.Net多线程

深入理解.NET多线程
本文探讨了.NET中多线程技术的发展历程,包括Thread、ThreadPool、Task/TaskFactory及Parallel的不同应用场景与优缺点,并讨论了线程安全问题及其解决方案。

.Net的多线程历经历代的演变,已经变得越来越易用简便了,我们可以从头回顾一下:

Thread & ThreadPool

        static void LockCount()
        {
            LockCounter.count = 0;
            List<Thread> threadList = new List<Thread>(threadMax);
            var start = DateTime.Now;
            for (int i = 0; i < threadMax; i++)
            {
                var thread = new Thread(LockCounter.Increase);//tell thread what it need to do
                threadList.Add(thread);
                thread.Start();// an optional object parameter if LockCounter.Increase need
            }

            while (threadList.Any(p => p.IsAlive)) { }//block main thread by checking thread state

            Console.WriteLine((DateTime.Now - start).TotalMilliseconds + "ms");
            Console.WriteLine("Lock New Thread Counter.count:" + LockCounter.count);
        }

通过Thread.IsAlive方法判断是否所有的子线程都执行完成。

这种多线程方式显然比同步方式要快多了,在我4核的机器上快了近4倍。但是带来的负面作用是CPU的压力会很大。原因是创建或使用线程需要如下开销:

线程创建及切换开销

线程创建之前

1.系统为线程分配并初始化一个线程内核对象;

2.系统为每个线程保留1MB的地址空间(按需提交)用于线程用户模式堆栈;

3.系统为线程分配12KB(左右)的地址空间用于线程的内核模式堆栈。

线程创建之后

4.Windows调用当前进程中的每个DLL都有的一个函数,用来通知进程中的所有DLL,操作系统创建了一个新的线程。

销毁一个线程时

5.当前进程中的所有DLL都要接收一个关于该线程即将"死亡"的通知;

6.线程的内核对象及创建时系统分配的堆栈需要释放。

 

调度

Windows必须决定CPU下一个次(每隔约20毫秒)调度那一个线程使其运行

 

上下文切换的开销

1.进入内核模式;

2.将CPU的寄存器保存到当前正在执行的线程的内核对象中。

注明:X86架构下CPU寄存器占了大约700字节(Byte)的空间,X64架构下CPU寄存器大约占了1024(Byte)的空间,IA64架构下CPU寄存器占了大约2500Byte的空间。

3.需要一个自旋锁(spin lock),确定下一次调度那一个线程,然后再释放该自旋锁。如果下一次调度的线程属于同一个进程,那么此处开销更大,因为OS必须先切换虚拟地址空间。

4.把即将要运行的线程的内核对象的地址加载到CPU寄存器中。

5.退出内核模式。

由此可见,创建和切换线程的代价可不小。一个有效的优化方案就是使用线程池:

static void LockThreadPoolCount()
        {
            LockCounter.count = 0;
            //WaitHandle[] handles = new WaitHandle[threadMax];
            var start = DateTime.Now;
            ThreadPool.SetMaxThreads(4, 4);
            for (int i = 0; i < threadMax; i++)
            {
                //handles[i] = new AutoResetEvent(true);
                ThreadPool.QueueUserWorkItem(WaitCallBack);
            }
            //WaitHandle.WaitAll(handles);
            while (true)
            {
                int maxWorkerThreads, workerThreads, portThreads;
                ThreadPool.GetMaxThreads(out maxWorkerThreads, out portThreads);
                ThreadPool.GetAvailableThreads(out workerThreads, out portThreads);
                if (maxWorkerThreads == workerThreads)//通过线程池内的可用工作线程数来判断是否所有线程都已回归线程池
                {
                    break;
                }
            }
            Console.WriteLine((DateTime.Now - start).TotalMilliseconds + "ms");
            Console.WriteLine("Lock Thread Pool Counter.count:" + LockCounter.count);
        }

        static void WaitCallBack(object paramter)//线程池只支持传入一个带object参数且空返回的方法
        {
            LockCounter.Increase();
        }

线程池相比线程有以下优缺点:

优点:重复利用已创建的CLR线程以减小开销

缺点:1.无法精确控制线程状态

         2.针对长期运行的线程不合适

         3.线程池内部创建启动线程有一点延时,且同时启动的速度受最小线程数影响,默认是4,单核最大250。CLR创建线程的速度是每秒不超过2个。

在本例中,首先线程池并不会真的循环1000次,而是会根据实际情况逐渐增加新线程。若线程释放的速度与任务增加速度达到某种平衡,线程池会选择使用已有的线程。正因为如此,其创建线程的大小是根据CPU核数而有上限的,且生成速度也有限制。

另一点,不像单个线程可以控制状态,线程池内线程被全权委托,无法控制。所以当我们需要判断子线程执行情况时,只能使用WaitHandler或者本例中的最大可用线程数来判断。然而WaitHandler中可处理的线程数最大只能是64个,超过将引发异常,所以本例中只能使用后一种方式相当不便。

 

Task/Task Factory & Parallel

选用Task和Parrallel才是真正的简洁美观。Task不但像单个Thread一样可用控制Task之间的状态,还可以有返回值。TaskFactory可以像使用ThreadPool一样自动优化线程数。对于不需要交互的行为之间还可以使用Parallel。最妙的是他们还不用手动让主线程等待,非常简洁。

        static void LockParallelCount()
        {
            LockCounter.count = 0;
            var actions = new Action[threadMax];
            var start = DateTime.Now;

            Parallel.Invoke();
            for (int i = 0; i < threadMax; i++)
            {
                actions[i] = () =>
                {
                    LockCounter.Increase();
                };
            }
            Parallel.Invoke(actions);
            Console.WriteLine((DateTime.Now - start).TotalMilliseconds + "ms");
            Console.WriteLine("Lock Parallel Counter.count:" + LockCounter.count);
        }

如果深入代码,可以发现Parallel针对传入的方法数组的数量是有额外优化的,且内部实现也是使用了TaskFactory。

值得注意的是Parallel中的action是互不干扰没有依赖的,即执行顺序是不固定的。

 

线程安全:Volatile关键字 与Memory Barrier(内存屏障)

以下两篇详细阐述了Volatile 与Memory Barrier的概念。两者都是为了解决多核下的线程安全问题的。是两个不同的解决方案。Volatile是每次强制都从内存读取而不是寄存器中。Memory Barrier则是要求读取或赋值前强行同步内存值到寄存器中。实际上Volatile并不能像MSDN上宣称的那样能很好的解决线程间数据同步的问题,首先它有很多使用限制。而很多我们常用的线程同步技术如Lock(Monitor),或Task等内部都使用了Memory Barrier。另外,Thread还有VolatileRead和VolatileWrite方法,其内部实现却是依靠Memory Barrier。

http://www.albahari.com/threading/part4.aspx#_Memory_Barriers_and_Volatility

http://blog.chinaunix.net/uid-25739055-id-2973550.html

转载于:https://www.cnblogs.com/Vincent-Sun/p/5634165.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值