Python3 与 C# 并发编程之～ Net篇

NetCore并发编程

示例代码：https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/netcore/4_Concurrency

先简单说下概念（其实之前也有说，所以简说下）：

1. 并发：同时做多件事情
2. 多线程：并发的一种形式
3. 并行处理：多线程的一种（线程池产生的一种并发类型，eg：异步编程）
4. 响应式编程：一种编程模式，对事件进行响应（有点类似于JQ的事件）

Net里面很少用进程，在以前基本上都是线程+池+异步+并行+协程

我这边简单引入一下，毕竟主要是写Python的教程，Net只是帮你们回顾一下，如果你发现还没听过这些概念，或者你的项目中还充斥着各种Thread和ThreadPool的话，真的得系统的学习一下了，现在官网的文档已经很完善了，记得早几年啥都没有，也只能挖那些外国开源项目：

https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/standard/parallel-processing-and-concurrency

1.异步编程（Task）

Task的目的其实就是为了简化Thread和ThreadPool的代码，下面一起看看吧：

异步用起来比较简单，一般IO，DB，Net用的比较多，很多时候都会采用重试机制，举个简单的例子：

/// <summary>
/// 模拟一个网络操作（别忘了重试机制）
/// </summary>
/// <param name="url">url</param>
/// <returns></returns>
private async static Task<string> DownloadStringAsync(string url)
{
    using (var client = new HttpClient())
    {
        // 设置第一次重试时间
        var nextDelay = TimeSpan.FromSeconds(1);
        for (int i = 0; i < 3; i++)
        {
            try
            {
                return await client.GetStringAsync(url);
            }
            catch { }
            await Task.Delay(nextDelay); // 用异步阻塞的方式防止服务器被太多重试给阻塞了
            nextDelay *= 2; // 3次重试机会，第一次1s，第二次2s，第三次4s
        }
        // 最后一次尝试，错误就抛出
        return await client.GetStringAsync(url);
    }
}

然后补充说下Task异常的问题，当你await的时候如果有异常会抛出，在第一个await处捕获处理即可

如果async和await就是理解不了的可以这样想：async就是为了让await生效（为了向后兼容）

对了，如果返回的是void，你设置成Task就行了，触发是类似于事件之类的方法才使用void，不然没有返回值都是使用Task

项目里经常有这么一个场景：等待一组任务完成后再执行某个操作,看个引入案例：

/// <summary>
/// 1.批量任务
/// </summary>
/// <param name="list"></param>
/// <returns></returns>
private async static Task<string[]> DownloadStringAsync(IEnumerable<string> list)
{
    using (var client = new HttpClient())
    {
        var tasks = list.Select(url => client.GetStringAsync(url)).ToArray();
        return await Task.WhenAll(tasks);
    }
}

再举一个场景：同时调用多个同效果的API，有一个返回就好了，其他的忽略

/// <summary>
/// 2.返回首先完成的Task
/// </summary>
/// <param name="list"></param>
/// <returns></returns>
private static async Task<string> GetIPAsync(IEnumerable<string> list)
{
    using (var client = new HttpClient())
    {
        var tasks = list.Select(url => client.GetStringAsync(url)).ToArray();
        var task = await Task.WhenAny(tasks); // 返回第一个完成的Task
        return await task;
    }
}

一个async方法被await调用后，当它恢复运行时就会回到原来的上下文中运行。

如果你的Task不再需要上下文了可以使用：task.ConfigureAwait(false)，eg：写个日记还要啥上下文？

逆天的建议是：在核心代码里面一种使用ConfigureAwait，用户页面相关代码，不需要上下文的加上

其实如果有太多await在上下文里恢复那也是比较卡的，使用ConfigureAwait之后，被暂停后会在线程池里面继续运行

再看一个场景：比如一个耗时操作，我需要指定它的超时时间：

 /// <summary>
/// 3.超时取消
/// </summary>
/// <returns></returns>
private static async Task<string> CancellMethod()
{
    //实例化取消任务
    var cts = new CancellationTokenSource();
    cts.CancelAfter(TimeSpan.FromSeconds(3)); // 设置失效时间为3s
    try
    {
        return await DoSomethingAsync(cts.Token);
    }
    // 任务已经取消会引发TaskCanceledException
    catch (TaskCanceledException ex)
    {

        return "false";
    }
}
/// <summary>
/// 模仿一个耗时操作
/// </summary>
/// <returns></returns>
private static async Task<string> DoSomethingAsync(CancellationToken token)
{
    await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(5), token);
    return "ok";
}

