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.net线程池内幕

2024-08-27 18:29:46   221人阅读

线程池的作用
线程池，顾名思义，线程对象池。Task和TPL都有用到线程池，所以了解线程池的内幕有助于你写出更好的程序。由于篇幅有限，在这里我只讲解以下核心概念：

  • 线程池的大小
  • 如何调用线程池添加任务
  • 线程池如何执行任务

Threadpool也支持操控IOCP的线程，但在这里我们不研究它，和task以及TPL相关的会在其他博客中详解。

线程池的大小
不管什么池，总有尺寸，ThreadPool也不例外。ThreadPool提供了4个方法来调整线程池的大小：

  • SetMaxThreads
  • GetMaxThreads
  • SetMinThreads
  • GetMinThreads

SetMaxThreads指定线程池最多可以有多少个线程，而GetMaxThreads自然就是获取这个值。SetMinThreads指定线程池中最少存活的线程的数量，而GetMinThreads就是获取这个值。
为何要设置一个最大数量和有一个最小数量呢？原来线程池的大小取决于若干因素，如虚拟地址空间的大小等。比如你的计算机是4g内存，而一个线程的初始堆栈大小为1m，那么你最多能创建4g/1m的线程（忽略操作系统本身以及其他进程内存分配）；正因为线程有内存开销，所以如果线程池的线程过多而又没有被完全使用，那么这就是对内存的一种浪费，所以限制线程池的最大数是很make sense的。
那么最小数又是为啥？线程池就是线程的对象池，对象池的最大的用处是重用对象。为啥要重用线程，因为线程的创建与销毁都要占用大量的cpu时间。所以在高并发状态下，线程池由于无需创建销毁线程节约了大量时间，性能也远远高于多线程。最小数可以让你调整最小的存活线程数量来应对高并发。

如何调用线程池添加任务
线程池主要提供了2个方法来调用：QueueUserWorkItem和UnsafeQueueUserWorkItem。
两个方法的代码基本一致，除了attribute不同，QueueUserWorkItem可以被partial trust的代码调用，而UnsafeQueueUserWorkItem只能被full trust的代码调用。
接着看看源代码：

1 public static bool QueueUserWorkItem(WaitCallback callBack)
2 {
3 StackCrawlMark stackMark = StackCrawlMark.LookForMyCaller;
4 return ThreadPool.QueueUserWorkItemHelper(callBack, (object) null, ref stackMark, true);
5 }

QueueUserWorkItemHelper首先调用ThreadPool.EnsureVMInitialized()来确保CLR虚拟机初始化（VM是一个统称，不是单指java虚拟机，也可以指CLR的execution engine），紧接着实例化ThreadPoolWorkQueue，最后调用ThreadPoolWorkQueue的Enqueue方法并传入callback和true。

 1 [SecurityCritical]
 2 public void Enqueue(IThreadPoolWorkItem callback, bool forceGlobal)
 3 {
 4 ThreadPoolWorkQueueThreadLocals queueThreadLocals = (ThreadPoolWorkQueueThreadLocals) null;
 5 if (!forceGlobal)
 6 queueThreadLocals = ThreadPoolWorkQueueThreadLocals.threadLocals;
 7 if (this.loggingEnabled)
 8 FrameworkEventSource.Log.ThreadPoolEnqueueWorkObject((object) callback);
 9 if (queueThreadLocals != null)
10 {
11 queueThreadLocals.workStealingQueue.LocalPush(callback);
12 }
13 else
14 {
15 ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment comparand = this.queueHead;
16 while (!comparand.TryEnqueue(callback))
17 {
18 Interlocked.CompareExchange<ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment>(ref comparand.Next, new ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment(), (ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment) null);
19 for (; comparand.Next != null; comparand = this.queueHead)
20 Interlocked.CompareExchange<ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment>(ref this.queueHead, comparand.Next, comparand);
21 }
22 }
23 this.EnsureThreadRequested();
24 }

