报名参加CloudWeGo黑客松,奖金直推双丰收! 了解详情
写点什么

.NET 4.5 中任务并行类库的改进

  • 2011-12-08
  • 本文字数:1734 字

    阅读完需:约 6 分钟

微软正在努力改进.NET 4.5 中应用程序的性能,特别是使用任务并行类库(Task Parallel Library)的那些应用。接下来我会带你预览将要完成的改进内容:

Task, Task

.NET 并行编程 API 的核心是 Task 对象。对于这样重要的类,微软想法设法保证它要尽可能小。Task 的大多数属性都没有保存在类本身之中,而是保存在另一个名为 ContingentProperties 的对象中。这个二级对象会在程序需要的时候才创建,这样就会降低大多数一般情况下的内存占用。

.NET 4.0 发布的时候,最常见的情形是分支合并(fork-join)样式的编程,就像我们在 Parallel.ForEach 和 Parallel LINQ 中看到的那样。然而,有了.NET 4.5 和其中引入的异步机制,顺序样式的编程就取而代之,占据主导地位。微软非常确信这会是主要的方式,因此他们把 ContinuationObject 移动到 Task 中,把其他字段移动到 ContingentProperties 中。这使得顺序结构的代码运行更快,而 Task 对象的规模更小。

Task 也避免了一些不需要的等待。它最初拥有四个属性,但是 Joseph E. Hoag 解释说

由于我们进行了一些很聪明的结构调整,结果只有 m_result 字段才是真正必要的。通过对已经存在于基本的 Task 类中的字段重新利用,我们可以废弃 m_valueSelector 和 m_futureState 字段,而存储在 m_resultWasSet 中的信息可以存储在基本类型的上述状态标识中。

结果创建 Task所需的时间会减少 49-55%,对象的大小会减少 52%。

Task.WaitAll, Task.WaitAny

试想一下,我们需要同时等待十亿个任务。在一台 x64 的计算机上,这会导致 12,000,000 比特的负载,这还没有计算任务本身。如果使用.NET 4.5,负载会降到仅仅 64 比特。同时 WaitAny 的负载也会从 23,200,000 比特降到 152 比特。

之所以出现如此戏剧化的效果,是因为微软改变了使用核心同步基元(kernel synchronization primitives)的方式。在之前的版本中,每个任务都需要一个基元(primitive )。现在已经大大减少,每个等待操作只需要一个基元,与操作中的任务数量无关。

ConcurrentDictionary

在.NET 中,只有引用类型和很小的值类型才能够以原子的方式赋值。较大的值类型——像 Guid——则无法以原子的方式读写。在.NET 4.0 中,为了解决这个问题,ConcurrentDictionary 会使用 node 对象,每次与键值关联的值发生改变的时候,都会重新创建这个对象。在.NET 4.5 中,只有在无法以原子的方式对值进行写操作的时候,才会创建新的 node 对象。

另一项改变是我们可以动态地创建锁。 Igor Ostrovsky 写到

在实践中,为了达到最大吞吐量,往往需要大量锁。另一方面,我们又不希望分配太多锁对象,特别是在 ConcurrentDictionary 最后只存储了很少项目的时候。

想要提升性能,就要减少内存分配

Joseph 写到:

在我们的评测结果中你可以看到,在测试中分配的内存数量和完成测试所需的时间之间有直接关系。当我们单独查看的时候,内存分配并不是非常昂贵。但是,当内存系统只是偶尔清理不使用的内存时,问题就出现了,并且问题出现的频率和要分配的内存数量成正比。因此,你分配越多的内存,对内存进行垃圾回收的频率就越频繁,你的代码性能就会变得越差。

想要降低内存使用,一种方式就是避免使用闭包(closure)。不要在匿名的函数中捕获局部变量,我们可以把它传递给 Task 的构造函数,作为它的“状态(state)对象”。从.NET 4.5 开始,Task.ContinueWith 也会支持状态对象。

另一种减少内存使用的技术是缓存经常使用的任务。例如,假设一个函数会接受一个数组作为参数,并返回 Task。因为对于空数组结果总会是一样的,所以缓存代表空数组的 Task 就很合理。

