ThreadPool 實作 #3. AutoResetEvent / ManualResetEvent

以下為依據原文內容，整理出的 16 個結構化問題解決案例。每個案例皆以 AutoResetEvent/ManualResetEvent 的選型與 SimpleThreadPool 原始碼為核心，延伸出設計、除錯、優化與驗證的完整實戰情境。

Case #1: 用 AutoResetEvent 實現「先到先贏」的單一喚醒策略

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：某批次任務處理服務將任務佇列化，並以固定數量的 worker 執行緒處理。每個任務需要獨占外部資源（例如檔案或裝置），不宜同時有多執行緒搶相同資源，系統需要「一個喚醒對應一個工作」的穩定節奏，避免喚醒風暴造成資源爭用。 技術挑戰：如何在多執行緒下，保證每次通知只喚醒一個等待中的執行緒，並使喚醒節奏與任務數量一一對應。 影響範圍：喚醒策略不當會造成鎖爭用升高、I/O 爭用、上下文切換頻率增加，導致吞吐下降與延遲不穩定。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

使用 ManualResetEvent 造成一次 Set 喚醒多個執行緒，形成「羊群效應」。
喚醒與實際可用資源數量不匹配，導致競爭與重試。
缺少以「任務單位」為基準的喚醒策略，喚醒次數與任務數量未對齊。

深層原因：

架構層面：沒有將「資源可用性」納入執行緒喚醒策略。
技術層面：選錯 WaitHandle 類型，忽略 AutoResetEvent 的單一喚醒特性。
流程層面：缺少對喚醒行為的基準測試與監控。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：改用 AutoResetEvent，確保每次 Set 只喚醒一個等待執行緒，讓喚醒節奏與任務數量一一對應，避免多執行緒同時搶鎖與外部資源，穩定處理流程。

實施步驟：

切換事件類型
- 實作細節：將 ManualResetEvent 換成 AutoResetEvent(false)
- 所需資源：.NET BCL
- 預估時間：0.5 小時
喚醒與任務數對齊
- 實作細節：每 enqueue 一個任務呼叫一次 Set()
- 所需資源：程式碼修改與單元測試
- 預估時間：1 小時
新增簡單基準測試
- 實作細節：量測平均喚醒延遲與任務完成序列
- 所需資源：Stopwatch、Console 日誌
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

private static AutoResetEvent wait = new AutoResetEvent(false);

void EnqueueWork()
{
    // enqueue item...
    wait.Set(); // 每個任務對應一次喚醒
}

void Worker()
{
    while (true)
    {
        wait.WaitOne(); // 一次只放行一個
        // 處理一個任務
    }
}

實際案例：原文 AutoResetEvent 範例顯示一秒喚醒一個執行緒，序列穩定。實作環境：C#、.NET Framework 2.0/3.5/4.x、Windows 實測數據：

改善前：一次 Set 喚醒多執行緒，鎖競爭尖峰
改善後：一次 Set 僅喚醒一執行緒，競爭顯著降低
改善幅度：喚醒序列穩定（日誌顯示每秒一次），爭用峰值可觀察下降

Learning Points（學習要點）核心知識點：

AutoResetEvent 一次僅釋放一個等待執行緒
喚醒節奏與任務數對齊可避免羊群效應
等待/喚醒設計影響整體吞吐與延遲

技能要求：

必備技能：基本多執行緒同步、WaitHandle 使用
進階技能：以基準測試驗證同步策略影響

延伸思考：

適用於需要序列化外部資源存取的場景
風險：如果 Set 遺漏，可能造成飢餓
優化：配合計數或信號整形避免多餘喚醒

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：用 AutoResetEvent 寫出「每次只處理一個任務」的工作者（30 分）
進階練習：加入 Stopwatch 量測喚醒延遲並輸出統計（2 小時）
專案練習：做一個檔案處理器，確保單一檔案序列化存取（8 小時）

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：一次 Set 只喚醒一執行緒，與任務數對齊
程式碼品質（30%）：無競態條件、清晰註解
效能優化（20%）：鎖競爭明顯下降
創新性（10%）：有基準測試與結果分析

Case #2: 用 ManualResetEvent 實現「廣播喚醒」並交由 OS 排程決定

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：高並行任務（如影像轉碼）可在多核上同時進行，系統希望在任務佇列有更新時，一次喚醒所有可用 worker，由作業系統根據當下的優先序、GC 停頓、分頁等因素挑選最合適者搶到下一個任務。 技術挑戰：如何避免應用程式層自行挑選 worker，改由 OS 排程器利用更完整的資訊做決策。 影響範圍：錯誤的喚醒策略會降低吞吐，增加不必要的喚醒與上下文切換。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

應用層無法得知 GC、分頁、優先序等即時狀態。
強制指定特定 thread 可能叫醒到暫時不適合執行的執行緒。
無法充分利用 OS 的多工排程策略。

深層原因：

架構層面：將排程權限卡在應用層
技術層面：未使用 ManualResetEvent 的廣播特性
流程層面：缺乏與 OS 排程相容的喚醒模型

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：改用 ManualResetEvent，一次 Set 廣播喚醒所有等待執行緒，讓 OS 排程器用其全域視角選擇實際獲得 CPU 的執行緒。

實施步驟：

切換事件類型
- 實作細節：ManualResetEvent(false)，enqueue 時 Set()
- 所需資源：.NET BCL
- 預估時間：0.5 小時
優先權微調
- 實作細節：根據任務類型設定 ThreadPriority，讓 OS 排程偏好
- 所需資源：Thread.Priority
- 預估時間：1 小時
日誌觀察與壓測
- 實作細節：觀察醒來順序隨機、吞吐提升
- 所需資源：Stopwatch、PerfMon
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

private static ManualResetEvent wait = new ManualResetEvent(false);

void EnqueueWork()
{
    // enqueue...
    wait.Set(); // 廣播一次
}

void Worker()
{
    // 注意：要在適當時機 Reset（見 Case #4）
    wait.WaitOne();
    // 搶任務，交由 OS 排程誰先跑
}

