.NET 中的多线程编程
在今天的文章中，我将尝试为您提供有关 .NET 中多线程编程的基本信息。我之所以说基本，是因为您可以根据自己的需要使用和阐述这项技术。我将解释同步异步编程中的工作原理以及如何使用方法。
如果你准备好了，让我们开始吧！
首先，我们需要谈谈 .NET 中的“**线程”**是什么：
线程是操作系统进程中的一个独立工作单元。线程允许程序同时执行多个任务或进程。进程是在应用程序运行时启动的基本执行单元，一个进程中可以有多个线程。
以及一点点同步和异步编程：
在 .net 中，有一个执行操作的主线程。在同步编程中，此主线程在进程完成之前被阻塞，并且不用于其他任务。
在异步编程中，当进程被重定向到另一个阶段时，线程将被释放，可以查看其他进程。
服务员 — 餐厅示例
解释同步的最好例子之一——异步编程是服务员和餐厅的例子：
_同步编程_的一个例子是，餐厅的服务员在接受顾客的订单后，等待厨师将订单交付给顾客。当我们将这个例子改编为_同步编程_时，我们解释说，在服务员将顾客的订单交给厨师后，他可以接受其他顾客的订单。
_同步编程_是一种编程方法，其中操作按顺序和逐步运行。一个进程在下一个进程完成之前不会完成，进程通常会相互等待。这可能会导致等待进程完成的时间浪费，尤其是当需要同时运行大量进程时。
_异步编程_是一种编程方法，它允许程序同时运行其进程或任务。异步编程的主要目标是同时启动多个进程，并在等待这些进程的结果的同时处理其他任务。这对于提高应用程序性能和改善用户体验尤为重要。
现在，有几个定义：
**Task：**是返回类型。这实际上就像一个承诺。这意味着操作可能不会立即完成，但如果完成，就会有回报。Task
**异步：**如果方法被标记为 ，则该方法被视为异步方法，并且可以使用其中的 await 关键字等待异步操作。async
等待： 指定该异步调用的预期结果。在这里，如果操作不完整，无论需要多长时间，都将等待它。await
多线程编程
事实上，多线程编程与同步异步编程没有直接关系。但我认为在继续进行多线程编程之前，它作为初步信息是有用的。
_多线程编程_是一种编程方法，它允许软件应用程序同时在多个线程中运行。线程是进程中的独立执行单元，使程序的代码能够并行执行。这可以提高应用程序的性能，更有效地利用多核处理器，并异步处理某些任务。
在威奇的情况下？
看看多线程编程的定义，没有理由不在所有情况下都使用它。特别是在当今的多核和功能强大的计算机中，此选项可能非常有吸引力。但！
在进行多线程编程时，框架本身消耗的资源比平时要多，因为它将你交给它的工作分成几个部分，并为每个部分分配一个单独的线程。您需要密切关注线程管理、同步和可能的问题，例如争用条件。否则，您将损失超过您想要获得的性能。我们稍后会讨论这些，但让我们谈谈应该选择多线程编程的最合适的情况：
- **长时间运行的进程：**如果应用程序具有长时间运行的进程（例如，读取或写入大型文件、复杂的数学计算），则并行运行这些进程可以增加应用程序响应时间并提高性能。
- **UI 响应：**使用图形用户界面 （UI） 时，务必在不影响用户体验的情况下在后台运行长时间运行的进程。这样可以防止应用程序冻结或无响应。
- **并发进程：**当您需要同时管理多个进程时（例如，当多个用户同时在线时），多线程编程非常重要。您可以通过在单独的线程中运行每个进程来实现并行化。
TPL（任务并行库）
TPL 是一个库，它提供了一组用于并行编程、异步操作和线程管理的 API 和工具。TPL 的主要目标是提高多处理器系统的处理性能，并使并行编程更容易、更高效。
让我们看一下这个库中的几个方法：
Parallel.ForEach(): 是一种允许您在集合或数组上创建并行循环的方法。此方法自动管理并行线程以处理集合的每个元素，帮助您更快地完成操作。使用此方法时需要小心：我们给此方法的列表必须是一个庞大的列表。在低元素计数列表中，此方法的运行速度可能比同步方法慢。
List<int> numbers = Enumerable.Range(1, 1000).ToList();
Parallel.ForEach(numbers, (number) =>
{
