c# 高并发必备技巧(三)

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所属分类:.NET技术
摘要

前面两篇文章主要是介绍了如何解决高并发情况下资源争夺的问题。但是现实的应用场景中除了要解决资源争夺问题,高并发的情况还需要解决更多问题,比如快速处理业务数据等,
本篇文章简要罗列一下与之相关的更多技术细节。

前面两篇文章主要是介绍了如何解决高并发情况下资源争夺的问题。但是现实的应用场景中除了要解决资源争夺问题,高并发的情况还需要解决更多问题,比如快速处理业务数据等,
本篇文章简要罗列一下与之相关的更多技术细节。

1、异步编程:使用async和await关键字进行异步编程,这可以避免阻塞线程,提高程序的响应性和扩展性。异步编程可以通过Task或Task对象来实现。

public async Task ExampleAsync()  {     await Task.Run(() =>     {         // 异步任务     }); } 

2、多线程:使用多线程可以并行处理任务,提高程序的执行效率。在C#中可以通过Thread类或者Task类来创建多线程。需要注意的是,过度使用多线程可能导致线程同步和资源竞争的问题。

public void ExampleMultiThreading() {     var thread1 = new Thread(() =>     {         // 线程1的任务     });     var thread2 = new Thread(() =>     {         // 线程2的任务     });     thread1.Start();     thread2.Start(); } 

更高级的用法是使用线程池

// 使用线程池执行短期异步操作 ThreadPool.QueueUserWorkItem((state) =>  {          // 执行异步操作的逻辑  }); 

使用线程池的意义在于避免,短时间内不断重复地销毁和创建线程。
注意:在使用线程池时,需注意控制并发线程数量,避免过度占用系统资源。同时,需小心处理线程间的共享资源和避免竞态条件,必要时使用同步机制确保数据的一致性和正确性。

3、并行编程:并行编程是一种将任务划分为多个子任务,并同时执行的方法。在C#中可以使用Parallel类或者Parallel.For、Parallel.ForEach方法来实现并行编程。

// 并行处理数据集合中的元素 Listdata = GetLargeData(); Parallel.ForEach(data, (item) => {      // 处理每个元素的逻辑  }); // 使用并行 LINQ 查询并行处理数据  Listdata = GetLargeData(); var query = from item in data.AsParallel()              where item % 2 == 0              select item; 

4、除了并行编程,还可以使用数据流编程,C#数据流编程技术是一种强大的编程模型,适用于处理和操作大量数据的场景,能够提供高性能、可伸缩和可组合的解决方案。它使得开发人员能够更加灵活和高效地处理数据,并能够充分利用计算资源来提升应用程序的性能。
数据流编程模型的核心是数据流块,它们是可执行代码的封装,用于接收输入数据,进行处理,并产生输出数据。数据流块之间可以通过连接来建立数据流管道,形成数据的流动路径。C#提供了一个内置的数据流库,命名空间为System.Threading.Tasks.Dataflow,其中包含了多个预定义的数据流块类型。
下面是一些常用的数据流块类型:

TransformBlock<TInput, TOutput>:接收输入数据类型为TInput,并在处理后生成输出数据类型为TOutput。 ActionBlock<T>:接收输入数据类型为T,并执行指定的操作,不生成输出数据。 BufferBlock<T>:用于缓冲数据,可以通过其发送和接收数据。 BroadcastBlock<T>:接收输入数据,并将其广播给多个连接的接收器。 JoinBlock<T1, T2>:接收来自两个输入源的数据,并将它们组合成一个元组。 

5、内存管理:在高并发的场景下,内存管理至关重要。要尽可能地避免创建过多的对象,因为这可能会导致内存溢出。同时,合理地使用缓存和池化技术也可以提高程序的性能。

C#提供了一些并发集合(Concurrent Collections),如ConcurrentDictionary、ConcurrentQueue等,它们是线程安全的,可以在高并发场景下有效地管理内存和实现并发访问。

6、优化数据库访问:如果程序需要访问数据库,那么优化数据库访问也是一个关键因素,使用数据库连接池。另外对于需要高频访问的数据,以考虑使用缓存技术。
其中可以使用内存缓存,还可以使用Redis、memcached等中间件。

以上就是C#高并发必备的一些技能和策略,但请注意,适当的优化和调整也是非常重要的。需要根据具体的场景和需求来选择合适的方法和技术。
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