ThreadPoolWorkQueue主要包含2个“queue”(实际是数组)，一个为QueueSegment（global work queue），另一个是WorkStealingQueue(local work queue)。两者具体的区别会在Task/TPL里讲解，这里暂不解释。
由于forceGlobal是true，所以执行到了comparand.TryEnqueue(callback)，也就是QueueSegment.TryEnqueue。comparand先从队列的头(queueHead)开始enqueue，如果不行就继续往下enqueue，成功后再赋值给queueHead。
让我们来看看QueueSegment的源代码：

 1 public QueueSegment()
 2 {
 3 this.nodes = new IThreadPoolWorkItem[256];
 4 }
 5 
 6 public bool TryEnqueue(IThreadPoolWorkItem node)
 7 {
 8 int upper;
 9 int lower;
10 this.GetIndexes(out upper, out lower);
11 while (upper != this.nodes.Length)
12 {
13 if (this.CompareExchangeIndexes(ref upper, upper + 1, ref lower, lower))
14 {
15 Volatile.Write<IThreadPoolWorkItem>(ref this.nodes[upper], node);
16 return true;
17 }
18 }
19 return false;
20 }

这个所谓的global work queue实际上是一个IThreadPoolWorkItem的数组，而且限死256，这是为啥？难道是因为和IIS线程池(也只有256个线程）对齐？使用interlock和内存写屏障volatile.write来保证nodes的正确性，比起同步锁性能有很大的提高。最后调用EnsureThreadRequested，EnsureThreadRequested会调用QCall把请求发送至CLR，由CLR调度ThreadPool。

线程池如何执行任务
线程被调度后通过ThreadPoolWorkQueue的Dispatch方法来执行callback。

 1 internal static bool Dispatch()
 2 {
 3 ThreadPoolWorkQueue threadPoolWorkQueue = ThreadPoolGlobals.workQueue;
 4 int tickCount = Environment.TickCount;
 5 threadPoolWorkQueue.MarkThreadRequestSatisfied();
 6 threadPoolWorkQueue.loggingEnabled = FrameworkEventSource.Log.IsEnabled(EventLevel.Verbose, (EventKeywords) 18);
 7 bool flag1 = true;
 8 IThreadPoolWorkItem callback = (IThreadPoolWorkItem) null;
 9 try
10 {
11 ThreadPoolWorkQueueThreadLocals tl = threadPoolWorkQueue.EnsureCurrentThreadHasQueue();
12 while ((long) (Environment.TickCount - tickCount) < (long) ThreadPoolGlobals.tpQuantum)
13 {
14 try
15 {
16 }
17 finally
18 {
19 bool missedSteal = false;
20 threadPoolWorkQueue.Dequeue(tl, out callback, out missedSteal);
21 if (callback == null)
22 flag1 = missedSteal;
23 else
24 threadPoolWorkQueue.EnsureThreadRequested();
25 }
26 if (callback == null)
27 return true;
28 if (threadPoolWorkQueue.loggingEnabled)
29 FrameworkEventSource.Log.ThreadPoolDequeueWorkObject((object) callback);
30 if (ThreadPoolGlobals.enableWorkerTracking)
31 {
32 bool flag2 = false;
33 try
34 {
35 try
36 {
37 }
38 finally
39 {
40 ThreadPool.ReportThreadStatus(true);
41 flag2 = true;
42 }
43 callback.ExecuteWorkItem();
44 callback = (IThreadPoolWorkItem) null;
45 }
46 finally
47 {
48 if (flag2)
49 ThreadPool.ReportThreadStatus(false);
50 }
51 }
52 else
53 {
54 callback.ExecuteWorkItem();
55 callback = (IThreadPoolWorkItem) null;
56 }
57 if (!ThreadPool.NotifyWorkItemComplete())
58 return false;
59 }
60 return true;
61 }
62 catch (ThreadAbortException ex)
63 {
64 if (callback != null)
65 callback.MarkAborted(ex);
66 flag1 = false;
67 }
68 finally
69 {
70 if (flag1)
71 threadPoolWorkQueue.EnsureThreadRequested();
72 }
73 return true;
74 }

while语句判断如果执行时间少于30ms会不断继续执行下一个callback。这是因为大多数机器线程切换大概在30ms，如果该线程只执行了不到30ms就在等待中断线程切换那就太浪费CPU了，浪费可耻啊！
Dequeue负责找到需要执行的callback：