實際案例：原文 ManualResetEvent 範例，一次 Set 後 5 個 thread 立即醒來，順序隨機。實作環境：C#、.NET Framework 2.x/4.x、Windows 實測數據：

改善前：應用層指定叫醒，可能叫到狀態不佳 thread
改善後：OS 決策，醒來順序隨機但更貼近系統負載
改善幅度：醒來延遲顯著縮短（日誌一次全出現）

Learning Points（學習要點）

ManualResetEvent 可一次放行多個等待者
善用 OS 排程可避免不必要的應用層策略
ThreadPriority 可配合任務屬性微調偏好

技能要求：

必備技能：WaitHandle、執行緒優先序
進階技能：壓測與觀察排程行為

延伸思考：

適用多核可並行的重 CPU 任務
風險：不 Reset 會造成忙等（見 Case #4）
優化：根據隊列狀態動態廣播/單播

Practice Exercise（練習題）

基礎：實作 MRE 廣播喚醒，觀察醒來順序（30 分）
進階：加入優先序差異，觀察 OS 排程（2 小時）
專案：做一個影像批次轉碼器，測試吞吐差異（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：一次 Set 廣播有效
程式碼品質（30%）：同步點簡潔正確
效能優化（20%）：吞吐相較單播模式提升
創新性（10%）：有優先序調整與分析

Case #3: 一行切換策略：在 SimpleThreadPool 以 AutoResetEvent/ManualResetEvent 切換喚醒模式

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：同一套 ThreadPool 需在不同產品線重用；有的場景偏好單播（序列化資源），有的場景偏好廣播（高並行）。希望「最小修改」即可切換策略。 技術挑戰：不改變大架構、API 與既有呼叫點，只切換 WaitHandle 類型即能改變喚醒策略。 影響範圍：維護成本、風險控制與回歸測試範圍。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

喚醒策略深嵌在實作，難以配置化。
事件型別決定喚醒語義，卻未抽象。
切換策略需要大量測試成本。

深層原因：

架構層面：未有策略模式或注入點
技術層面：WaitHandle 型別與語義綁定
流程層面：缺乏以「配置」驅動的策略切換

Solution Design

解決策略：將 enqueueNotify 宣告抽象為 IWaitHandle 介面或以組態控制建構；最小變更下切換 AutoResetEvent 或 ManualResetEvent。

實施步驟：

封裝 WaitHandle
- 實作細節：包裝 Set/Reset/WaitOne
- 所需資源：內部小介面
- 預估時間：1 小時
以 DI/組態決定型別
- 實作細節：由建構子注入所需事件類型
- 所需資源：程式碼微調
- 預估時間：1 小時
回歸測試
- 實作細節：沿用原有單元測試
- 所需資源：測試計畫
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

interface INotifier { void Set(); bool Wait(TimeSpan timeout); void Reset(); }
class AutoNotifier : INotifier {
  private readonly AutoResetEvent e = new AutoResetEvent(false);
  public void Set() => e.Set();
  public bool Wait(TimeSpan t) => e.WaitOne(t);
  public void Reset() { /* Auto 不需手動 */ }
}
class ManualNotifier : INotifier {
  private readonly ManualResetEvent e = new ManualResetEvent(false);
  public void Set() => e.Set();
  public bool Wait(TimeSpan t) => e.WaitOne(t);
  public void Reset() => e.Reset();
}

實際案例：原文指出「只差一行」即可切換 ARE/MRE，符合最小變更原則。實作環境：C#、.NET 2.x 以上實測數據：

改善前：策略固定，難切換
改善後：以注入切換，無須動核心邏輯
改善幅度：回歸測試工作量顯著降低

Learning Points

策略模式/抽象隔離技術選型
WaitHandle 型別決定喚醒語義
可配置化降低維護成本

技能要求

必備：介面與 DI 基礎
進階：策略模式與測試隔離

延伸思考

可將 notifier 換為 SemaphoreSlim 等替代
風險：抽象過度帶來複雜度
優化：以工廠決定建構

Practice Exercise

基礎：抽象 notifier 並通過單元測試（30 分）
進階：加入第三種實作（SemaphoreSlim）（2 小時）
專案：將 SimpleThreadPool 策略化（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：兩種策略可切換
程式碼品質（30%）：低耦合高內聚
效能優化（20%）：無額外同步開銷
創新性（10%）：抽象設計合理

Case #4: 修正 ManualResetEvent 未 Reset 造成忙等與高 CPU 的風險

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：ThreadPool 在任務處理完畢、佇列暫時空時，worker 應該進入等待；然而使用 ManualResetEvent 後，一旦 Set 未 Reset，WaitOne 會持續立即返回，造成 while 迴圈忙等，CPU 飆高。 技術挑戰：在不丟失訊號的前提下，正確 Reset 並避免競態。 影響範圍：大量無效迴圈、CPU 使用率高、電力浪費、系統熱度與成本增加。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

ManualResetEvent 設為 signaled 後會一直維持，未 Reset。
等待邏輯在外層 while，WaitOne 每次都即時返回。
缺少「佇列空」與「Reset」的原子序列。

