C# 多线程并发下各种锁的性能
一般情况下,只要涉及到多线程编程,程序的复杂性就会显著上升,性能显著下降,BUG出现的概率大大提升。
多线程编程本意是将一段程序并行运行,提升数据处理能力,但是由于大部分情况下都涉及到共有资源的竞争,所以修改资源对象时必须加锁处理。但是锁的实现有很多种方法,下面就来一起了解一下在C#语言中几种锁的实现与其性能表现。
几种锁的运用方式
1、原子锁
通过原子操作Interlocked.CompareExchange实现“无锁”竞争。
private static int isLock; private static int ceInt; private static void CEIntAdd() { //long tmp = 0; for (var i = 0; i < runTimes; i++) { while (Interlocked.CompareExchange(ref isLock, 1, 0) == 1) { Thread.Sleep(1); } ceInt++; Interlocked.Exchange(ref isLock, 0); } }
2、临界区
通过对多线程的串行化来访问公共资源或一段代码,速度快,适合控制数据访问。c#中的lock语法就是临界区(Monitor)的一个语法糖。
private static object obj = new object(); private static int lockInt; private static void LockIntAdd() { for (var i = 0; i < runTimes; i++) { lock (obj) { lockInt++; } } }
3、原子性操作
原子性操作,这是一种特例,原子性操作天生线程安全,所以无需加锁。
private static int atomicInt; private static void AtomicIntAdd() { for (var i = 0; i < runTimes; i++) { Interlocked.Increment(ref atomicInt); } }
4、读写锁
读写锁允许在有其他程序正在写的情况下读取资源,所以如果资源允许脏读,用这个比较合适。
private static ReaderWriterLockSlim LockSlim = new ReaderWriterLockSlim(); private static int lockSlimInt; private static void LockSlimIntAdd() { for (var i = 0; i < runTimes; i++) { LockSlim.EnterWriteLock(); lockSlimInt++; LockSlim.ExitWriteLock(); } }
5、信号量
信号量,为控制一个具有有限数量用户资源而设计。
private static Semaphore sema = new Semaphore(1, 1); private static int semaphoreInt; private static void SemaphoreIntAdd() { for (var i = 0; i < runTimes; i++) { sema.WaitOne(); semaphoreInt++; sema.Release(); } }
6、事件
用来通知线程有一些事件已发生,从而启动后继任务的开始。
public static AutoResetEvent autoResetEvent = new AutoResetEvent(true); private static int autoResetEventInt; private static void AutoResetEventIntAdd() { for (var i = 0; i < runTimes; i++) { if (autoResetEvent.WaitOne()) { autoResetEventInt++; autoResetEvent.Set(); } } }
7、互斥量
c#中有一个Mutex类,就在System.Threading命名空间下,Mutex其实就是互斥量,互斥量不单单能处理多线程之间的资源竞争,还能处理进程之间的资源竞争,功能是比较强大的,但是开销也很大,性能比较低。
private static Mutex mutex = new Mutex(); private static int mutexInt; private static void MutexIntAdd() { for (var i = 0; i < runTimes; i++) { mutex.WaitOne(); mutexInt++; mutex.ReleaseMutex(); } }
性能测试代码
private static int noLockInt; private static void NoLockIntAdd() { for (var i = 0; i < runTimes; i++) { noLockInt++; } }
private static void Run() { var stopwatch = new Stopwatch(); var taskList = new Task[loopTimes]; // 多线程 Console.WriteLine(); Console.WriteLine($" 线程数:{loopTimes}"); Console.WriteLine($" 执行次数:{runTimes}"); Console.WriteLine($" 校验值应等于:{runTimes * loopTimes}"); // AtomicIntAdd stopwatch.Restart(); for (var i = 0; i < loopTimes; i++) { taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { AtomicIntAdd(); }); } Task.WaitAll(taskList); Console.WriteLine($"{GetFormat("AtomicIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{atomicInt}"); // CEIntAdd taskList = new Task[loopTimes]; stopwatch.Restart(); for (var i = 0; i < loopTimes; i++) { taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { CEIntAdd(); }); } Task.WaitAll(taskList); Console.WriteLine($"{GetFormat("CEIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{ceInt}"); // LockIntAdd taskList = new Task[loopTimes]; stopwatch.Restart(); for (var i = 0; i < loopTimes; i++) { taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { LockIntAdd(); }); } Task.WaitAll(taskList); Console.WriteLine($"{GetFormat("LockIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{lockInt}"); // MutexIntAdd taskList = new Task[loopTimes]; stopwatch.Restart(); for (var i = 0; i < loopTimes; i++) { taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { MutexIntAdd(); }); } Task.WaitAll(taskList); Console.WriteLine($"{GetFormat("MutexIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{mutexInt}"); // LockSlimIntAdd taskList = new Task[loopTimes]; stopwatch.Restart(); for (var i = 0; i < loopTimes; i++) { taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { LockSlimIntAdd(); }); } Task.WaitAll(taskList); Console.WriteLine($"{GetFormat("LockSlimIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{lockSlimInt}"); // SemaphoreIntAdd taskList = new Task[loopTimes]; stopwatch.Restart(); for (var i = 0; i < loopTimes; i++) { taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { SemaphoreIntAdd(); }); } Task.WaitAll(taskList); Console.WriteLine($"{GetFormat("SemaphoreIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{semaphoreInt}"); // AutoResetEventIntAdd taskList = new Task[loopTimes]; stopwatch.Restart(); for (var i = 0; i < loopTimes; i++) { taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { AutoResetEventIntAdd(); }); } Task.WaitAll(taskList); Console.WriteLine($"{GetFormat("AutoResetEventIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{autoResetEventInt}"); // NoLockIntAdd taskList = new Task[loopTimes]; stopwatch.Restart(); for (var i = 0; i < loopTimes; i++) { taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { NoLockIntAdd(); }); } Task.WaitAll(taskList); Console.WriteLine($"{GetFormat("NoLockIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{noLockInt}"); Console.WriteLine(); }
性能测试结果
注:以上数据仅是当前测试环境硬件性能下的结果,仅能做相对比较。
1)在各种测试中,不加锁肯定是最快的,所以尽量避免资源竞争导致加锁运行。
2)在多线程中Interlocked.CompareExchange始终表现出优越的性能,排在第二位。
3)第三位lock,临界区也表现出很好的性能,所以在别人说lock性能低的时候请反驳他。
4)第四位是原子性变量(Atomic)操作,不过目前只支持变量的自增自减,适用性不强。
5)第五位读写锁(ReaderWriterLockSlim)表现也还可以,并且支持无所读,实用性还是比较好的。
6)剩下的信号量、事件、互斥量,这三种性能最差,当然他们有各自的适用范围,只是在处理资源竞争这方面表现不好。
原文链接地址:https://blog.exsvc.cn/article/csharp-concurrent-lock-performance.html
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