下一个技巧是避免让任务不必要地“膨胀”。当某些代码触发了创建 ContingentProperties 的操作,Task 对象就会膨胀。最经常出现的原因包括:

  • 创建的任务带有 CancellationToken
  • 任务是从非默认的 ExecutionContext 创建的
  • Task 作为父 Task 参与到“结构化并行机制(structured parallelism)”中
  • Task 以 Faulted 状态结束
  • Task 通过 ((IAsyncResult)Task).AsyncWaitHandle.Wait() 处于等待状态

大家还要记住,任务膨胀并不一定是坏事。它只是需要注意的问题,这样我们就不会做不需要的事情,像传入从来不会用到的 CancellationToken 等。

查看英文原文: Task Parallel Library Improvements in .NET 4.5

2011-12-08 01:043364
用户头像

发布了 340 篇内容, 共 134.7 次阅读, 收获喜欢 13 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

持续交付-Blue Ocean 应用

霍格沃兹测试开发学社

快速安全的将 Azure SQL 迁移到云原生数据库 Amazon Aurora

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

数据库 云原生

干货|app自动化测试之Appium 源码分析

霍格沃兹测试开发学社

gitlab system hook使用案例——与已有系统打通

阿呆

gitlab system hook 效能工具

接口测试项目实战与经典面试题解析,挑战 BAT 大厂必会!

霍格沃兹测试开发学社

技术分享 | 测试平台开发-前端开发之Vue.js 框架

霍格沃兹测试开发学社

技术分享 | 测试平台开发-前端开发之Vue.js 框架的使用

霍格沃兹测试开发学社

接口测试框架实战(一) | Requests 与接口请求构造

霍格沃兹测试开发学社

接口管理工具YApi怎么用?颜值高、易管理、超好用

霍格沃兹测试开发学社

干货|app自动化测试之模拟器控制

霍格沃兹测试开发学社

供应链管理是对产品流、信息流、资金流综合管理

水滴

供应链

数字化转型-数据资产管理

小鲸数据

数据资产 数字化 数据价值 数据管理 数据资产管理

干货|接口测试必备技能-常见接口协议解析

霍格沃兹测试开发学社

接口测试 Mock 实战(二) | 结合 jq 完成批量化的手工 Mock

霍格沃兹测试开发学社

接口测试框架实战(二)| 接口请求断言

霍格沃兹测试开发学社

EMQ亮相服贸会:夯实IoT数字底座,加速迈向工业4.0时代

EMQ映云科技

物联网 IoT 工业4.0 服贸会 9月月更

接口测试实战| GET/POST 请求区别详解

霍格沃兹测试开发学社

DolphinScheduler&RocketMQ 联合 Meetup 即将重磅开启,集中展示任务调度与消息队列能力!

阿里巴巴云原生

阿里云 RocketMQ 云原生 DolphinScheduler

干货|app自动化测试之Appium问题分析及定位

霍格沃兹测试开发学社

干货|app自动化测试之Capability 使用进阶

霍格沃兹测试开发学社

技术分享 | Spring Boot 集成 Swagger

霍格沃兹测试开发学社

接口协议之抓包分析 TCP 协议

霍格沃兹测试开发学社

干货|移动端App自动化之触屏操作自动化

霍格沃兹测试开发学社

性能测试实战 | 修改 JMeter 源码,定制化聚合压测报告

霍格沃兹测试开发学社

技术分享 | Spring Boot 异常处理

霍格沃兹测试开发学社

持续交付-Jenkinsfile 语法

霍格沃兹测试开发学社

接口测试该怎么做?持证上岗的Charles,可以帮你做什么?

霍格沃兹测试开发学社

干货|app自动化测试之设备交互API详解

霍格沃兹测试开发学社

快速上手 Pytest + Requests + Allure2 测试框架实战技能

霍格沃兹测试开发学社

接口测试框架实战 | 流程封装与基于加密接口的测试用例设计

霍格沃兹测试开发学社

Groq:从头设计一个张量流式处理器架构

OneFlow

人工智能 深度学习 处理器

.NET 4.5中任务并行类库的改进_.NET_Jonathan Allen_InfoQ精选文章