Orleans 的异步

Orleans 异步与 TaskFactory.StartNew 的区别(含 Orleans 上下文详解)

本文整理 Orleans 的异步执行模型、与 .NET 中 Task.Run/TaskFactory.StartNew 的差异与影响,并给出在 Grain 与 Client 侧的最佳实践。重点回答:在 Orleans 中什么时候不要用 TaskFactory.StartNew/Task.Run,为什么,以及如何正确处理 Orleans 上下文(RequestContext/调用上下文/激活上下文)。


1) Orleans 的异步与并发模型(核心认知)

  • 单激活、回合制执行(turn-based):每个 Grain 激活默认非可重入,串行处理来自 Runtime 的调用“回合”。这使得在不主动并发的情况下,Grain 内部状态读写是线程安全的。
  • 完全基于 async/await:Orleans 建议在 Grain 中以自然的 async/await 方式写逻辑,不要阻塞(.Result/.Wait()),避免死锁与线程池饥饿。
  • 无依赖 SynchronizationContext:Orleans 运行时不依赖 UI/ASP.NET 式的单线程上下文;await 之后的延续一般在线程池执行,但 Orleans 利用回合调度保证激活级别的顺序性(取决于是否可重入、是否 reentrant/互斥门、是否有并发点)。
  • 上下文传播使用 AsyncLocal:如 RequestContext 通过 AsyncLocal 传播,默认可跨 await 以及大多数任务切换流动。

结论:在 Grain 中用“直写”的 async/await 就是最佳路径,保持顺序语义与上下文一致性。


2) Task.RunTaskFactory.StartNew 的关键差异

两者都在 .NET 线程池上调度工作,但默认行为有重要区别:

  • 调度器选择

    • Task.Run:使用 TaskScheduler.Default(线程池)。
    • TaskFactory.StartNew:默认使用 TaskScheduler.Current(可能不是 Default),且可通过参数强控制选项。这在库代码或特殊调度器环境下(并行库、自定义调度器)容易产生意外。
  • 对 async lambda 的解包

    • Task.Run(async () => ...) 会自动“解包”,直接返回 Task(内部的 Task<Task> 被 unwrap)。
    • TaskFactory.StartNew(async () => ...) 返回的是 Task<Task>,需要手动 .Unwrap();否则调用方很容易以为已完成,但内部任务仍在运行。
  • ExecutionContext/AsyncLocal 流动

    • 二者都会在默认情况下流动 ExecutionContext,因此 AsyncLocal(如 Orleans 的 RequestContext)通常会被继承。
    • StartNew 常伴随自定义 TaskCreationOptions/TaskScheduler 使用,容易无意改变上下文/调度语义,带来更多不确定性。

建议:常规情况下优先用 Task.Run(若确实需要线程池并行),更易于获得直观且正确的行为;避免直接使用 TaskFactory.StartNew,除非非常清楚其所有影响并显式 Unwrap()


3) 在 Orleans Grain 内使用 Task.Run/StartNew 的影响

在 Grain 内部使用这两种 API 会引入“绕过回合调度”的并发点:

  • 状态安全风险

    • Grain 默认依赖“回合制”来保证顺序访问。如果你在 Grain 内部启动并行任务并在其中读/写 Grain 状态,就可能与后续到达的调用交叠,破坏顺序性与线程安全。
    • 特别是 StartNew 配合 TaskScheduler.Current 等非默认调度器时,行为更不透明。
  • 上下文一致性

    • Orleans 的 RequestContext 基于 AsyncLocal,一般会随 Task.Run/StartNew 流动。但如果你在线程内再做跨线程 hop 或使用自定义 TaskScheduler/ConfigureAwait(false) 混用第三方库,仍可能出现上下文丢失的边缘情况。
  • 延续回到 Grain 语义

    • Orleans 不要求延续回到某个 SynchronizationContext;但从并发与状态安全角度看,你应当避免在并发任务内部操作 Grain 状态。将结果通过 await 回到调用链,再以顺序方式处理。

实践结论:

  • 不要在 Grain 内随意使用 Task.Run/TaskFactory.StartNew 以“加速”逻辑。
  • 若必须进行 CPU 密集或阻塞型 I/O(遗留库)隔离:
    • 可以使用 Task.Run 将该段与 Grain 回合解耦,避免阻塞激活线程。
    • 但必须在 await 其完成后,回到顺序路径再访问 Grain 状态。
    • 避免使用 TaskFactory.StartNew,除非你显式 Unwrap() 并完全理解调度差异。

4) Orleans 上下文(RequestContext / 调用过滤器 / 激活上下文)

  • RequestContext

    • 通过 Orleans.Runtime.RequestContext 提供跨调用的键值对传递(如追踪 ID、多租户标识)。
    • 基于 AsyncLocal,默认会跨 await 和绝大多数任务调度流动。
    • 若你在 Task.Run 内部修改 RequestContext,只影响该任务及其子任务,不会“自动回写”到外层调用链。
  • 调用过滤器(IIncomingGrainCallFilter/IOutgoingGrainCallFilter

