一个简单的 Task 不会消耗多少时间，但如果你不合适地将 Task 转为同步等待，那么也可能很快耗尽线程池的所有资源，出现类似死锁的情况。
本文将以一个最简单的例子说明如何出现以及避免这样的问题。
本文内容
耗时的 Task.Run
谁都不会认为 Task.Run(() => 1) 这个异步任务执行会消耗多少时间。
但实际上，如果你的代码写得不清真，它真的能消耗大量的时间，这种时间消耗有点像死锁。
下图分别是 7 个这样的任务、8 个这样的任务和 16 个这样的任务的耗时：
可以发现，8 个任务和 16 个任务的耗时很不正常。
在实际的测试当中，1~7 个任务的耗时几乎相同，而到后面每增加一个任务会增加大量时间。
| 任务个数 | 耗时 (ms) |
|---|---|
| 1 | 39 |
| 2 | 54 |
| 3 | 58 |
| 4 | 50 |
| 5 | 49 |
| 6 | 45 |
| 7 | 54 |
| 8 | 1027 |
| 9 | 2030 |
| 10 | 3027 |
| 11 | 4027 |
| 12 | 5032 |
| 13 | 6027 |
| 14 | 7029 |
| 15 | 8025 |
| 16 | 9025 |
任务计时采用的是 Stopwatch，关于为什么要使用这种计时方式，可以阅读 .NET/C# 在代码中测量代码执行耗时的建议（比较系统性能计数器和系统时间）
从图中，我们可以很直观地观察到，每多一个任务，就会多花 1 秒的事件。这可以认为默认情况下线程池在增加线程的时候，发现如果线程不够，会等待 1 秒之后才会创建新的线程。
最简复现代码
class Program
{
static async Task Main(string[] args)
{
Console.Title = "walterlv task demo";
var stopwatch = Stopwatch.StartNew();
var task = Enumerable.Range(0, 8).Select(i => Task.Run(() => DoAsync(i).Result)).ToList();
await Task.WhenAll(task);
Console.WriteLine($"耗时: {stopwatch.Elapsed}");
Console.Read();
}
private static async Task<int> DoAsync(int index)
{
return await Task.Run(() => 1);
}
}
原因
你可以阅读 .NET 默认的 TaskScheduler 和线程池（ThreadPool）设置 了解线程池创建新工作线程的规则。这里其实真的是类似于死锁的一个例子。
- 一开始，我们创建了 n 个 Task，然后分别安排在线程池中执行，并在每个 Task 中等待任务执行完毕；
- 随后这 n 个 Task 分别再创建了 n 个子 Task，并继续安排在线程池中执行；
- 这时问题来了，由于前面 n 个 Task 在等待中，所以占用了线程池的线程资源：
- 如果 n < 线程池最小线程数，那么当前线程池中还有剩余工作线程帮助完成子 Task；
- 但如果 n >= 线程池最小线程数，那么当前线程池中便没有新的工作线程来完成子 Task；于是一开始的等待也不会完成；必须等线程池开启新的工作线程后，任务才可以继续。
带线程池开启新的线程之前，以上那些线程就是处于死锁的状态！由于线程池开启新的工作线程需要等待一段时间（例如每秒最多开启一个新的线程），所以每增加一个这样的任务，那么消耗的时间便会持续增加。
解决
去掉这里本来多余的 Task.Run 问题便可以解决。或者一直 async/await 中间不要转换为同步代码，那么问题也能解决。
我会遇到以上代码，是因为在库中写了类似 DoAsync 那样的方法。同时为了方便使用，封装了一个同步等待的属性。在业务使用方，觉得获取此属性可能比较耗时，于是用了 Task.Run 在后台线程调用。同时由于这是一个可能大量并发的操作，于是造成了以上悲剧。
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