ITPub博客

首页 > Linux操作系统 > Linux操作系统 > 浅谈线程池(中):独立线程池的作用及IO线程池

浅谈线程池(中):独立线程池的作用及IO线程池

原创 Linux操作系统 作者:iDotNetSpace 时间:2009-10-22 16:12:29 0 删除 编辑

上一篇文章中,我们简单讨论了线程池的作用,以及CLR线程池的一些特性。不过关于线程池的基本概念还没有结束,这次我们再来补充一些必要的信息,有助于我们在程序中选择合适的使用方式。

独立线程池

  上次我们讨论到,在一个.NET应用程序中会有一个CLR线程池,可以使用ThreadPool类中的静态方法来使用这个线程池。我们只要使用QueueUserWorkItem方法向线程池中添加任务,线程池就会负责在合适的时候执行它们。我们还讨论了CLR线程池的一些高级特性,例如对线程的最大和最小数量作限制,对线程创建时间作限制以避免突发的大量任务消耗太多资源等等。

  那么.NET提供的线程池又有什么缺点呢?有些朋友说,一个重要的缺点就是功能太简单,例如只有一个队列,没法做到对多个队列作轮询,无法取消任务,无法设定任务优先级,无法限制任务执行速度等等。不过其实这些简单的功能,倒都可以通过在CLR线程池上增加一层(或者说,通过封装CLR线程池)来实现。例如,您可以让放入CLR线程池中的任务,在执行时从几个自定义任务队列中挑选一个运行,这样便达到了对多个队列作轮询的效果。因此,在我看来,CLR线程池的主要缺点并不在此。

  我认为,CLR线程池的主要问题在于“大一统”,也就是说,整个进程内部几乎所有的任务都会依赖这个线程池。如前篇文章所说的那样,如Timer和WaitForSingleObject,还有委托的异步调用,.NET框架中的许多功能都依赖这个线程池。这个做法是合适的,但是由于开发人员对于统一的线程池无法做到精确控制,因此在一些特别的需要就无法满足了。举个最常见例子:控制运算能力。什么是运算能力?那么还是从线程讲起吧1

  我们在一个程序中创建一个线程,安排给它一个任务,便交由操作系统来调度执行。操作系统会管理系统中所有的线程,并且使用一定的方式进行调度。什么是“调度”?调度便是控制线程的状态:执行,等待等等。我们都知道,从理论上来说有多少个处理单元(如2 * 2 CPU的机器便有4个处理单元),就表示操作系统可以同时做几件事情。但是线程的数量会远远超过处理单元的数量,因此操作系统为了保证每个线程都被执行,就必须等一个线程在某个处理器上执行到某个情况的时候,“换”一个新的线程来执行,这便是所谓的“上下文切换(context switch)”。至于造成上下文切换的原因也有多种,可能是某个线程的逻辑决定的,如遇上锁,或主动进入休眠状态(调用Thread.Sleep方法),但更有可能是操作系统发现这个线程“超时”了。在操作系统中会定义一个“时间片(timeslice)”2,当发现一个线程执行时间超过这个时间,便会把它撤下,换上另外一个。这样看起来,多个线程——也就是多个任务在同时运行了。

  值得一提的是,对于Windows操作系统来说,它的调度单元是线程,这和线程究竟属于哪个进程并没有关系。举个例子,如果系统中只有两个进程,进程A有5个线程,而进程B有10个线程。在排除其他因素的情况下,进程B占有运算单元的时间便是进程A的两倍。当然,实际情况自然不会那么简单。例如不同进程会有不同的优先级,线程相对于自己所属的进程还会有个优先级;如果一个线程在许久没有执行的时候,或者这个线程刚从“锁”的等待中恢复,操作系统还会对这个线程的优先级作临时的提升——这一切都是牵涉到程序的运行状态,性能等情况的因素,有机会我们在做展开。

  现在您意识到线程数量意味着什么了没?没错,就是我们刚才提到的“运算能力”。很多时候我们可以简单的认为,在同样的环境下,一个任务使用的线程数量越多,它所获得的运算能力就比另一个线程数量较少的任务要来得多。运算能力自然就涉及到任务执行的快慢。您可以设想一下,有一个生产任务,和一个消费任务,它们使用一个队列做临时存储。在理想情况下,生产和消费的速度应该保持相同,这样可以带来最好的吞吐量。如果生产任务执行较快,则队列中便会产生堆积,反之消费任务就会不断等待,吞吐量也会下降。因此,在实现的时候,我们往往会为生产任务和消费任务分别指派独立的线程池,并且通过增加或减少线程池内线程数量来条件运算能力,使生产和消费的步调达到平衡。

  使用独立的线程池来控制运算能力的做法很常见,一个典型的案例便是SEDA架构:整个架构由多个Stage连接而成,每个Stage均由一个队列和一个独立的线程池组成,调节器会根据队列中任务的数量来调节线程池内的线程数量,最终使应用程序获得优异的并发能力。

  在Windows操作系统中,Server 2003及之前版本的API也只提供了进程内部单一的线程池,不过在Vista及Server 2008的API中,除了改进线程池的性能之外,还提供了在同一进程内创建多个线程池的接口。很可惜,.NET直到如今的4.0版本,依旧没有提供构建独立线程池的功能。构造一个优秀的线程池是一件相当困难的事情,幸运的是,如果我们需要这方面的功能,可以借助著名的SmartThreadPool,经过那么多年的考验,相信它已经足够成熟了。如果需要,我们还可以对它做一定修改——毕竟在不同情况下,我们对线程池的要求也不完全相同。