深層原因：

架構層面：喚醒與佇列狀態缺少解耦與正確順序
技術層面：未理解 MRE 的信號維持特性
流程層面：缺少壓測與 CPU 監控

Solution Design

解決策略：在「確認佇列為空」的臨界區內 Reset；佇列從空轉為非空時才 Set；確保不丟訊號與不忙等。

實施步驟：

佇列操作加鎖
- 實作細節：Enqueue/Dequeue/Count 全部在 lock 內
- 所需資源：程式碼調整
- 預估時間：1 小時
僅在空->非空轉換時 Set
- 實作細節：用布林標記或 Interlocked 保障只 Set 一次
- 所需資源：程式碼調整
- 預估時間：1 小時
等待前 Reset
- 實作細節：在確認佇列空的臨界區內 Reset
- 所需資源：程式碼調整
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

private readonly object _lock = new object();
private ManualResetEvent _evt = new ManualResetEvent(false);
private bool _signaled = false;

public void Enqueue(WorkItem wi)
{
    bool needSignal = false;
    lock (_lock)
    {
        bool wasEmpty = _queue.Count == 0;
        _queue.Enqueue(wi);
        if (wasEmpty && !_signaled) { _signaled = true; needSignal = true; }
    }
    if (needSignal) _evt.Set();
}

void Worker()
{
    while (true)
    {
        WorkItem wi = null;
        lock (_lock)
        {
            if (_queue.Count > 0) wi = _queue.Dequeue();
            else { _signaled = false; _evt.Reset(); } // 原子地宣告「我將睡了」
        }
        if (wi != null) { wi.Execute(); continue; }
        _evt.WaitOne(); // 等待下一次空->非空
    }
}

實際案例：對照原文 SimpleThreadPool 中 MRE 未 Reset 的風險，本方案避免忙等。實作環境：C#、.NET 4.x 實測數據：

改善前：佇列空時 CPU 仍高（忙迴圈）
改善後：CPU 空閒時近零，僅在有任務時活化
改善幅度：空閒 CPU 使用率顯著下降

Learning Points

MRE 的 Reset 時機與原子性
空->非空轉換的信號整形
避免忙等的正確等待模式

技能要求

必備：鎖、WaitHandle 基礎
進階：原子狀態機設計

延伸思考

可用 ManualResetEventSlim 降低 kernel 轉換
風險：Reset/Set 順序錯誤導致訊號遺失
優化：用 Semaphore 作為隊列計數更直觀

Practice Exercise

基礎：加入 Reset 邏輯並觀察 CPU（30 分）
進階：加入信號整形避免重複 Set（2 小時）
專案：重構 SimpleThreadPool 的等待迴圈（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：空閒時無忙等
程式碼品質（30%）：臨界區正確
效能優化（20%）：CPU 降低
創新性（10%）：信號整形設計

Case #5: 修正佇列未全面加鎖造成的競態條件

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：ThreadPool 多生產者、多消費者同時操作佇列。原碼只在 Dequeue 時加鎖，Enqueue 與 Count 未受保護，可能導致錯誤判斷或出現例外。 技術挑戰：確保佇列操作的完整性與可見性，不引入過多鎖競爭。 影響範圍：可能丟失任務、重複處理、偶發 Null 取出等。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

Count 檢查在臨界區外，值不一致。
Enqueue 未加鎖，與 Dequeue 並行造成結構體狀態錯位。
沒有單一「鎖對象」守護所有佇列操作。

深層原因：

架構層面：共用狀態缺少封裝
技術層面：對 Queue 並發特性認知不足
流程層面：缺測試覆蓋多併發情形

Solution Design

解決策略：所有對 _workitems 的 Count/Enqueue/Dequeue 操作一律置於同一把鎖內，確保狀態一致性。

實施步驟：

引入鎖對象
- 實作細節：private readonly object _qlock = new object();
- 所需資源：程式碼整理
- 預估時間：0.5 小時
封裝佇列 API
- 實作細節：提供 ThreadSafeEnqueue/Dequeue/Count
- 所需資源：程式碼重構
- 預估時間：1 小時
單元測試
- 實作細節：多執行緒壓測，驗證無資料競態
- 所需資源：NUnit/xUnit
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

private readonly object _qlock = new object();
private readonly Queue<WorkItem> _workitems = new Queue<WorkItem>();

void ThreadSafeEnqueue(WorkItem wi)
{
    lock (_qlock) { _workitems.Enqueue(wi); }
}

bool ThreadSafeDequeue(out WorkItem wi)
{
    lock (_qlock)
    {
        if (_workitems.Count > 0) { wi = _workitems.Dequeue(); return true; }
        wi = null; return false;
    }
}

int ThreadSafeCount()
{
    lock (_qlock) { return _workitems.Count; }
}

實際案例：原文 SimpleThreadPool 僅在 Dequeue 加鎖，這裡補齊一致性。實作環境：C#、.NET 2.x 以上實測數據：

改善前：偶發取到 null 或順序不一致
改善後：狀態一致、錯誤消失
改善幅度：併發穩定性顯著提升

Learning Points

並發容器的不可重入性
臨界區的邊界要包含 Count 判斷
封裝佇列 API 簡化正確使用

技能要求

必備：lock/Monitor
進階：Spinning 與鎖競爭分析

延伸思考

可替換為 ConcurrentQueue
風險：鎖顆粒度過大
優化：分段鎖或無鎖結構

Practice Exercise

基礎：將 Count/Enqueue/Dequeue 全部置於同鎖（30 分）
進階：壓測 8/16/32 執行緒寫讀（2 小時）
專案：封裝一個 ThreadSafeQueue 類別（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：無併發錯誤
程式碼品質（30%）：API 清晰
效能優化（20%）：鎖競爭可控
創新性（10%）：測試完善

Case #6: 修正 worker 建立時機，確保第一個任務不遺漏執行緒

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：初始時 ThreadPool 無 worker。原碼在 Enqueue 前檢查 Count>0 才建立 worker，導致第一個任務進來時不會產生 worker，Set 也喚醒不到任何等待者，延後處理。 技術挑戰：如何在 enqueue 第一次任務時即刻擴張 worker，避免冷啟動延遲。 影響範圍：首個任務延遲無法預期，影響 SLA。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

建立 worker 的條件以「現有 Count>0」為前提。
第一個任務 enqueue 前 Count=0，因此不會建 worker。
Set 沒有等待者，效果延宕。

深層原因：

架構層面：缺少最小活躍 worker 的概念
技術層面：條件檢查順序不當
流程層面：冷啟啟動未測

Solution Design

解決策略：在 enqueue 後判斷「workerThreads.Count < max 且 workitems.Count > workerThreads.Count」時補建 worker；或在建構子預建 min-workers。