    • 用于注入横切关注点(Tracing、Metrics、租户鉴权),依赖于请求的上下文流动。
    • 如果在并发任务中绕过常规调用链,过滤器链不参与,你也就绕开了这些横切逻辑。
  • 激活上下文/生命周期

    • OnActivateAsync/OnDeactivateAsync 是激活的生命周期钩子;在这些回调中同样不要开启无序的并发去读写状态。
    • 如果必须并发,遵守“并发任务中不直接访问 Grain 状态”的原则,并在 await 回到顺序后再合并结果。

5) 在 Client/网关侧与 Silo/Grain 侧的差异

  • Client/网关(非 Grain 代码)

    • 可以将 Task.Run 用于 CPU 密集转换或与第三方阻塞库交互,风险相对较小。
    • 仍需注意 RequestContext 的读写语义:如果你依赖它为下游 Grain 调用携带信息,确保在发起调用前已正确设置。
  • Silo/Grain 代码

    • 优先保持纯 async/await 串行流控制,不在 Grain 内启动无序并发。
    • 必要的并发仅限于“隔离阻塞/CPU 密集”,并严格禁止在并发分支中修改 Grain 状态。

6) 常见陷阱与对比清单

  • 陷阱:StartNew(async () => ...) 未解包 → 返回 Task<Task>,上层 await 了一层后误以为完成,导致幽灵并发与异常丢失。应使用 .Unwrap() 或改用 Task.Run
  • 陷阱:在并发任务里写 Grain 状态 → 打破回合串行语义,产生竞态。
  • 陷阱:.Result/.Wait() → 可能死锁或导致线程池饥饿,影响全局吞吐与延迟。
  • 陷阱:自定义 TaskScheduler → 与 Orleans 的预期行为不一致,调度不可预期。

对比要点:

  • 是否应在 Grain 中主动并发? 通常不应。仅在隔离外部阻塞/CPU 场景使用,并回到顺序路径合并结果。
  • 需要线程池 offload?Task.Run,避免 StartNew 的易错默认;不要在 offload 任务中触碰 Grain 状态。
  • 上下文是否会丢? 一般不会,但不要依赖并发分支对外层 RequestContext 的“回写”。

7) 推荐实践(示例)

避免在 Grain 内直接使用 TaskFactory.StartNew;如需 offload:

// Grain 方法内部
public async Task<int> ComputeAsync(Input input)
{
    // 正确:offload CPU/阻塞任务,但不在并发分支读写 Grain 状态
    var result = await Task.Run(() => HeavyCpuWork(input));

    // 回到顺序路径后再安全地操作 Grain 状态
    this.state.Value = result;
    await this.WriteStateAsync();
    return result;
}

错误示例(不要这么做):

// 不建议:StartNew + async 未 Unwrap,且在并发分支内修改状态
var task = Task.Factory.StartNew(async () =>
{
    var r = await SomeIoAsync();
    this.state.Value = r; // 与 Grain 回合并发,存在竞态
});
await task; // 这里只等待到外层 Task 完成,内部 Task 可能仍在运行

8) 配置与 ConfigureAwait(false) 说明

  • Orleans 不依赖特定的 SynchronizationContext;在 Grain 中使用 ConfigureAwait(false) 一般是安全的。
  • 更关键的是不要阻塞与不要在并发分支修改 Grain 状态。

9) 结论

  • 在 Orleans 中,优先使用自然的 async/await 串行控制,不要用 TaskFactory.StartNew 来“制造并发”。
  • 确需 offload 时用 Task.Run,并把状态读写放在 await 之后的顺序路径中执行。
  • 谨慎处理上下文:RequestContext 通常会流动,但不要依赖并发分支对其的回写;过滤器链只覆盖通过 Orleans 调用管道的请求。
Orleans 项目基本上被认为是并行计算模型 Actor Model 的分布式版本。  虽然已经存在 Erlang 和 Akka 这样利用 Actor Model 的框架,用户仍然需要做很多工作来确保那些 actors 保持在线以及能够处理故障和恢复。Orleans 框架着眼复杂项目和 actor 管理,让用户能够编写分布式项目而无需担心。    关于自家的云计算平台,微软最大的一个卖点就是开发人员可以使用.NET、Visual Studio和其它编程工具来编写Azure应用程序。不过这并不是事情的全部,微软研究人员正在研发下一代云计算编程模式和相关工具,根据最新的资 料,Orleans就微软下一代云计算编程模式(之一)。    Orleans是一种新的编程模式,用来提升微软通用语言运行库(CLR)的抽象水平,它引入了“grains”的概念,这是一个可以在数据中心之 间迁移的计算和数据存储单元。Orleans自身还将提供很多运行时,包括Geo-Distribution、数据复制与一致行、性能监控、自适应控制、 运行时监控、分布式调试。    Orleans的宗旨就是为了创建一种既适用于客户端又适用于服务器的编程模式,简化代码调试,提高代码的可移植性。    目前已知的资料并没有任何关于Orleans开发计划的内容,Orleans也许还处在概念设计阶段,也许已经开始了初期的开发工作,这些都要耐心等待才会有答案。相关入门教程: http://www.rm5u.com/orleans/orleans-intro.html 标签:云计算
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