Console.WriteLine($"Number: {number}, Thread ID: {Task.CurrentId}");
});
Console.WriteLine("Done!");
在此示例中，我们简单地创建了一个从 1 到 1000 的数字列表，并将此列表中的每个数字划分为并行线程，以通过增加使用的内核数来加快该过程。在此示例中，每个数字都可以定义为您需要在循环中执行的作业。通过观察每个数字被分配了不同的线程 ID，我们可以看到框架如何在内部处理这个问题。
您可以看到，由于多线程，没有任何顺序
正如您在上面的示例中看到的，在并行处理中，操作不是按顺序完成的。这是我们可能面临的最重要的问题：
竞争条件
争用条件是指在多线程编程中遇到的情况，其中多个线程试图同时访问同一资源或数据。当多个线程尝试同时修改或读取相同的数据时，就会发生这些情况，并且不能保证按特定顺序工作。
为了克服这种情况，我们需要做的就是使用这种方法。Interlocked.Add()
此方法可帮助我们安全地递增或递减多线程编程中变量的值。这样可以防止多个线程干扰同一进程。
List<int> numbers = Enumerable.Range(1, 1000).ToList();
long total = 0;
Parallel.ForEach(numbers, (number) =>
{
Console.WriteLine($"Number: {number}, Thread ID: {Task.CurrentId}");
Interlocked.Add(ref total, number);
});
Console.WriteLine($"Total: {total}");
在这里，Interlocked.Add（） 方法实际上阻止了线程同时访问“total”变量。这可以防止两个线程同时读取和递增总数，从而防止可能导致错误结果或数据完整性问题的争用条件。这里不容忽视的一点是，“Interlocked.Add（）”也要付出巨大的代价。
另一种方法：
Parallel.For(): 我认为没有必要对这种方法进行额外的解释，因为 Parallel.ForEach（） 和此方法之间的差异与 For 和 Foreach 之间的差异相同。
到目前为止得出的结论
到目前为止，我们已经讨论了多线程编程的工作原理、何时使用它以及可能出现的问题。
选择此方法时，应确保确实需要此方法，最重要的是，应执行性能测试。因为正如我之前提到的，在许多情况下，多线程编程的性能可能比正常情况更差。相应地编写代码非常重要。
关于性能的一点
我们提到，由于竞争条件，我们需要锁定多线程操作中使用的数据，并确保其他线程无法对这些数据进行操作。我们还提到，就性能而言，此操作成本高昂。现在让我们来看看如何使用多线程编程来提高性能。
我们先看一下代码：
List<int> numbers = Enumerable.Range(1, 1000).ToList();
int total = 0;
Parallel.ForEach(numbers, () => 0, (x, loop, subtotal) =>
{
subtotal += x;
return subtotal;
},(y)=> Interlocked.Add(ref total,y));
Parallel.ForEach（） 的参数如下：
*第一个参数是数字，即要处理的集合。
*第二个参数是一个函数，表示在每个线程启动之前要启动的操作。此操作使用每个线程来计算其本地总和。因此，当每个线程开始自己的计算时，此操作从 0 开始。
*第三个参数是表示处理每个项目的进程的函数。每个线程都使用此函数来计算其局部总和返回值。
*第四个参数用于将线程的本地总和添加到主聚合中。这是使用 Interlocked.Add（） 方法完成的。
线程在处理每个项目时有一个称为 subtotal 的局部变量。此变量存储每个线程的本地总数。每个线程计算其局部总和并返回结果 subtotal。
使用 Interlocked.Add（） 方法，将每个线程计算的局部总计安全地添加到主总计变量中。
乍一看可能有点复杂，但一旦你使用它，你就会更好地理解它的逻辑。