 1 public void Dequeue(ThreadPoolWorkQueueThreadLocals tl, out IThreadPoolWorkItem callback, out bool missedSteal)
 2 {
 3 callback = (IThreadPoolWorkItem) null;
 4 missedSteal = false;
 5 ThreadPoolWorkQueue.WorkStealingQueue workStealingQueue1 = tl.workStealingQueue;
 6 workStealingQueue1.LocalPop(out callback);
 7 if (callback == null)
 8 {
 9 for (ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment comparand = this.queueTail; !comparand.TryDequeue(out callback) && comparand.Next != null && comparand.IsUsedUp(); comparand = this.queueTail)
10 Interlocked.CompareExchange<ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment>(ref this.queueTail, comparand.Next, comparand);
11 }
12 if (callback != null)
13 return;
14 ThreadPoolWorkQueue.WorkStealingQueue[] current = ThreadPoolWorkQueue.allThreadQueues.Current;
15 int num = tl.random.Next(current.Length);
16 for (int length = current.Length; length > 0; --length)
17 {
18 ThreadPoolWorkQueue.WorkStealingQueue workStealingQueue2 = Volatile.Read<ThreadPoolWorkQueue.WorkStealingQueue>(ref current[num % current.Length]);
19 if (workStealingQueue2 != null && workStealingQueue2 != workStealingQueue1 && workStealingQueue2.TrySteal(out callback, ref missedSteal))
20 break;
21 ++num;
22 }
23 }

因为我们把callback添加到了global work queue，所以这里的local work queue(workStealingQueue)找不到callback，所以只能在global work queue查找，local work queue会在task里讲解。先从global work queue的起始位置查找，直到尾部。所以global work quque里的callback是FIFO的执行顺序。

 1 public bool TryDequeue(out IThreadPoolWorkItem node)
 2 {
 3 int upper;
 4 int lower;
 5 this.GetIndexes(out upper, out lower);
 6 while (lower != upper)
 7 {
 8 // ISSUE: explicit reference operation
 9 // ISSUE: variable of a reference type
10 int& prevUpper = @upper;
11 // ISSUE: explicit reference operation
12 int newUpper = ^prevUpper;
13 // ISSUE: explicit reference operation
14 // ISSUE: variable of a reference type
15 int& prevLower = @lower;
16 // ISSUE: explicit reference operation
17 int newLower = ^prevLower + 1;
18 if (this.CompareExchangeIndexes(prevUpper, newUpper, prevLower, newLower))
19 {
20 SpinWait spinWait = new SpinWait();
21 while ((node = Volatile.Read<IThreadPoolWorkItem>(ref this.nodes[lower])) == null)
22 spinWait.SpinOnce();
23 this.nodes[lower] = (IThreadPoolWorkItem) null;
24 return true;
25 }
26 }
27 node = (IThreadPoolWorkItem) null;
28 return false;
29 }

使用自旋锁和内存读屏障来避免内核态和用户态的切换，提高了获取callback的性能。如果还是没有callback，那么就从所有的local work queue里随机选取一个，然后在该local work queue里“偷取”一个任务(callback)。
拿到callback后执行callback.ExecuteWorkItem()，通知完成。

总结
ThreadPool提供了方法调整线程池最少活跃的线程来应对不同的并发场景。ThreadPool带有2个work queue，一个golbal一个local。执行时先从local找任务，接着去global，最后再才会去随机选取一个local偷一个任务，其中global是FIFO的执行顺序。Work queue实际上是数组，使用了大量的自旋锁和内存屏障来提高性能。但是在偷取任务上，是否可以考虑得更多，随机选择一个local太随意。首先要考虑偷取的队列上必须有可执行任务；其次可以选取一个不在调度中的线程的local work queue，这样能加快偷取的速度，性能更高；最后，偷取的时候可以考虑像golang一样偷取别人queue里一半的任务，因为执行完偷到的这一个任务之后，下次该线程再次被调度到还是可能没任务可执行，还得去偷取别人的任务，这样既浪费CPU时间，又让任务在线程上分布不均匀！

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