過去寫了 好幾篇跟執行緒相關的文章,講的都是如何精確控制執行緒的問題。不過實際上有在寫的人就知道,那些只是 “工具 “,最重要的還是你該怎樣安排你的程式,讓它能有效率的用到執行緒的好處,那才是重點。大部份能有效利用到多執行緒的程式,大都是大量且獨立的小動作,可以很簡單的撒下去給 ThreadPool 處理,不過當你的程式沒辦法這樣切,就要想點別的辦法了。

開始看 code 前先講講簡單的概念。這篇要講的是另一種模式: “生產者 v.s. 消費者“。這是個很典型的供需問題,唸過作業系統 (Operation System) 的人應該都被考過這個課題吧 @_@。簡單的說如果你的程式要處理的動作可以分為 “生產者 “ (產生資料,載入檔案,或是第一階段的運算等等) 及消費者 (匯出資料,或是第二階段的運算等等) 這種模式,而前後兩個階段各自又適合用執行緒來加速的話,那你就值得來研究一下這種模式。第一手資料就是去看看作業系統的書,恐龍書 足足有一整章在講,足夠你研究了。本篇重點會擺在怎樣用 C# / .NET 實作的部份。

舉個具體一點的例子,如果你想寫個程式,從網站下載幾百個檔案,同時要把它們壓縮成一個 ZIP 檔,在過去你大概只能全部下載完之後,再開始ZIP的壓縮動作。第一階段都是 IO (網路) bound 的程式,第二階段則是 CPU bound。如果是完全獨立的兩個程式,很適合擺在一起執行,因為它們需要的資源不一樣,不會搶來搶去。但是就敗在他們要處理的資料是卡在一起的。

把這個動作想像成我們有兩組人分別負責下載及壓縮的動作,下載的部份可以多執行緒同時進行沒問題,但是下載好一個檔案,就可以先丟給後面的那組人開始壓縮了,不用等期它人下載完成。如果下載的暫存目錄空間有限,我們甚至可以這樣調整: 當 TEMP 滿了的話,下載動作就暫停,等到 TEMP 裡的東西壓縮好清掉一部份後再繼續。而壓縮的部份則相反,如果 TEMP 已經空了就暫停,等到有東西進來再繼續,直到完成為止。

前後兩階段該如何利用多執行緒,我就跳過去了, 過去那幾篇 就足以應付。這種模式的關鍵在於前後兩階段的進度該如何平衡。有些範例是有照規矩的把這模式實作出來,不過… 你也知道,看起來就是像作業的那種,完全不像是可以拿來正規的用途。

我認定 “” 的實作,是像 System.Collections.Generics 之於 DataStructure 那樣,能很漂亮的把細節封裝起來,很容易重複利用的才是我認為好的實作。不能容易的使用,那就只能像作業一樣寫完就丟…。這個問題看過有人用 Semaphore 來做,也是作的很棒,不過我比較推薦的是 Queue 的作法。

從上圖來看,生產者跟消費者都很簡單,就是過去講的多執行緒或是執行緒集區就搞定,關鍵在於中間的控制。我的想法是把庫存管理的東西實作成佇列 (QUEUE),生產者產出的東西就放到 QUEUE,而消費者就去 QUEUE 把東西拿出來。不過現成的 QUEUE 不會告訴你 QUEUE 滿了,QUEUE 空了也只會丟 EXCEPTION 而以。這次我做了個 BlockQueue 就是希望解決這個問題。

我期望這個 QUEUE 能跟一般的 QUEUE 一樣使用,但是要有三個地方不一樣:

  1. 要設定大小限制,當 QUEUE 達到容量上限時 EnQueue 的動作會被暫停 (Block),而不是丟出例外。
  2. QUEUE 已經空了的時後,DeQueue 的動作會被暫停 (Block),而不是丟出例外。
  3. 要多個 QUEUE 關機的動作 (SHUTDOWN),以免生產者都不出貨了,消費者還苦苦的等下去的窘況。

先看看這樣的 QUEUE 我希望它怎麼被使用。看一下簡單的範例程式 (主程式,不包含 BlockQueue):

使用 BlockQueue 來實作的生產者/消費者範例:


public static BlockQueue<string> queue = new BlockQueue<string>(10);

public static void Main(string[] args)
{
    List<Thread> ps = new List<Thread>();
    List<Thread> cs = new List<Thread>();
    for (int index = 0; index < 5; index++)
    {
        Thread t = new Thread(Producer);
        ps.Add(t);
        t.Start();
    }
    for (int index = 0; index < 10; index++)
    {
        Thread t = new Thread(Consumer);
        cs.Add(t);
        t.Start();
    }
    foreach (Thread t in ps)
    {
        t.Join();
    }
    WriteLine("Producer shutdown. ");
    queue.Shutdown();
    foreach (Thread t in cs)
    {
        t.Join();
    }
}

public static long sn = 0;

public static void Producer()
{
    for (int count = 0; count < 30; count++)
    {
        RandomWait();
        string item = string.Format("item:{0} ", Interlocked.Increment(ref sn));
        WriteLine("Produce Item: {0} ", item);
        queue.EnQueue(item);
    }
    WriteLine("Producer Exit ");
}

public static void Consumer()
{
    try
    {
        while (true)
        {
            RandomWait();
            string item = queue.DeQueue();
            WriteLine("Cust Item: {0} ", item);
        }
    }
    catch
    {
        WriteLine("Consumer Exit ");
    }
}

private static void RandomWait()
{
    Random rnd = new Random();
    Thread.Sleep((int)(rnd.NextDouble() * 300));
}

private static void WriteLine(string patterns, params object[] arguments)
{
    Console.WriteLine(string.Format("[#{0:D02}]  ", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId) + patterns, arguments);
}

