处理任务在运行。每个文档处理任务通过Task.Run启动，并调用ProcessDocumentAsync方法来模拟实际的文档处理。任务完成后，无论是否发生异常，都会释放信号量，从而允许新的任务启动。最后，ProcessDocumentListAsync方法等待所有任务完成后才返回。通过这种方式，可以有效地控制并发任务数量，避免因过多并发任务导致的资源耗尽或性能下降。
使用 Parallel.ForEach
Parallel.ForEach 提供了并行化处理集合的方法，可以通过 ParallelOptions 来控制并行程度。
// 设置并行选项, 限制并行任务的最大数量为5个
var parallelOptions = new ParallelOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = 5
};
// 使用 Parallel.ForEach 并行处理文档列表
Parallel.ForEach(documents, parallelOptions, (doc) =>
{
// 调用异步方法处理文档，在此处使用 .Wait() 同步等待异步方法完成
ProcessDocumentAsync(doc).Wait();
});
代码解析
设置并行选项：创建
ParallelOptions对象，并设置MaxDegreeOfParallelism属性为5，从而限制并行任务的最大数量。并行处理文档：使用
Parallel.ForEach方法遍历文档列表：
- 传入
documents作为文档列表。- 传入
parallelOptions以控制并行度。- 对每个文档执行 lambda 表达式中的操作，调用
ProcessDocumentAsync(doc).Wait()同步等待异步文档处理完成。注意事项
同步等待异步方法：使用
.Wait()方法将异步方法ProcessDocumentAsync转为同步，这种方式可能会引发一些潜在的问题，如死锁。如果ProcessDocumentAsync方法内部有await，应当注意避免在上下文中使用.Wait()或.Result，因为它们会阻塞线程。上下文捕获：如果
ProcessDocumentAsync方法有上下文捕获（如 UI 线程上下文），则使用.Wait()可能导致死锁或性能问题。可以使用ConfigureAwait(false)来避免这些问题。
自定义任务调度器
可以通过实现自定义的任务调度器 (TaskScheduler) 来更精细地控制任务的调度和并发。
// 自定义任务调度器，用于限制并发任务的最大数量
public class LimitedConcurrencyLevelTaskScheduler : TaskScheduler
{
// 最大并发任务数量
private readonly int maxDegreeOfParallelism;
// 用于存储待执行任务的队列
private readonly LinkedList tasks = new LinkedList();
// 当前正在运行的任务数量
private int runningTasks;
// 构造函数，初始化最大并发任务数量
public LimitedConcurrencyLevelTaskScheduler(int maxDegreeOfParallelism)
{
this.maxDegreeOfParallelism = maxDegreeOfParallelism;
}
// 返回当前计划的任务。这对于调试和监控工具非常有用。
protected override IEnumerable GetScheduledTasks()
{
lock (tasks)
{
// 返回任务队列中的任务数组
return tasks.ToArray();
}
}
// 将任务排队到任务队列中。如果运行的任务小于最大并发任务数，则立即执行任务。
protected override void QueueTask(Task task)
{
lock (tasks)
{
// 将任务添加到队列尾部
tasks.AddLast(task);
// 如果当前运行的任务数量小于最大并发任务数量，则启动一个新任务
if (runningTasks < maxDegreeOfParallelism)
{
runningTasks++;
// 通知线程池有待处理工作
NotifyThreadPoolOfPendingWork();
}
}
}
// 通知线程池有待处理的工作
private void NotifyThreadPoolOfPendingWork()
{
// 使用线程池执行任务
ThreadPool.UnsafeQueueUserWorkItem(_ =>
{
// 从任务队列中取出第一个任务
Task item;
lock (tasks)
{
item = tasks.First.Value;
tasks.RemoveFirst();
}
// 尝试执行任务
base.TryExecuteTask(item);
lock (tasks)
{
// 任务执行完成，减少运行中的任务计数
runningTasks--;
// 如果还有待执行的任务，则递归通知线程池
if (tasks.Count > 0)
{
runningTasks++;
NotifyThreadPoolOfPendingWork();
}
}
}, null);
}
// 尝试在线程中的同步上下文内执行任务
protected override bool TryExecuteTaskInline(Task task, bool taskWasPreviouslyQueued)
{
// 如果任务已排队，则不在线程内执行
if (taskWasPreviouslyQueued)
return false;
// 直接执行任务
return base.TryExecuteTask(task);
}
}
代码解析
LimitedConcurrencyLevelTaskScheduler类：这是一个继承自TaskScheduler的自定义任务调度器，主要用于限制并发任务的最大数量。字段：
maxDegreeOfParallelism：最大并发任务数量。tasks：用于存储排队等待执行的任务队列。runningTasks：当前正在运行的任务数量。构造函数：初始化最大并发任务数量。
GetScheduledTasks方法：返回当前排队的任务数组，这对于调试和监控非常有用。
QueueTask方法：将任务添加到任务队列中，并在当前运行的任务数量少于最大并发数量时启动新任务。
NotifyThreadPoolOfPendingWork方法：通知线程池有待处理的任务，从任务队列中取出任务并执行，递归地处理后续任务。
TryExecuteTaskInline方法：尝试在线程中的同步上下文内直接执行任务，如果任务已经排队则返回false，否则直接执行任务。
使用自定义任务调度器：
var scheduler = new LimitedConcurrencyLevelTaskScheduler(5);
var tasks = new List();
foreach (var doc in documents)
{
tasks.Add(Task.Factory.StartNew(() =>
ProcessDocumentAsync(doc).Wait(),
CancellationToken.None,
TaskCreationOptions.None,
scheduler));
}
Task.WaitAll(tasks.ToArray());
总结
Task.Run将任务排队到线程池中执行，线程池会根据工作负载动态调整线程数量。- 默认并发数量 由线程池管理，系统会根据当前的负载自动调整。
- 控制并发 可以通过使用
SemaphoreSlim、Parallel.ForEach、自定义任务调度器等方式来实现。
通过理解和应用这些机制，可以更好地控制并发任务的执行，实现高效的并发编程。