异步这块简单回顾就不说了，留两个扩展，你们自行探讨：

1. 进度方面的可以使用IProgress<T>，就当留个作业自己摸索下吧～
2. 使用了异步之后尽量避免使用task.Wait or task.Result，这样可以避免死锁

Task其他新特征去官网看看吧，引入到此为止了。

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2.并行编程（Parallel）

这个其实出来很久了，现在基本上都是用PLinq比较多点，主要就是：

1. 数据并行：重点在处理数据（eg：聚合）
2. 任务并行：重点在执行任务（每个任务块尽可能独立，越独立效率越高）

数据并行

以前都是Parallel.ForEach这么用，现在和Linq结合之后非常方便.AsParallel()就OK了

说很抽象看个简单案例：

static void Main(string[] args)
{
    IEnumerable<int> list = new List<int>() { 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9 };
    foreach (var item in ParallelMethod(list))
    {
        Console.WriteLine(item);
    }
}
/// <summary>
/// 举个例子
/// </summary>
private static IEnumerable<int> ParallelMethod(IEnumerable<int> list)
{
    return list.AsParallel().Select(x => x * x);
}

正常执行的结果应该是：

1
4
9
25
64
16
49
81

并行之后就是这样了（不管顺序了）：

25
64
1
9
49
81
4
16

当然了，如果你就是对顺序有要求可以使用：.AsOrdered()

/// <summary>
/// 举个例子
/// </summary>
private static IEnumerable<int> ParallelMethod(IEnumerable<int> list)
{
    return list.AsParallel().AsOrdered().Select(x => x * x);
}

其实实际项目中，使用并行的时候：任务时间适中，太长不适合，太短也不适合

记得大家在项目里经常会用到如Sum，Count等聚合函数，其实这时候使用并行就很合适

var list = new List<long>();
for (long i = 0; i < 1000000; i++)
{
    list.Add(i);
}
Console.WriteLine(GetSumParallel(list));

private static long GetSumParallel(IEnumerable<long> list)
{
    return list.AsParallel().Sum();
}

time dotnet PLINQ.dll

499999500000

real	0m0.096s
user	0m0.081s
sys	0m0.025s

不使用并行：（稍微多了点，CPU越密集差距越大）

499999500000

real	0m0.103s
user	0m0.092s
sys	0m0.021s

其实聚合有一个通用方法，可以支持复杂的聚合：(以上面sum为例)

.Aggregate(
            seed:0,
            func:(sum,item)=>sum+item
          );

稍微扩展一下，PLinq也是支持取消的，.WithCancellation(CancellationToken)

Token的用法和上面一样，就不复述了，如果需要和异步结合，一个Task.Run就可以把并行任务交给线程池了

也可以使用Task的异步方法，设置超时时间，这样PLinq超时了也就终止了

PLinq这么方便，其实也是有一些小弊端的，比如它会直接最大程度的占用系统资源，可能会影响其他的任务，而传统的Parallel则会动态调整

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任务并行（并行调用）

这个PLinq好像没有对应的方法，有新语法你可以说下，来举个例子：

await Task.Run(() =>
    Parallel.Invoke(
        () => Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(3)),
        () => Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(2))
    ));

取消也支持：

Parallel.Invoke(new ParallelOptions() { CancellationToken = token }, actions);

扩充说明

其实还有一些比如数据流和响应编程没说，这个之前都是用第三方库，刚才看官网文档，好像已经支持了，所以就不卖弄了，感兴趣的可以去看看，其实项目里面有流数据相关的框架，eg：Spark，都是比较成熟的解决方案了基本上也不太使用这些了。

然后还有一些没说，比如NetCore里面不可变类型（列表、字典、集合、队列、栈、线程安全字典等等）以及限流、任务调度等，这些关键词我提一下，也方便你去搜索自己学习拓展

先到这吧，其他的自己探索一下吧，最后贴一些Nuget库，你可以针对性的使用：

数据流：Microsoft.Tpl.Dataflow
响应编程(Linq的Rx操作)：Rx-Main
不可变类型：Microsoft.Bcl.Immutable