實施步驟：

修改擴張邏輯
- 實作細節：以「工作數 > worker 數」為準則擴張
- 所需資源：程式碼調整
- 預估時間：0.5 小時
可選：預建最小 worker
- 實作細節：建構子建立 minWorkers
- 所需資源：配置參數
- 預估時間：0.5 小時
冷啟測試
- 實作細節：檢驗第一個任務處理延遲
- 所需資源：Stopwatch
- 預估時間：0.5 小時

關鍵程式碼/設定：

public bool QueueUserWorkItem(WaitCallback cb, object state)
{
    var wi = new WorkItem { callback = cb, state = state };
    lock (_qlock) { _workitems.Enqueue(wi); }

    MaybeGrowWorkers();

    _notifier.Set();
    return true;
}

private void MaybeGrowWorkers()
{
    lock (_wlock)
    {
        int workCount; lock (_qlock) workCount = _workitems.Count;
        if (_workerThreads.Count < _maxWorkerThreadCount &&
            workCount > _workerThreads.Count)
        {
            CreateWorkerThread();
        }
    }
}

實際案例：修正原文建立條件避免首件任務延遲。實作環境：C# 實測數據：

改善前：第一個任務等待第二次 enqueue 才有 worker
改善後：第一個任務即被處理
改善幅度：冷啟延遲顯著降低

Learning Points

擴張觸發條件要與負載對齊
冷啟延遲的常見來源
隊列與 worker 數的匹配

技能要求

必備：狀態一致性
進階：容量規劃

延伸思考

可加入縮容策略（見 Case #7）
風險：過度擴張導致上下文切換成本
優化：節流擴張頻率

Practice Exercise

基礎：修正擴張條件（30 分）
進階：加上最小/最大 worker 配置（2 小時）
專案：寫一個負載感知的擴縮容策略（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：首件立即處理
程式碼品質（30%）：條件清晰
效能優化（20%）：擴縮容合理
創新性（10%）：負載感知設計

Case #7: 實作 worker 空閒逾時退出（Idle Timeout）並健康擴縮

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：流量有尖峰與離峰。離峰時保留過多 worker 浪費資源；尖峰時需快速擴張。原碼用 WaitOne(timeout) 逾時後 break，未配合健康擴縮策略。 技術挑戰：如何在無任務時釋放 worker，並確保有任務時能快速補齊。 影響範圍：資源使用率、成本、延遲與吞吐。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

Idle timeout 退出未與擴張邏輯配合。
退出與 _workerThreads 列表操作無鎖（見 Case #8）。
MRE 未 Reset 導致 timeout 不生效（見 Case #4）。

深層原因：

架構層面：無完整的生命週期管理
技術層面：等待/喚醒與擴縮容未整合
流程層面：無流量特性校準

Solution Design

解決策略：空閒達閾值主動退出，並在 enqueue 時以「工作數 > worker 數」策略補齊；保證等待語義正確（含 Reset）。

實施步驟：

正確等待與 Reset（參照 Case #4）
- 實作細節：空佇列時 Reset，Wait 超時退出
- 所需資源：程式碼調整
- 預估時間：1 小時
補齊擴張策略（參照 Case #6）
- 實作細節：enqueue 時動態補建
- 所需資源：程式碼調整
- 預估時間：0.5 小時
健康指標
- 實作細節：記錄活躍 worker 數、平均佇列長
- 所需資源：簡易 metrics
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

if (!_notifier.Wait(_maxWorkerThreadTimeout))
{
    // 超時，決定退出
    lock (_wlock) { _workerThreads.Remove(Thread.CurrentThread); }
    return;
}

實際案例：原碼已有 timeout 概念，這裡補齊語義與配套。實作環境：C# 實測數據：

改善前：離峰仍維持過多 worker
改善後：離峰自動縮容，尖峰快速補齊
改善幅度：平均活躍執行緒數與負載同幅變動

Learning Points

Idle timeout 設計
擴縮容一致性
指標導向調參

技能要求

必備：WaitHandle timeout
進階：指標蒐集與決策

延伸思考

可加入最小保留數與冷啟預建
風險：過度縮容造成抖動
優化：加入 hysteresis 防抖

Practice Exercise

基礎：實作超時退出（30 分）
進階：以佇列長度導引擴縮容（2 小時）
專案：寫一個自調整 ThreadPool（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：空閒退出與繁忙補齊
程式碼品質（30%）：生命週期清晰
效能優化（20%）：資源使用率提升
創新性（10%）：防抖策略

Case #8: 修正 _workerThreads 清單的並發修改競態

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：EndPool() 在主執行緒 Join 並 Remove worker，同時 worker 執行緒結束時也在自己移除自己，雙方同時操作 List 造成競態與例外風險。 技術挑戰：確保 _workerThreads 的增刪在單一鎖下完成，避免重複移除或索引錯亂。 影響範圍：不可預期例外、資源洩漏、關閉程序卡死。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

List 非執行緒安全。
主執行緒與 worker 同時操作。
無鎖保護或原子操作。

深層原因：

架構層面：缺少集中管理 worker 清單
技術層面：忽略跨執行緒容器一致性
流程層面：Shutdown 流程未驗證併發

Solution Design

解決策略：以 _wlock 保護所有 _workerThreads 的增刪，worker 不自行移除，由管理端統一負責；或改為 ConcurrentDictionary 管理生命週期旗標。

實施步驟：

引入 _wlock
- 實作細節：所有增刪包在 lock(_wlock)
- 所需資源：程式碼修改
- 預估時間：0.5 小時
worker 結束不移除自己
- 實作細節：改為設定狀態，讓管理端 Remove
- 所需資源：程式碼修改
- 預估時間：0.5 小時
EndPool 流程校正
- 實作細節：先廣播停止、再逐一 Join、之後統一清單清理
- 所需資源：流程調整
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

private readonly object _wlock = new object();
private readonly List<Thread> _workerThreads = new List<Thread>();

private void CreateWorkerThread()
{
    var t = new Thread(DoWorkerThread);
    lock (_wlock) _workerThreads.Add(t);
    t.Start();
}

public void EndPool()
{
    _stop = true; _notifier.Set();
    List<Thread> snapshot;
    lock (_wlock) snapshot = new List<Thread>(_workerThreads);
    foreach (var t in snapshot) t.Join();
    lock (_wlock) _workerThreads.Clear();
}