主程式很簡單,你知道怎麼寫多執行緒程式的話那麼一看就懂了。一開始替 Producer / Consumer 各建立三個執行續,而每個 Producer 只作很簡單的事,就是連續生產 30 個字串放到 BlockQueue, 當所有的 Producer thread 都執行完後,會呼叫 queue.Shutdown( ); 通知 QUEUE 已經全部生產完畢。

Consumer 也很簡單,每個 Consumer 只是去 Queue 拿東西出來,顯示在 Console 上。直到 Dequeue 動作失敗,接到 Exception 之後就結束。

要試試生產者/消費者模式的各種狀況,可以試著調整兩者的執行緒數量。舉例來說,調大 Producer 執行緒數量時 (P: 10 / C:5),結果是這樣:

Producer 的進度大約就是領先 Consumer 的進度 10 筆資料左右,領先的幅度就暫停了,不會無止境的成長下去。證明卡在 QUEUE 內的數量受到控制。接下來再來看看調高 Consumer 的執行緒數量的結果:

好像 iPhone 上市搶購熱潮 一樣 @_@,供不應求,Producer 提供的資料馬上被搶走了…。

效果不錯,看來這樣的實作有達成它的目的。最後來看的是 BlockQueue 的程式碼:


public class BlockQueue<T>
{
    public readonly int SizeLimit = 0;

    private Queue<T> _inner_queue = null;

    private ManualResetEvent _enqueue_wait = null;

    private ManualResetEvent _dequeue_wait = null;

    public BlockQueue(int sizeLimit)
    {
        this.SizeLimit = sizeLimit;
        this._inner_queue = new Queue<T>(this.SizeLimit);
        this._enqueue_wait = new ManualResetEvent(false);
        this._dequeue_wait = new ManualResetEvent(false);
    }

    public void EnQueue(T item)
    {
        if (this._IsShutdown == true) throw new InvalidCastException("Queue was shutdown. Enqueue was not allowed. ");

        while (true)
        {
            lock (this._inner_queue)
            {
                if (this._inner_queue.Count < this.SizeLimit)
                {
                    this._inner_queue.Enqueue(item);
                    this._enqueue_wait.Reset();
                    this._dequeue_wait.Set();
                    break;
                }
            }
            this._enqueue_wait.WaitOne();
        }
    }

    public T DeQueue()
    {
        while (true)
        {
            if (this._IsShutdown == true)
            {
                lock (this._inner_queue) return this._inner_queue.Dequeue();
            }

            lock (this._inner_queue)
            {
                if (this._inner_queue.Count > 0)
                {
                    T item = this._inner_queue.Dequeue();
                    this._dequeue_wait.Reset();
                    this._enqueue_wait.Set();
                    return item;
                }
            }
            this._dequeue_wait.WaitOne();
        }
    }

    private bool _IsShutdown = false;

    public void Shutdown()
    {
        this._IsShutdown = true;
        this._dequeue_wait.Set();
    }
}


重點只在重新包裝 Queue 的 Enqueue / Dequeue ,及追加的 Shutdown( ) 裡做的執行緒同步機制。在 BlockQueue 尚未 Shutdown 之前,Enqueue / Dequeue 都不會引發 Exception, 取代的是用 ManualResetEventWaitOne( ) 來暫停這個動作,直到另一端資料準備好為止。

然而當 Shutdown 被呼叫過之後,Queue 就不再接受新的東西被塞進來了,而東西拿光因為不再補貨,所以就維持原本 Queue 的設計扔出 Exception。

其實真的要挖的話,這個 Queue 可以進一步的改善,以資料結構來看,這種有固定 SIZE 上限的 QUEUE,最適合用 CircleQueue 來實作了。有興趣的朋友們可以換上回介紹過的 NGenerics 改看看,我就不再示範了。其實還有其它變型,像是 Priority Queue, 進去跟出來的順序不一定一樣,意思是你地位比較高的話是可以 “插隊 “ 的,後加入 QUEUE 的物件,可以優先被拿出來。這些機制都是可以進一步改善 “生產者/消費者 “ 模式的方法,有需要的讀者們可以朝這個方向思考看看!

這篇只是個開始,運用這種機制,可以進一步延伸出 Pipeline 模式 (生產線),甚至更進一步運用到串流 (Stream) 的應用。運氣好的話下個月應該看的到完整的探討跟解說吧 …,敬請期待 :D






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