.NET编程之线程池内幕

本文通过对.NET4.5的ThreadPool源码的分析讲解揭示.NET线程池的内幕，并总结ThreadPool设计的好与不足。

线程池的作用

线程池，顾名思义，线程对象池。Task和TPL都有用到线程池，所以了解线程池的内幕有助于你写出更好的程序。由于篇幅有限，在这里我只讲解以下核心

概念：

• 线程池的大小

• 如何调用线程池添加任务

• 线程池如何执行任务

Threadpool也支持操控IOCP的线程，但在这里我们不研究它，涉及到task和TPL的会在其各自的博客中做详解。

线程池的大小

不管什么池，总有尺寸，ThreadPool也不例外。ThreadPool提供了4个方法来调整线程池的大小：

• SetMaxThreads

• GetMaxThreads

• SetMinThreads

• GetMinThreads

SetMaxThreads指定线程池最多可以有多少个线程，而GetMaxThreads自然就是获取这个值。SetMinThreads指定线程池中最少存活的线程的数量，而GetMinThreads就是获取这个值。

为何要设置一个最大数量和有一个最小数量呢？原来线程池的大小取决于若干因素，如虚拟地址空间的大小等。比如你的计算机是4g内存，而一个线程的初始堆栈大小为1m，那么你最多能创建4g/1m的线程（忽略操作系统本身以及其他进程内存分配）；正因为线程有内存开销，所以如果线程池的线程过多而又没有被完全使用，那么这就是对内存的一种浪费，所以限制线程池的最大数是很make sense的。

那么最小数又是为啥？线程池就是线程的对象池，对象池的最大的用处是重用对象。为啥要重用线程，因为线程的创建与销毁都要占用大量的cpu时间。所以在高并发状态下，线程池由于无需创建销毁线程节约了大量时间，提高了系统的响应能力和吞吐量。最小数可以让你调整最小的存活线程数量来应对不同的高并发场景。

如何调用线程池添加任务

线程池主要提供了2个方法来调用：QueueUserWorkItem和UnsafeQueueUserWorkItem。

两个方法的代码基本一致，除了attribute不同，QueueUserWorkItem可以被partial trust的代码调用，而UnsafeQueueUserWorkItem只能被full trust的代码调用。

public static bool QueueUserWorkItem(WaitCallback callBack)
{
StackCrawlMark stackMark = StackCrawlMark.LookForMyCaller;
return ThreadPool.QueueUserWorkItemHelper(callBack, (object) null, ref stackMark, true);
}

QueueUserWorkItemHelper首先调用ThreadPool.EnsureVMInitialized()来确保CLR虚拟机初始化（VM是一个统称，不是单指java虚拟机，也可以指CLR的execution engine），紧接着实例化ThreadPoolWorkQueue，最后调用ThreadPoolWorkQueue的Enqueue方法并传入callback和true。

SecurityCritical]
public void Enqueue(IThreadPoolWorkItem callback, bool forceGlobal)
{
ThreadPoolWorkQueueThreadLocals queueThreadLocals = (ThreadPoolWorkQueueThreadLocals) null;
if (!forceGlobal)
queueThreadLocals = ThreadPoolWorkQueueThreadLocals.threadLocals;
if (this.loggingEnabled)
FrameworkEventSource.Log.ThreadPoolEnqueueWorkObject((object) callback);
if (queueThreadLocals != null)
{
queueThreadLocals.workStealingQueue.LocalPush(callback);
}
else
{
ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment comparand = this.queueHead;
while (!comparand.TryEnqueue(callback))
{
Interlocked.CompareExchange<ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment>(ref comparand.Next, new ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment(), (ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment) null);
for (; comparand.Next != null; comparand = this.queueHead)
Interlocked.CompareExchange<ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment>(ref this.queueHead, comparand.Next, comparand);
}
}
this.EnsureThreadRequested();
}

