MCP試験 70-483 Programming in C# の学習材料。
目次はこちら
1-1 マルチスレッド処理と非同期処理を実装する
CPUを有効活用してレスポンスタイムやスループットを改善するための仕組み。
スレッド：System.Threading.Thread
生のスレッドを作る。
public static void Main()
{
Thread thread = new Thread(() =>
{
// とても(重い|長い)処理
});
// スレッドを開始
thread.Start();
// スレッドの完了を待つ
thread.Join();
}
スレッドプール：System.Threading.ThreadPool
生のスレッドの生成と破棄はコストが大きい。スレッドプールは予め用意されたスレッドを利用・再利用する仕組み。
public static void Main()
{
ThreadPool.QueueUserWorkItem((state) =>
{
Console.WriteLine("とても(重い|長い)処理");
});
}
終了を待ちたいときはシグナル(Auto/ManualResetEvent)を使う。
public static void Main()
{
ManualResetEventSlim ev = new ManualResetEventSlim();
ThreadPool.QueueUserWorkItem((state) =>
{
Console.WriteLine("とても(重い|長い)処理");
ev.Set();
});
ev.Wait();
Console.WriteLine("とても(重い|長い)処理が終わった");
}
パフォーマンス検証：スレッド vs スレッドプール
検証コード
static int tryCount = 10000;
public static void Main()
{
Stopwatch sw;
sw = Stopwatch.StartNew();
RunCreateThread();
Console.WriteLine($"スレッド: {sw.ElapsedMilliseconds} millisecs.");
sw = Stopwatch.StartNew();
RunThreadPool();
Console.WriteLine($"スレッドプール: {sw.ElapsedMilliseconds} millisecs.");
}
// スレッドを自前で生成して使う
static void RunCreateThread()
{
for (int i = 0; i < tryCount; i++)
{
Thread t = new Thread(() => { });
t.Start();
t.Join();
}
}
// スレッドプールを使う
static void RunThreadPool()
{
for (int i = 0; i < tryCount; i++)
{
ManualResetEventSlim ev = new ManualResetEventSlim();
ThreadPool.QueueUserWorkItem((state) =>
{
ev.Set();
});
ev.Wait();
}
}
検証結果
スレッド: 1583 millisecs.
スレッドプール: 17 millisecs.
スレッドを何回も使用する場合は、スレッドプールを使う方が何倍も速い。
Parallel：System.Threading.Tasks.Parallel
お手軽並列処理。Parallel.Invoke(), Parallel.For(), Parallel.ForEach() が使える。
public static void Main()
{
Console.WriteLine("Parallel.Invoke()");
Parallel.Invoke(
() => { Console.WriteLine("100000007 is prime number? " + IsPrime(100000007)); },
() => { Console.WriteLine("100000009 is prime number? " + IsPrime(100000009)); }
);
Console.WriteLine("Parallel.For()");
Parallel.For(100000005, 100000010, (i) =>
{
Console.WriteLine($"{i} is prime number? " + IsPrime(i));
});
Console.WriteLine("Parallel.ForEach()");
int[] nums = new int[] { 100000006, 100000007, 100000008, 100000009 };
Parallel.ForEach(nums, (i) =>
{
Console.WriteLine($"{i} is prime number? " + IsPrime(i));
});
}
static bool IsPrime(int n)
{
for (int i = 2; i < n; i++)
{
if (n % i == 0) return false;
}
return true;
}
PLINQ：System.Linq.ParallelEnumerable
お手軽並列LINQ。ParallelとPLINQをTPL
public static void Main()
{
// ParallelEnumerable を使う方法
var primeNums = ParallelEnumerable.Range(100_000_000, 100)
.Where(IsPrime)
.ToArray();
// AsParallel() を使う方法
var primeNums2 = Enumerable.Range(100_000_000, 100)
.AsParallel()
.Where(IsPrime)
.ToArray();
// ParallelEnumerable/AsParallel は基本的に順序を保証しないが、
// AsOrdered() すると順序を保ってくれる。
var primeNums3 = Enumerable.Range(100_000_000, 100)
.AsParallel()
.AsOrdered()
.Where(IsPrime)
.ToArray();
foreach (var n in primeNums3)
{
Console.WriteLine(n);
}
}
static bool IsPrime(int n)
{
for (int i = 2; i < n; i++)
{
if (n % i == 0) return false;
}
return true;
}
UIスレッドをブロックしない
UIスレッドをブロックするボタンクリックイベントハンドラ
// www.microsoft.com の応答が遅いとUI応答が停止する（ウィンドウが固まるアレ）。
// これは画面を描画するスレッド（UIスレッドと言う）がダウンロード処理に占有されてしまうため。
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
WebClient wc = new WebClient();