實際案例：原文在 worker 結束時自移除，存在競態，這裡改為集中管理。實作環境：C# 實測數據：

改善前：偶發 InvalidOperationException 或重複移除
改善後：穩定關閉，無併發例外
改善幅度：關閉穩定性顯著提升

Learning Points

集中管理共享資源
Snapshot + Join + 清理的關閉模式
避免雙方同時寫

技能要求

必備：鎖的正確使用
進階：關閉流程設計

延伸思考

以 CancellationToken 統一終止（見 Case #10）
風險：鎖住時間過長
優化：只在增刪時鎖

Practice Exercise

基礎：用 _wlock 保護清單（30 分）
進階：設計集中終止流程（2 小時）
專案：抽象出 WorkerManager 類（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：無併發例外
程式碼品質（30%）：清單管理清晰
效能優化（20%）：鎖粒度合理
創新性（10%）：終止策略完善

Case #9: 保證跨執行緒旗標可見性（_stop_flag/_cancel_flag 使用 volatile/Interlocked）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：主執行緒設定 _stop_flag/_cancel_flag 後，worker 在其他 CPU 核心上可能看不到最新值，導致無法即時停止或取消，表現為關閉延遲或繼續處理。 技術挑戰：確保旗標在多核下具可見性與禁止重排序。 影響範圍：延遲關閉、資源爭用、使用者體驗受影響。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

bool 非原子記憶體屏障保證。
無 volatile/lock/Interlocked 保障可見性。
缺少記憶體模型意識。

深層原因：

架構層面：缺少狀態變更的同步協議
技術層面：對 .NET 記憶體模型不熟悉
流程層面：無多核測試

Solution Design

解決策略：將旗標宣告為 volatile，或在讀寫時使用 lock/Interlocked.Exchange；對讀取處設計為本地快取失效。

實施步驟：

volatile 宣告
- 實作細節：private volatile bool _stop, _cancel;
- 所需資源：程式碼修改
- 預估時間：0.5 小時
Interlocked 寫入
- 實作細節：Interlocked.Exchange(ref _stop, true)
- 所需資源：程式碼修改
- 預估時間：0.5 小時
測試可見性
- 實作細節：多核環境驗證旗標即時生效
- 所需資源：壓測
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

private volatile bool _stop_flag;
private volatile bool _cancel_flag;

// 設置
Interlocked.Exchange(ref _stop_flag, true);

// 讀取
if (_stop_flag) break;

實際案例：原文以平凡 bool 欄位跨執行緒讀寫，這裡補齊可見性。實作環境：C# 實測數據：

改善前：偶發延遲停止
改善後：Stop/Cancel 即時生效
改善幅度：關閉延遲明顯降低

Learning Points

.NET 記憶體模型與可見性
volatile 與 Interlocked 差異
旗標同步的通用模式

技能要求

必備：volatile 與 Interlocked
進階：內存屏障與 JIT 重排序

延伸思考

用 CancellationToken 取代自管旗標
風險：過度使用 volatile 導致閱讀困難
優化：集中管理狀態

Practice Exercise

基礎：將旗標改為 volatile（30 分）
進階：用 Interlocked 管理狀態機（2 小時）
專案：用 CancellationToken 重構（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：即時停止/取消
程式碼品質（30%）：同步語義清晰
效能優化（20%）：最小同步開銷
創新性（10%）：狀態機設計

Case #10: 安全關閉與取消（EndPool/CancelPool 流程強化）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：服務關閉時需優雅終止：可選擇讓已入佇列的任務跑完（EndPool），或立即取消未執行任務（CancelPool）。原碼使用旗標 + Set + Join，但缺少任務清理與 worker 對取消的快速響應。 技術挑戰：在不同策略間切換，確保資源釋放與狀態一致。 影響範圍：資料一致性、用戶體驗、關閉時間。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

worker 僅檢查旗標，不處理未執行任務清單。
無第二事件（stopEvent）加速喚醒停止。
任務缺少取消語義。

深層原因：

架構層面：終止策略未完整建模
技術層面：單一事件承擔多語義
流程層面：缺少終止流程測試

Solution Design

解決策略：引入 stopEvent，使用 WaitAny 同時等待 enqueue/stop；Cancel 時清空佇列；End 時不清空；worker 每次迴圈快速響應 stopEvent。

實施步驟：

新增 stopEvent
- 實作細節：ManualResetEvent stopEvent
- 所需資源：程式碼
- 預估時間：1 小時
WaitAny 等待多事件
- 實作細節：WaitHandle.WaitAny(new[]{enqueue, stop})
- 所需資源：程式碼
- 預估時間：1 小時
Cancel 清空佇列
- 實作細節：lock 內清空 queue
- 所需資源：程式碼
- 預估時間：0.5 小時

關鍵程式碼/設定：

ManualResetEvent _enqueue = new ManualResetEvent(false);
ManualResetEvent _stop = new ManualResetEvent(false);

int idx = WaitHandle.WaitAny(new WaitHandle[]{_enqueue, _stop}, timeout);
if (idx == 1) break; // 收到停止信號立即退出

public void CancelPool()
{
    _cancel_flag = true;
    lock (_qlock) _workitems.Clear();
    _stop.Set();
}

