在上一篇文章中，我們簡單討論了執行緒池的作用，以及CLR執行緒池的一些特性。不過關於執行緒池的基本概念還沒有結束，這次我們再來補充一些必要的資訊，有助於我們在程式中選擇合適的使用方式。

獨立執行緒池

　　上次我們討論到，在一個.NET應用程式中會有一個CLR執行緒池，可以使用ThreadPool類中的靜態方法來使用這個執行緒池。我們只要使用QueueUserWorkItem方法向執行緒池中新增任務，執行緒池就會負責在合適的時候執行它們。我們還討論了CLR執行緒池的一些高階特性，例如對執行緒的最大和最小數量作限制，對執行緒建立時間作限制以避免突發的大量任務消耗太多資源等等。

　　那麼.NET提供的執行緒池又有什麼缺點呢？有些朋友說，一個重要的缺點就是功能太簡單，例如只有一個佇列，沒法做到對多個佇列作輪詢，無法取消任務，無法設定任務優先順序，無法限制任務執行速度等等。不過其實這些簡單的功能，倒都可以通過在CLR執行緒池上增加一層（或者說，通過封裝CLR執行緒池）來實現。例如，您可以讓放入CLR執行緒池中的任務，在執行時從幾個自定義任務佇列中挑選一個執行，這樣便達到了對多個佇列作輪詢的效果。因此，在我看來，CLR執行緒池的主要缺點並不在此。

　　我認為，CLR執行緒池的主要問題在於“大一統”，也就是說，整個程式內部幾乎所有的任務都會依賴這個執行緒池。如前篇文章所說的那樣，如Timer和WaitForSingleObject，還有委託的非同步呼叫，.NET框架中的許多功能都依賴這個執行緒池。這個做法是合適的，但是由於開發人員對於統一的執行緒池無法做到精確控制，因此在一些特別的需要就無法滿足了。舉個最常見例子：控制運算能力。什麼是運算能力？那麼還是從執行緒講起吧¹。

　　我們在一個程式中建立一個執行緒，安排給它一個任務，便交由作業系統來排程執行。作業系統會管理系統中所有的執行緒，並且使用一定的方式進行排程。什麼是“排程”？排程便是控制執行緒的狀態：執行，等待等等。我們都知道，從理論上來說有多少個處理單元（如2 * 2 CPU的機器便有4個處理單元），就表示作業系統可以同時做幾件事情。但是執行緒的數量會遠遠超過處理單元的數量，因此作業系統為了保證每個執行緒都被執行，就必須等一個執行緒在某個處理器上執行到某個情況的時候，“換”一個新的執行緒來執行，這便是所謂的“上下文切換（context switch）”。至於造成上下文切換的原因也有多種，可能是某個執行緒的邏輯決定的，如遇上鎖，或主動進入休眠狀態（呼叫Thread.Sleep方法），但更有可能是作業系統發現這個執行緒“超時”了。在作業系統中會定義一個“時間片（timeslice）”²，當發現一個執行緒執行時間超過這個時間，便會把它撤下，換上另外一個。這樣看起來，多個執行緒——也就是多個任務在同時執行了。

　　值得一提的是，對於Windows作業系統來說，它的排程單元是執行緒，這和執行緒究竟屬於哪個程式並沒有關係。舉個例子，如果系統中只有兩個程式，程式A有5個執行緒，而程式B有10個執行緒。在排除其他因素的情況下，程式B佔有運算單元的時間便是程式A的兩倍。當然，實際情況自然不會那麼簡單。例如不同程式會有不同的優先順序，執行緒相對於自己所屬的程式還會有個優先順序；如果一個執行緒在許久沒有執行的時候，或者這個執行緒剛從“鎖”的等待中恢復，作業系統還會對這個執行緒的優先順序作臨時的提升——這一切都是牽涉到程式的執行狀態，效能等情況的因素，有機會我們在做展開。

　　現在您意識到執行緒數量意味著什麼了沒？沒錯，就是我們剛才提到的“運算能力”。很多時候我們可以簡單的認為，在同樣的環境下，一個任務使用的執行緒數量越多，它所獲得的運算能力就比另一個執行緒數量較少的任務要來得多。運算能力自然就涉及到任務執行的快慢。您可以設想一下，有一個生產任務，和一個消費任務，它們使用一個佇列做臨時儲存。在理想情況下，生產和消費的速度應該保持相同，這樣可以帶來最好的吞吐量。如果生產任務執行較快，則佇列中便會產生堆積，反之消費任務就會不斷等待，吞吐量也會下降。因此，在實現的時候，我們往往會為生產任務和消費任務分別指派獨立的執行緒池，並且通過增加或減少執行緒池內執行緒數量來條件運算能力，使生產和消費的步調達到平衡。

　　使用獨立的執行緒池來控制運算能力的做法很常見，一個典型的案例便是SEDA架構：整個架構由多個Stage連線而成，每個Stage均由一個佇列和一個獨立的執行緒池組成，調節器會根據佇列中任務的數量來調節執行緒池內的執行緒數量，最終使應用程式獲得優異的併發能力。

　　在Windows作業系統中，Server 2003及之前版本的API也只提供了程式內部單一的執行緒池，不過在Vista及Server 2008的API中，除了改進執行緒池的效能之外，還提供了在同一程式內建立多個執行緒池的介面。很可惜，.NET直到如今的4.0版本，依舊沒有提供構建獨立執行緒池的功能。構造一個優秀的執行緒池是一件相當困難的事情，幸運的是，如果我們需要這方面的功能，可以藉助著名的SmartThreadPool，經過那麼多年的考驗，相信它已經足夠成熟了。如果需要，我們還可以對它做一定修改——畢竟在不同情況下，我們對執行緒池的要求也不完全相同。