IO线程池

  IO线程池便是为异步IO服务的线程池。

  访问IO最简单的方式(如读取一个文件)便是阻塞的,代码会等待IO操作成功(或失败)之后才继续执行下去,一切都是顺序的。但是,阻塞式IO有很多缺点,例如让UI停止响应,造成上下文切换,CPU中的缓存也可能被清除甚至内存被交换到磁盘中去,这些都是明显影响性能的做法。此外,每个IO都占用一个线程,容易导致系统中线程数量很多,最终限制了应用程序的伸缩性。因此,我们会使用“异步IO”这种做法。

  在使用异步IO时,访问IO的线程不会被阻塞,逻辑将会继续下去。操作系统会负责把结果通过某种方法通知我们,一般说来,这种方式是“回调函数”。异步IO在执行过程中是不占用应用程序的线程的,因此我们可以用少量的线程发起大量的IO,所以应用程序的响应能力也可以有所提高。此外,同时发起大量IO操作在某些时候会有额外的性能优势,例如磁盘和网络可以同时工作而不互相冲突,磁盘还可以根据磁头的位置来访问就近的数据,而不是根据请求的顺序进行数据读取,这样可以有效减少磁头的移动距离。

  Windows操作系统中有多种异步IO方式,但是性能最高,伸缩性最好的方式莫过于传说中的“IO完成端口(I/O Completion Port,IOCP)”了,这也是.NET中封装的唯一异步IO方式。大约一年半前,老赵写过一篇文章《正确使用异步操作》,其中除了描述计算密集型和IO密集型操作的区别和效果之外,还简单地讲述了IOCP与CLR交互的方式,摘录如下:

当我们希望进行一个异步的IO-Bound Operation时,CLR会(通过Windows API)发出一个IRP(I/O Request Packet)。当设备准备妥当,就会找出一个它“最想处理”的IRP(例如一个读取离当前磁头最近的数据的请求)并进行处理,处理完毕后设备将会(通过Windows)交还一个表示工作完成的IRP。CLR会为每个进程创建一个IOCP(I/O Completion Port)并和Windows操作系统一起维护。IOCP中一旦被放入表示完成的IRP之后(通过内部的ThreadPool.BindHandle完成),CLR就会尽快分配一个可用的线程用于继续接下去的任务。

  不过事实上,使用Windows API编写IOCP非常复杂。而在.NET中,由于需要迎合标准的APM(异步编程模型),在使用方便的同时也放弃一定的控制能力。因此,在一些真正需要高吞吐量的时候(如编写服务器),不少开发人员还是会选择直接使用Native Code编写相关代码。不过在绝大部分的情况下,.NET中利用IOCP的异步IO操作已经足以获得非常优秀的性能了。使用APM方式在.NET中使用异步IO非常简单,如下:

static void Main(string[] args)
{
    WebRequest request = HttpWebRequest.Create("http://www.cnblogs.com");
    request.BeginGetResponse(HandleAsyncCallback, request);
}

static void HandleAsyncCallback(IAsyncResult ar)
{
    WebRequest request = (WebRequest)ar.AsyncState;
    WebResponse response = request.EndGetResponse(ar);
    // more operations...
}

  BeginGetResponse将发起一个利用IOCP的异步IO操作,并在结束时调用HandleAsyncCallback回调函数。那么,这个回调函数是由哪里的线程执行的呢?没错,就是传说中“IO线程池”的线程。.NET在一个进程中准备了两个线程池,除了上篇文章中所提到的CLR线程池之外,它还为异步IO操作的回调准备了一个IO线程池。IO线程池的特性与CLR线程池类似,也会动态地创建和销毁线程,并且也拥有最大值和最小值(可以参考上一篇文章列举出的API)。

  只可惜,IO线程池也仅仅是那“一整个”线程池,CLR线程池的缺点IO线程池也一应俱全。例如,在使用异步IO方式读取了一段文本之后,下一步操作往往是对其进行分析,这就进入了计算密集型操作了。但对于计算密集型操作来说,如果使用整个IO线程池来执行,我们无法有效的控制某项任务的运算能力。因此在有些时候,我们在回调函数内部会把计算任务再次交还给独立的线程池。这么做从理论上看会增大线程调度的开销,不过实际情况还得看具体的评测数据。如果它真的成为影响性能的关键因素之一,我们就可能需要使用Native Code来调用IOCP相关API,将回调任务直接交给独立的线程池去执行了。

  我们也可以使用代码来操作IO线程池,例如下面这个接口便是向IO线程池递交一个任务:

public static class ThreadPool
{
    public static bool UnsafeQueueNativeOverlapped(NativeOverlapped* overlapped);
}

  NativeOverlapped包含了一个IOCompletionCallback回调函数及一个缓冲对象,可以通过Overlapped对象创建。Overlapped会包含一个被固定的空间,这里“固定”的含义表示不会因为GC而导致地址改变,甚至不会被置换到硬盘上的Swap空间去。这么做的目的是迎合IOCP的要求,但是很明显它也会降低程序性能。因此,我们在实际编程中几乎不会使用这个方法3

原文地址:http://www.cnblogs.com/JeffreyZhao/archive/2009/07/24/thread-pool-2-dedicate-pool-and-io-pool.html

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/12639172/viewspace-617199/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

请登录后发表评论 登录
全部评论

注册时间:2008-01-04

  • 博文量
    2376
  • 访问量
    5297445