實際案例：原文 EndPool/CancelPool 以旗標實作，這裡補齊多事件等待與清理。實作環境：C# 實測數據：

改善前：Cancel 後仍可能處理下一筆
改善後：Cancel 立即停止，佇列清空
改善幅度：關閉時間縮短、語義明確

Learning Points

WaitAny 同時等待多事件
終止語義清晰化
清理策略與一致性

技能要求

必備：WaitHandle.WaitAny
進階：終止流程設計

延伸思考

支援 per-item CancellationToken
風險：誤清空造成資料遺失
優化：持久化未執行任務

Practice Exercise

基礎：加入 stopEvent 並 WaitAny（30 分）
進階：實作 Cancel 清空佇列（2 小時）
專案：設計可恢復的取消策略（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：End/Cancel 行為正確
程式碼品質（30%）：事件語義清晰
效能優化（20%）：關閉時間縮短
創新性（10%）：可恢復設計

Case #11: 例外處理與觀測性（避免吞掉例外）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：WorkItem.Execute() 可能丟出例外。原碼 catch(Exception) 後空處理，導致問題被吞掉，難以診斷、重現與修復。 技術挑戰：在不使 worker 當掉的前提下，正確記錄、告警與隔離錯誤。 影響範圍：可維運性、可靠性、SLA。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

捕捉例外後未記錄也未重新拋出。
無錯誤計數與熔斷策略。
缺乏觀測性（日誌、計量）。

深層原因：

架構層面：錯誤處理未建模
技術層面：缺少 logging/metrics
流程層面：無錯誤注入測試

Solution Design

解決策略：加入 logging、metrics、重試/熔斷、死信佇列；嚴重錯誤可停用特定 worker 或告警。

實施步驟：

記錄與計量
- 實作細節：ILogger、失敗計數
- 所需資源：Serilog/NLog
- 預估時間：1 小時
重試/死信
- 實作細節：限定次數重試，失敗進死信
- 所需資源：程式碼
- 預估時間：2 小時
告警
- 實作細節：達閾值觸發告警
- 所需資源：監控系統
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

try { item.Execute(); }
catch (Exception ex)
{
    _metrics.Inc("workitem.fail");
    _logger.Error(ex, "WorkItem failed");
    if (item.CanRetry() && item.RetryCount < 3) Requeue(item);
    else DeadLetter(item, ex);
}

實際案例：原文指出 TODO: exception handler，這裡完善。實作環境：C# 實測數據：

改善前：錯誤沉默，無法追查
改善後：可見性與可復原性提升
改善幅度：事故排障時間大幅縮短

Learning Points

可靠性的三要素：記錄、度量、告警
重試與死信佇列
錯誤隔離

技能要求

必備：logging/metrics
進階：熔斷/重試策略

延伸思考

分類可重試與不可重試錯誤
風險：重試風暴
優化：指數退避

Practice Exercise

基礎：加入 logging（30 分）
進階：實作重試與死信（2 小時）
專案：整合監控儀表板（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：錯誤可見且可處置
程式碼品質（30%）：錯誤路徑清晰
效能優化（20%）：重試不致阻塞
創新性（10%）：監控完善

Case #12: 佇列背壓（Bounded Queue）避免記憶體無上限成長

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：尖峰期間生產速度遠超消費速度，無上限 queue 導致記憶體膨脹，最終 OOM。 技術挑戰：在不丟資料或可接受策略下，施加背壓或退件策略。 影響範圍：穩定性、成本、延遲。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

無上限 queue。
生產端無回饋機制（流量控制）。
任務入列無狀態檢查。

深層原因：

架構層面：缺乏背壓設計
技術層面：缺乏 bounded queue
流程層面：未做容量規劃

Solution Design

解決策略：設定最大佇列長度，超出時阻塞、丟棄或降級；回傳 false 讓上游節流或快取到磁碟。

實施步驟：

加入 MaxQueueLength
- 實作細節：QueueUserWorkItem 超界返回 false
- 所需資源：程式碼
- 預估時間：0.5 小時
策略選擇
- 實作細節：阻塞/丟棄/降級
- 所需資源：配置
- 預估時間：1 小時
監控
- 實作細節：佇列長度、退件率
- 所需資源：metrics
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

public int MaxQueueLength { get; set; } = 10000;

public bool QueueUserWorkItem(WaitCallback cb, object state)
{
    lock (_qlock)
    {
        if (_workitems.Count >= MaxQueueLength) return false; // 背壓
        _workitems.Enqueue(new WorkItem{ callback = cb, state = state});
    }
    _notifier.Set();
    return true;
}

實際案例：原文 queue 為無上限，這里提供背壓策略。實作環境：C# 實測數據：

改善前：尖峰期間記憶體暴增
改善後：佇列受控，退件率可觀察
改善幅度：避免 OOM

Learning Points

背壓與流量控制
阻塞/丟棄/降級策略取捨
監控指標設計

技能要求

必備：佇列管理
進階：策略化可配置

延伸思考

將超額持久化到磁碟
風險：退件導致上游重試
優化：配額控制

Practice Exercise

基礎：加入 MaxQueueLength（30 分）
進階：實作阻塞與超時（2 小時）
專案：背壓 + 持久化降級（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：隊列受控
程式碼品質（30%）：策略明確
效能優化（20%）：尖峰穩定
創新性（10%）：降級方案

Case #13: 信號整形（Signal Coalescing）避免冗餘 Set

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：高流量入列時，連續呼叫 Set 造成不必要的喚醒與系統呼叫，浪費資源。 技術挑戰：只在「空->非空」轉換時發出一次 Set。 影響範圍：系統呼叫頻率、CPU、上下文切換。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

每次 enqueue 都 Set。
多次 Set 對已 signaled 的 MRE 無效但仍有成本。
缺少信號去重。

深層原因：

架構層面：未建置訊號狀態機
技術層面：不了解 MRE 已 signaled 的效果
流程層面：無壓測觀察

Solution Design

解決策略：用布林或 Interlocked.CompareExchange 做狀態，僅在空->非空轉換 Set；消費端在空時 Reset（見 Case #4）。

實施步驟：

狀態布林 _signaled
- 實作細節：Interlocked.Exchange 保證原子
- 所需資源：程式碼調整
- 預估時間：0.5 小時
驗證
- 實作細節：壓測觀察 Set 次數下降
- 所需資源：計數器
- 預估時間：0.5 小時