IO執行緒池

　　IO執行緒池便是為非同步IO服務的執行緒池。

　　訪問IO最簡單的方式（如讀取一個檔案）便是阻塞的，程式碼會等待IO操作成功（或失敗）之後才繼續執行下去，一切都是順序的。但是，阻塞式IO有很多缺點，例如讓UI停止響應，造成上下文切換，CPU中的快取也可能被清除甚至記憶體被交換到磁碟中去，這些都是明顯影響效能的做法。此外，每個IO都佔用一個執行緒，容易導致系統中執行緒數量很多，最終限制了應用程式的伸縮性。因此，我們會使用“非同步IO”這種做法。

　　在使用非同步IO時，訪問IO的執行緒不會被阻塞，邏輯將會繼續下去。作業系統會負責把結果通過某種方法通知我們，一般說來，這種方式是“回撥函式”。非同步IO在執行過程中是不佔用應用程式的執行緒的，因此我們可以用少量的執行緒發起大量的IO，所以應用程式的響應能力也可以有所提高。此外，同時發起大量IO操作在某些時候會有額外的效能優勢，例如磁碟和網路可以同時工作而不互相沖突，磁碟還可以根據磁頭的位置來訪問就近的資料，而不是根據請求的順序進行資料讀取，這樣可以有效減少磁頭的移動距離。

　　Windows作業系統中有多種非同步IO方式，但是效能最高，伸縮性最好的方式莫過於傳說中的“IO完成埠（I/O Completion Port，IOCP）”了，這也是.NET中封裝的唯一非同步IO方式。大約一年半前，老趙寫過一篇文章《正確使用非同步操作》，其中除了描述計算密集型和IO密集型操作的區別和效果之外，還簡單地講述了IOCP與CLR互動的方式，摘錄如下：

當我們希望進行一個非同步的IO-Bound Operation時，CLR會（通過Windows API）發出一個IRP（I/O Request Packet）。當裝置準備妥當，就會找出一個它“最想處理”的IRP（例如一個讀取離當前磁頭最近的資料的請求）並進行處理，處理完畢後裝置將會（通過Windows）交還一個表示工作完成的IRP。CLR會為每個程式建立一個IOCP（I/O Completion Port）並和Windows作業系統一起維護。IOCP中一旦被放入表示完成的IRP之後（通過內部的ThreadPool.BindHandle完成），CLR就會盡快分配一個可用的執行緒用於繼續接下去的任務。

　　不過事實上，使用Windows API編寫IOCP非常複雜。而在.NET中，由於需要迎合標準的APM（非同步程式設計模型），在使用方便的同時也放棄一定的控制能力。因此，在一些真正需要高吞吐量的時候（如編寫伺服器），不少開發人員還是會選擇直接使用Native Code編寫相關程式碼。不過在絕大部分的情況下，.NET中利用IOCP的非同步IO操作已經足以獲得非常優秀的效能了。使用APM方式在.NET中使用非同步IO非常簡單，如下：

static void Main(string[] args)
{
    WebRequest request = HttpWebRequest.Create("http://www.cnblogs.com");
    request.BeginGetResponse(HandleAsyncCallback, request);
}

static void HandleAsyncCallback(IAsyncResult ar)
{
    WebRequest request = (WebRequest)ar.AsyncState;
    WebResponse response = request.EndGetResponse(ar);
    // more operations...
}

　　BeginGetResponse將發起一個利用IOCP的非同步IO操作，並在結束時呼叫HandleAsyncCallback回撥函式。那麼，這個回撥函式是由哪裡的執行緒執行的呢？沒錯，就是傳說中“IO執行緒池”的執行緒。.NET在一個程式中準備了兩個執行緒池，除了上篇文章中所提到的CLR執行緒池之外，它還為非同步IO操作的回撥準備了一個IO執行緒池。IO執行緒池的特性與CLR執行緒池類似，也會動態地建立和銷燬執行緒，並且也擁有最大值和最小值（可以參考上一篇文章列舉出的API）。

　　只可惜，IO執行緒池也僅僅是那“一整個”執行緒池，CLR執行緒池的缺點IO執行緒池也一應俱全。例如，在使用非同步IO方式讀取了一段文字之後，下一步操作往往是對其進行分析，這就進入了計算密集型操作了。但對於計算密集型操作來說，如果使用整個IO執行緒池來執行，我們無法有效的控制某項任務的運算能力。因此在有些時候，我們在回撥函式內部會把計算任務再次交還給獨立的執行緒池。這麼做從理論上看會增大執行緒排程的開銷，不過實際情況還得看具體的評測資料。如果它真的成為影響效能的關鍵因素之一，我們就可能需要使用Native Code來呼叫IOCP相關API，將回撥任務直接交給獨立的執行緒池去執行了。

　　我們也可以使用程式碼來操作IO執行緒池，例如下面這個介面便是向IO執行緒池遞交一個任務：

public static class ThreadPool
{
    public static bool UnsafeQueueNativeOverlapped(NativeOverlapped* overlapped);
}

　　NativeOverlapped包含了一個IOCompletionCallback回撥函式及一個緩衝物件，可以通過Overlapped物件建立。Overlapped會包含一個被固定的空間，這裡“固定”的含義表示不會因為GC而導致地址改變，甚至不會被置換到硬碟上的Swap空間去。這麼做的目的是迎合IOCP的要求，但是很明顯它也會降低程式效能。因此，我們在實際程式設計中幾乎不會使用這個方法³。