ThreadPoolWorkQueue主要包含2个“queue”(实际是数组)，一个为QueueSegment（global work queue），另一个是WorkStealingQueue(local work queue)。两者具体的区别会在Task/TPL里讲解，这里暂不解释。

由于forceGlobal是true，所以执行到了comparand.TryEnqueue(callback)，也就是QueueSegment.TryEnqueue。comparand先从队列的头(queueHead)开始enqueue，如果不行就继续往下enqueue，成功后再赋值给queueHead。

让我们来看看QueueSegment的源代码：

public QueueSegment()
{
this.nodes = new IThreadPoolWorkItem[256];
}

public bool TryEnqueue(IThreadPoolWorkItem node)
{
int upper;
int lower;
this.GetIndexes(out upper, out lower);
while (upper != this.nodes.Length)
{
if (this.CompareExchangeIndexes(ref upper, upper + 1, ref lower, lower))
{
Volatile.Write<IThreadPoolWorkItem>(ref this.nodes[upper], node);
return true;
}
}
return false;
}

这个所谓的global work queue实际上是一个IThreadPoolWorkItem的数组，而且限死256，这是为啥？难道是因为和IIS线程池(也只有256个线程）对齐？使用interlock和内存写屏障volatile.write来保证nodes的正确性，比起同步锁性能有很大的提高。

最后调用EnsureThreadRequested，EnsureThreadRequested会调用QCall把请求发送至CLR，由CLR调度ThreadPool。

线程池如何执行任务

线程被调度后通过ThreadPoolWorkQueue的Dispatch方法来执行callback。

internal static bool Dispatch()
{
ThreadPoolWorkQueue threadPoolWorkQueue = ThreadPoolGlobals.workQueue;
int tickCount = Environment.TickCount;
threadPoolWorkQueue.MarkThreadRequestSatisfied();
threadPoolWorkQueue.loggingEnabled = FrameworkEventSource.Log.IsEnabled(EventLevel.Verbose, (EventKeywords) 18);
bool flag1 = true;
IThreadPoolWorkItem callback = (IThreadPoolWorkItem) null;
try
{
ThreadPoolWorkQueueThreadLocals tl = threadPoolWorkQueue.EnsureCurrentThreadHasQueue();
while ((long) (Environment.TickCount - tickCount) < (long) ThreadPoolGlobals.tpQuantum)
{
try
{
}
finally
{
bool missedSteal = false;
threadPoolWorkQueue.Dequeue(tl, out callback, out missedSteal);
if (callback == null)
flag1 = missedSteal;
else
threadPoolWorkQueue.EnsureThreadRequested();
}
if (callback == null)
return true;
if (threadPoolWorkQueue.loggingEnabled)
FrameworkEventSource.Log.ThreadPoolDequeueWorkObject((object) callback);
if (ThreadPoolGlobals.enableWorkerTracking)
{
bool flag2 = false;
try
{
try
{
}
finally
{
ThreadPool.ReportThreadStatus(true);
flag2 = true;
}
callback.ExecuteWorkItem();
callback = (IThreadPoolWorkItem) null;
}
finally
{
if (flag2)
ThreadPool.ReportThreadStatus(false);
}
}
else
{
callback.ExecuteWorkItem();
callback = (IThreadPoolWorkItem) null;
}
if (!ThreadPool.NotifyWorkItemComplete())
return false;
}
return true;
}
catch (ThreadAbortException ex)
{
if (callback != null)
callback.MarkAborted(ex);
flag1 = false;
}
finally
{
if (flag1)
threadPoolWorkQueue.EnsureThreadRequested();
}
return true;
}

while语句判断如果执行时间少于30ms会不断继续执行下一个callback。这是因为大多数机器线程切换大概在30ms，如果该线程只执行了不到30ms就在等待中断线程切换那就太浪费CPU了，浪费可耻啊！