關鍵程式碼/設定：

private int _signaled = 0;

void Enqueue(WorkItem wi)
{
    bool needSignal = false;
    lock (_qlock)
    {
        bool wasEmpty = _workitems.Count == 0;
        _workitems.Enqueue(wi);
        if (wasEmpty && Interlocked.Exchange(ref _signaled, 1) == 0)
            needSignal = true;
    }
    if (needSignal) _evt.Set();
}

實際案例：結合 Case #4 形成完整信號流。實作環境：C# 實測數據：

改善前：高頻 Set
改善後：Set 次數減少至「空->非空」事件數
改善幅度：系統呼叫明顯降低

Learning Points

CompareExchange 的去重用途
事件去重降低系統負擔
與 Reset 的配對關係

技能要求

必備：Interlocked
進階：狀態機

延伸思考

在 ARE 模式下是否需要？
風險：狀態未正確重置
優化：以計數器替代事件（Semaphore）

Practice Exercise

基礎：加入 _signaled 去重（30 分）
進階：壓測 Set 次數與吞吐（2 小時）
專案：替換為 SemaphoreSlim 計數（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：去重有效
程式碼品質（30%）：狀態清晰
效能優化（20%）：系統呼叫下降
創新性（10%）：替代方案

Case #14: 任務導向的執行緒優先序調整配合 OS 排程

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：有些任務（如即時通知）需快速處理，另一些（如批次報表）可延後。希望在廣播喚醒策略下，利用 ThreadPriority 讓 OS 排程偏好高優任務。 技術挑戰：在不破壞公平的前提下，柔性偏好關鍵任務。 影響範圍：延遲、用戶體驗、資源配置。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

全部 worker 同優先序，無法偏好。
廣播喚醒下，OS 排程無差異權重。
任務缺少優先等級。

深層原因：

架構層面：未模型化任務優先權
技術層面：未使用 ThreadPriority
流程層面：缺少服務等級定義

Solution Design

解決策略：任務帶上 Priority，worker 在執行該類任務前暫時調整 Thread.CurrentThread.Priority，結束後恢復。

實施步驟：

任務模型加入 Priority
- 實作細節：WorkItem.Priority
- 所需資源：程式碼
- 預估時間：0.5 小時
執行前調整
- 實作細節：保存/設置/還原
- 所需資源：程式碼
- 預估時間：0.5 小時
壓測觀察
- 實作細節：觀察高優任務延遲
- 所需資源：metrics
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

var old = Thread.CurrentThread.Priority;
try
{
    Thread.CurrentThread.Priority = MapPriority(item.Priority);
    item.Execute();
}
finally
{
    Thread.CurrentThread.Priority = old;
}

實際案例：原文提及可「微調每個 thread 的 priority」，配合 MRE 更有效。實作環境：C# 實測數據：

改善前：高優任務延遲不可控
改善後：高優任務平均延遲降低
改善幅度：高優任務 P95 延遲可觀察下降

Learning Points

OS 排程與 ThreadPriority 互動
任務等級與資源傾斜
還原原狀的重要性

技能要求

必備：ThreadPriority
進階：延遲分析

延伸思考

適用在廣播喚醒情境
風險：飢餓低優任務
優化：配額與老化機制

Practice Exercise

基礎：加入 Priority 屬性（30 分）
進階：調整並觀察延遲（2 小時）
專案：實作老化避免飢餓（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：優先序生效
程式碼品質（30%）：狀態恢復正確
效能優化（20%）：延遲下降
創新性（10%）：飢餓保護

Case #15: WaitOne 介面與 ManualResetEventSlim 的替代以降低 kernel 切換

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：高頻等待/喚醒下，Kernel 事件帶來系統呼叫成本。希望降低上下文切換開銷。 技術挑戰：用 spinning + event 的策略替代純 kernel 等待。 影響範圍：CPU、延遲、吞吐。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

WaitOne(true) 退出同步內容也有額外成本。
純 kernel 等待成本高。
短等待適合自旋。

深層原因：

架構層面：等待策略未分層
技術層面：未使用 MRESlim
流程層面：無微延遲優化意識

Solution Design

解決策略：改用 ManualResetEventSlim（或 AutoResetEvent + SpinWait），短時間以自旋等待，逾時再進入 kernel 等待。

實施步驟：

替換為 MRESlim
- 實作細節：ManualResetEventSlim.Wait()
- 所需資源：.NET 4 以上
- 預估時間：0.5 小時
調整 SpinCount
- 實作細節：依工作特性調整
- 所需資源：壓測
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

ManualResetEventSlim _evt = new ManualResetEventSlim(false, spinCount: 100);
_evt.Set(); // 廣播
_evt.Reset();
_evt.Wait(msTimeout);

實際案例：原文使用 WaitOne(true)，這裡提供較新替代。實作環境：.NET 4+ 實測數據：

改善前：高頻 kernel 轉換
改善後：短等待以自旋吸收，降低系統呼叫
改善幅度：在短等待場景延遲下降

Learning Points

MRESlim 與 Kernel Event 差異
Spin vs block 的取捨
現代 .NET 最佳實務

技能要求

必備：同步原語
進階：延遲與 CPU 取捨

延伸思考

低延遲高 CPU vs 低 CPU 高延遲
風險：過度自旋
優化：動態調整 SpinCount

Practice Exercise

基礎：替換為 MRESlim（30 分）
進階：比較延遲/CPU（2 小時）
專案：自適應等待策略（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：等待語義一致
程式碼品質（30%）：替換正確
效能優化（20%）：系統呼叫下降
創新性（10%）：自適應策略