string html = wc.DownloadString("http://www.microsoft.com/");
textBox1.Text = html;
}
UIスレッドをブロックしないボタンクリックイベントハンドラ
// www.microsoft.com の応答が遅くてもウィンドウが固まらない。
// Task(async/await) を使うとダウンロード処理をUIスレッドではない別のスレッドで実行してくれる。
private async void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
WebClient wc = new WebClient();
// WebClient.DownloadStringTaskAsync() の戻り値の型は Task<string>
// await キーワードを付けると Task の完了を待つと同時に string 型に変換してくれる。
// Task の完了を待っている間、UIスレッドはブロックされない（ウィンドウは固まらない）。
string html = await wc.DownloadStringTaskAsync("http://www.microsoft.com/");
textBox1.Text = html;
}
ポイント：
- メソッドに async キーワードを付ける (付けないと await キーワードが使えない)
- 非同期IOメソッドに await キーワードを付ける (付けると、Task<string> ⇒ string )
Task：System.Threading.Tasks.Task
Task.Run() を使ってお手軽 Task 開始
private async void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
// テキストボックスに入力された数値が素数かどうかを表示する。
// 入力された数値が非常に大きい場合、
// 計算に時間がかかりUIスレッドがブロックされてしまうので
// Task.Run()を使って別スレッドに処理させる。
bool isPrime = await Task.Run(() =>
{
long n = Int64.Parse(textBox1.Text);
for (long i = 2; i < n; i++)
{
if (n % i == 0) return false;
}
return true;
});
textBox2.Text = isPrime ? "素数だね" : "素数じゃない";
}
Task.ContinueWith() を使って複数の Task を継続して実行させる。
private async void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
// ダウンロードしたWebコンテンツからリンクURLを抜き出して表示する。
// ダウンロードとスクレイピングには時間がかかる可能性がある。
// ダウンロードが終わったらスクレイピング処理を実行させたい。
Task<string> downloadTask = new WebClient().DownloadStringTaskAsync("https://msdn.microsoft.com/ja-jp/library/dd460693(v=vs.110).aspx");
Task<string> scrapingTask = downloadTask.ContinueWith(dlTask =>
{
StringBuilder sb = new StringBuilder();
foreach (Match m in Regex.Matches(dlTask.Result, "href=\"(.*?)\""))
{
sb.AppendLine(m.Groups[1].Value);
}
return sb.ToString();
});
textBox1.Text = await scrapingTask;
}
ConcurrentCollection：System.Collections.Concurrent.*
スレッドセーフでないオブジェクトに対し、複数のスレッドから同時に書き込もうとすると、内部のデータがおかしな状態になってしまうことがある。これをレース(競合)とか言ったりする。
List<T> はスレッドセーフなデータ構造ではない。
// マルチコアCPUなPCで実行すると毎回結果が変わる不思議なプログラム
public static void Main()
{
int num = 1000000;
List<int> oddNumbers = new List<int>();
Parallel.For(0, num, i =>
{
if (i % 2 == 1) oddNumbers.Add(i);
});
Console.WriteLine($"List: {num}以下の奇数は{oddNumbers.Count}個です。");
}
ConcurrentBag<T> はスレッドセーフなデータ構造。
// 毎回正確な結果が得られる安全なプログラム。
public static void Main()
{
int num = 1000000;
ConcurrentBag<int> oddNumbers = new ConcurrentBag<int>();
Parallel.For(0, num, i =>
{
if (i % 2 == 1) oddNumbers.Add(i);
});
Console.WriteLine($"ConcurrentBag: {num}以下の奇数は{oddNumbers.Count}個です。");
}
ConcurrentBag<T>のほか、BlockingCollection<T>, ConcurrentDictionary<TKey, TValue>, ConcurrentQueue<T>, ConcurrentStack<T> などもある。
その他覚えておいた方がよさそうなキーワード
- TPL, TAP
- CPU-bound, IO-bound
リソース
Quiz
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要素数10000程度の文字列配列の各文字列のSHA-1ハッシュ値を計算したい。CPUを有効活用しようとするとき、どのAPIを使うのが良いか。
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Paralell または PLINQ で実行される同時並列数を制限したい。どうすればよいか。
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async キーワードを付けたメソッドの戻り値は、Task, Task<T>, void のいずれかである。ただし void は基本的に避けるべきとされている。なぜ避けるべきか？また void を使うのはどんなときか？
-
スレッドを何度も使う場合、Thread よりも ThreadPool を使う方がパフォーマンスが良い。そして Thread よりも Task のほうが多機能。では Thread を使うはどんなとき？
-
下記のキーワードを整理しろ。
- スレッド
- 並列
- 並行
- 非同期