Task+ConcurrentQueue多线程编程

 

 

 

　队列（Queue）代表了一个先进先出的对象集合。当您需要对各项进行先进先出的访问时，则使用队列。当您在列表中添加一项，称为入队，当您从列表中移除一项时，称为出队。

　　ConcurrentQueue<T>队列是一个高效的线程安全的队列，是.Net Framework 4.0，System.Collections.Concurrent命名空间下的一个数据结构。

 

Task是在ThreadPool的基础上推出的，我们知道了ThreadPool的弊端：我们不能控制线程池中线程的执行顺序，也不能获取线程池内线程取消/异常/完成的通知。net4.0在ThreadPool的基础上推出了Task，Task拥有线程池的优点，同时也解决了使用线程池不易控制的弊端。

 

下面我们来看下Task+ConcurrentQueue实现多线程编程

 

1、定义最大线程数，  一般和本机的cpu 有关

 

    /// <summary>
        /// 线程总数
        /// </summary>
        private int threadNum = Convert.ToInt32(ConfigurationManager.AppSettings["ThreadNum"]);

　　

ConcurrentQueue队列

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

　　

2、接下来 我们把业务数据取出来，加到定义的  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-没有可执行的数据");
                return;
            }
            totalCount = count;
            int allpage = count / 200 + (count % 200 == 0 ? 0 : 1);
            int page = 0;
            LogHelper.WriteFatal("代扣充值-可执行的数据:" + count + "条，页数："+ allpage);
            

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

                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、等数据全部加载到queues，我们接着下一步

 

  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 处理数据

这里需要注意的是

 

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

　　

这个代表开始执行线程并且需要全部完成 才会退出  ContinueWhenAll

 

4 接下去我们看下处理程序怎么消费数据 

从队列取数据 

 

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

　　有数据的话 往下走 执行我们要的业务逻辑 

 

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

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

　　完整处理方法如下

 

  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}条 当前第{1}条", totalCount, currentIndex));
                    }
                    catch (Exception ex)
                    {
                        LogHelper.WriteError("代扣充值-", ex);
                    }
                }
            }
        }

　　

到此为止，我们实现了 Task+ConcurrentQueue多线程编程。

 

完整代码块

链接：https://pan.baidu.com/s/1jgpafTFssiVLmZhDe1CgYQ

提取码：erib

 

标签：ConcurrentQueue,Task,queues,线程,var,LogHelper,多线程
来源： https://www.cnblogs.com/lyl6796910/p/15861302.html