Case #16: 建立實證型測試：驗證 ARE 與 MRE 的喚醒行為與延遲

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：團隊對「單播 vs 廣播」理解分歧，需要以可重現的測試展示行為與延遲差異，作為策略選型依據。 技術挑戰：設計可重複、可觀測、可比較的測試。 影響範圍：決策正確性、溝通效率。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

概念討論缺乏數據支持。
不同場景對策略的影響缺少對照。
缺乏統一測試腳本。

深層原因：

架構層面：無治理測試
技術層面：度量缺失
經驗層面：憑直覺選型

Solution Design

解決策略：實作同一測試場景下的 ARE 與 MRE 兩套測試，量測「喚醒延遲、醒來順序、吞吐、CPU」，形成報告。

實施步驟：

撰寫測試工具
- 實作細節：Stopwatch 記錄時間戳
- 所需資源：Console app
- 預估時間：1 小時
兩種策略對照
- 實作細節：切換事件類型
- 所需資源：同一測試資料
- 預估時間：0.5 小時
報告
- 實作細節：輸出 CSV
- 所需資源：簡報
- 預估時間：1 小時

關鍵程式碼/設定：

var sw = Stopwatch.StartNew();
for (int i=0;i<N;i++)
{
    // 啟動 worker 後
    Thread.Sleep(1000);
    evt.Set();
}
// Worker：記錄 sw.ElapsedMilliseconds 與 ThreadId

實際案例：原文的輸出日誌展示了兩者行為差異，這裡擴充為可量測測試。實作環境：C# 實測數據：

改善前：憑印象選型
改善後：以延遲/醒來順序/吞吐為依據決策
改善幅度：決策一致性提升

Learning Points

實證驅動的工程決策
可重現測試與報告
指標選取

技能要求

必備：Stopwatch/測試設計
進階：資料分析

延伸思考

擴展到不同硬體/OS
風險：測試場景與真實差異
優化：自動化基準

Practice Exercise

基礎：寫對照測試（30 分）
進階：輸出 CSV 並繪圖（2 小時）
專案：建立自動化基準流程（8 小時）

Assessment Criteria

功能完整性（40%）：測得核心指標
程式碼品質（30%）：可重現
效能優化（20%）：測試成本低
創新性（10%）：報告可視化

案例分類

按難度分類
- 入門級（適合初學者）
  - Case 1, 2, 3, 16
- 中級（需要一定基礎）
  - Case 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15
- 高級（需要深厚經驗）
  - 無（本文聚焦於同步與 ThreadPool 實務）
按技術領域分類
- 架構設計類：Case 3, 7, 10, 12, 14, 16
- 效能優化類：Case 1, 2, 4, 7, 13, 15
- 整合開發類：Case 3, 6, 10, 12, 14
- 除錯診斷類：Case 4, 5, 8, 9, 11, 16
- 安全防護類：Case 10（關閉一致性與資料安全）
按學習目標分類
- 概念理解型：Case 1, 2, 3, 16
- 技能練習型：Case 4, 5, 6, 7, 9, 13, 15
- 問題解決型：Case 8, 10, 11, 12, 14
- 創新應用型：Case 7, 14, 15, 16

案例關聯圖（學習路徑建議）

先學基礎概念與策略選型：Case 1 → Case 2 → Case 3
再學正確等待語義與避免忙等：Case 4（依賴 Case 2）
夯實並發安全：Case 5（隊列鎖） → Case 9（可見性） → Case 8（清單管理）
完成工作者生命週期管理：Case 6（擴張） → Case 7（縮容）
穩定運行與關閉策略：Case 10（End/Cancel） → Case 11（例外處理）
系統級韌性與容量：Case 12（背壓） → Case 13（信號整形）
進階效能與 QoS：Case 14（優先序） → Case 15（MRESlim）
最後以實證驅動收斂決策：Case 16（對照與基準）

依賴關係重點：

Case 4 依賴對 MRE 的理解（Case 2）
Case 7 擴縮容依賴 Case 6 的擴張策略與 Case 4 的正確等待
Case 10 的關閉流程依賴 Case 8 的 worker 管理
Case 13 信號整形依賴 Case 4 的 Reset 正確性

完整學習路徑建議： 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 9 → 8 → 6 → 7 → 10 → 11 → 12 → 13 → 14 → 15 → 16

說明：從基本事件語義（ARE/MRE），過渡到正確等待與共享資料結構的併發安全，再建立 worker 生命週期與終止策略，最後導入背壓、優先序與現代同步原語，並以實證測試收斂方案。整體路徑從概念到實戰、從穩定到高效，能覆蓋原文核心並提升到工程級落地。

ThreadPool 實作 #3. AutoResetEvent / ManualResetEvent

Case #1: 用 AutoResetEvent 實現「先到先贏」的單一喚醒策略

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #2: 用 ManualResetEvent 實現「廣播喚醒」並交由 OS 排程決定

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #3: 一行切換策略：在 SimpleThreadPool 以 AutoResetEvent/ManualResetEvent 切換喚醒模式

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #4: 修正 ManualResetEvent 未 Reset 造成忙等與高 CPU 的風險

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #5: 修正佇列未全面加鎖造成的競態條件

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #6: 修正 worker 建立時機，確保第一個任務不遺漏執行緒

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #7: 實作 worker 空閒逾時退出（Idle Timeout）並健康擴縮

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #8: 修正 _workerThreads 清單的並發修改競態

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #9: 保證跨執行緒旗標可見性（_stop_flag/_cancel_flag 使用 volatile/Interlocked）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #10: 安全關閉與取消（EndPool/CancelPool 流程強化）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #11: 例外處理與觀測性（避免吞掉例外）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #12: 佇列背壓（Bounded Queue）避免記憶體無上限成長

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #13: 信號整形（Signal Coalescing）避免冗餘 Set

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #14: 任務導向的執行緒優先序調整配合 OS 排程

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #15: WaitOne 介面與 ManualResetEventSlim 的替代以降低 kernel 切換

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #16: 建立實證型測試：驗證 ARE 與 MRE 的喚醒行為與延遲

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

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