Dequeue负责找到需要执行的callback：

public void Dequeue(ThreadPoolWorkQueueThreadLocals tl, out IThreadPoolWorkItem callback, out bool missedSteal)
{
callback = (IThreadPoolWorkItem) null;
missedSteal = false;
ThreadPoolWorkQueue.WorkStealingQueue workStealingQueue1 = tl.workStealingQueue;
workStealingQueue1.LocalPop(out callback);
if (callback == null)
{
for (ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment comparand = this.queueTail; !comparand.TryDequeue(out callback) && comparand.Next != null && comparand.IsUsedUp(); 
comparand = this.queueTail)
Interlocked.CompareExchange<ThreadPoolWorkQueue.QueueSegment>(ref this.queueTail, comparand.Next, comparand);
}
if (callback != null)
return;
ThreadPoolWorkQueue.WorkStealingQueue[] current = ThreadPoolWorkQueue.allThreadQueues.Current;
int num = tl.random.Next(current.Length);
for (int length = current.Length; length > 0; --length)
{
ThreadPoolWorkQueue.WorkStealingQueue workStealingQueue2 = Volatile.Read<ThreadPoolWorkQueue.WorkStealingQueue>(ref current[num % current.Length]);
if (workStealingQueue2 != null && workStealingQueue2 != workStealingQueue1 && workStealingQueue2.TrySteal(out callback, ref missedSteal))
break;
++num;
}
}

因为我们把callback添加到了global work queue，所以local work queue(workStealingQueue.LocalPop(out callback))找不到callback，local work queue查找callback会在task里讲解。接着又去global work queue查找，先从global work queue的起始位置查找直至尾部，因此global work quque里的callback是FIFO的执行顺序。

public bool TryDequeue(out IThreadPoolWorkItem node)
{
int upper;
int lower;
this.GetIndexes(out upper, out lower);
while (lower != upper)
{
// ISSUE: explicit reference operation
// ISSUE: variable of a reference type
int& prevUpper = @upper;
// ISSUE: explicit reference operation
int newUpper = ^prevUpper;
// ISSUE: explicit reference operation
// ISSUE: variable of a reference type
int& prevLower = @lower;
// ISSUE: explicit reference operation
int newLower = ^prevLower + 1;
if (this.CompareExchangeIndexes(prevUpper, newUpper, prevLower, newLower))
{
SpinWait spinWait = new SpinWait();
while ((node = Volatile.Read<IThreadPoolWorkItem>(ref this.nodes[lower])) == null)
spinWait.SpinOnce();
this.nodes[lower] = (IThreadPoolWorkItem) null;
return true;
}
}
node = (IThreadPoolWorkItem) null;
return false;
}

使用自旋锁和内存读屏障来避免内核态和用户态的切换，提高了获取callback的性能。如果还是没有callback，那么就从所有的local work queue里随机选取一个，然后在该local work queue里“偷取”一个任务(callback)。

拿到callback后执行callback.ExecuteWorkItem()，通知完成。

总结

ThreadPool提供了方法调整线程池最少活跃的线程来应对不同的并发场景。ThreadPool带有2个work queue，一个golbal一个local。

执行时先从local找任务，接着去global，最后才会去随机选取一个local偷一个任务，其中global是FIFO的执行顺序。

Work queue实际上是数组，使用了大量的自旋锁和内存屏障来提高性能。但是在偷取任务上，是否可以考虑得更多，随机选择一个local太随意。

首先要考虑偷取的队列上必须有可执行任务；其次可以选取一个不在调度中的线程的local work queue，这样降低了自旋锁的可能性，加快了偷取的速度；最后，偷取的时候可以考虑像golang一样偷取别人queue里一半的任务，因为执行完偷到的这一个任务之后，下次该线程再次被调度到还是可能没任务可执行，还得去偷取别人的任务，这样既浪费CPU时间，又让任务在线程上分布不均匀，降低了系统吞吐量！

另外，如果禁用log和ETW trace，可以使ThreadPool的性能更进一步。

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