Task+ConcurrentQueue多執行緒編程

 

 

 

　隊列（Queue）代表了一個先進先出的對象集合。當您需要對各項進行先進先出的訪問時，則使用隊列。當您在列表中添加一項，稱為入隊，當您從列表中移除一項時，稱為出隊。

　　ConcurrentQueue<T>隊列是一個高效的執行緒安全的隊列，是.Net Framework 4.0，System.Collections.Concurrent命名空間下的一個數據結構。

 

Task是在ThreadPool的基礎上推出的，我們知道了ThreadPool的弊端：我們不能控制執行緒池中執行緒的執行順序，也不能獲取執行緒池內執行緒取消/異常/完成的通知。net4.0在ThreadPool的基礎上推出了Task，Task擁有執行緒池的優點，同時也解決了使用執行緒池不易控制的弊端。

 

下面我們來看下Task+ConcurrentQueue實現多執行緒編程

 

1、定義最大執行緒數，  一般和本機的cpu 有關

 

    /// <summary>
        /// 執行緒總數
        /// </summary>
        private int threadNum = Convert.ToInt32(ConfigurationManager.AppSettings["ThreadNum"]);

　　

ConcurrentQueue隊列

   /// <summary>
        /// 隊列
        /// </summary>
        private ConcurrentQueue<AssetRepayment> queues = new ConcurrentQueue<AssetRepayment>();

　　

2、接下來 我們把業務數據取出來，加到定義的  queues.Enqueue(l);

 

  var dt = DateTime.Now.Date;
            var list = AssetRepayService.GetRepayments().Where(o => o.AssetRepayStatus == AssetRepayStatus.NoSend && o.PlanRepaymentDate == dt && o.AssetRepayMode == AssetRepayMode.Withholding);
            int count = list.Count();
            if (count == 0)
            {
                LogHelper.WriteFatal("代扣充值-沒有可執行的數據");
                return;
            }
            totalCount = count;
            int allpage = count / 200 + (count % 200 == 0 ? 0 : 1);
            int page = 0;
            LogHelper.WriteFatal("代扣充值-可執行的數據:" + count + "條，頁數："+ allpage);
            

            do
            {
                LogHelper.WriteFatal("代扣充值-第:" + page + "頁");

                var ll = list.OrderBy(o=>o.Id).Skip(page++ * 200).Take(200).ToList();
                foreach (var l in ll)
                {
                    queues.Enqueue(l);
                }
            }
            while (page < allpage);

　　3、等數據全部載入到queues，我們接著下一步

 

  List<Task> tasks = new List<Task>();
            for (int i = 0; i < threadNum; i++)
            {
                var task = Task.Run(() =>
                {
                    Process();
                });
                tasks.Add(task);
            }
            var taskList = Task.Factory.ContinueWhenAll(tasks.ToArray(), (ts) =>
            {
            });
            taskList.Wait();

　　

利用Task 處理數據

這裡需要注意的是

 

   var taskList = Task.Factory.ContinueWhenAll(tasks.ToArray(), (ts) =>
            {
            });
            taskList.Wait();

　　

這個代表開始執行執行緒並且需要全部完成 才會退出  ContinueWhenAll

 

4 接下去我們看下處理程式怎麼消費數據 

從隊列取數據 

 

  var currentIndex = Interlocked.Increment(ref index);
                    AssetRepayment repayId = null;
                    var isExit = queues.TryDequeue(out repayId);
                    if (!isExit)
                    {
                        break;
                    }

　　有數據的話 往下走 執行我們要的業務邏輯 

 

    var service = context.GetService<IDeTransactionService>();
                        service.SubDeTransaction(repayId);

                        LogHelper.WriteFatal(string.Format("代扣充值 共{0}條 當前第{1}條", totalCount, currentIndex));

　　完整處理方法如下

 

  private void Process()
        {
            using (var context = new MefContext())
            {
                while (true)
                {
                    var currentIndex = Interlocked.Increment(ref index);
                    AssetRepayment repayId = null;
                    var isExit = queues.TryDequeue(out repayId);
                    if (!isExit)
                    {
                        break;
                    }
                    try
                    {
                        var service = context.GetService<IDeTransactionService>();
                        service.SubDeTransaction(repayId);

                        LogHelper.WriteFatal(string.Format("代扣充值 共{0}條 當前第{1}條", totalCount, currentIndex));
                    }
                    catch (Exception ex)
                    {
                        LogHelper.WriteError("代扣充值-", ex);
                    }
                }
            }
        }

　　

到此為止，我們實現了 Task+ConcurrentQueue多執行緒編程。

 

完整程式碼塊

鏈接：//pan.baidu.com/s/1jgpafTFssiVLmZhDe1CgYQ

提取碼：erib

 

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