三分钟掌握共享内存 & Actor并发模型

共享内存

面向对象编程中，万物都是对象，数据+行为=对象；
多核时代，可并行多个线程，但是受限于资源对象，线程之间存在对共享内存的抢占/等待，实质是多线程调用对象的行为方法，这涉及#线程安全#线程同步#。

假如现在有一个任务，找100000以内的素数的个数，如果用共享内存的方法，代码如下：

sumsumsum++

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;

/// <summary>
/// 利用并行编程库Parallel，计算10000内素数的个数
/// </summary>
namespace Paralleler
{
    class Program
    {
        static object syncObj = new object();
        static void Main(string[] args)
        {
            Stopwatch sw = new Stopwatch();
            sw.Start();
            ShareMemory();
            sw.Stop();
            Console.WriteLine($"共享内存并发模型耗时：{sw.Elapsed}");
        }

        static void ShareMemory()
        {
            var sum = 0;
            Parallel.For(1, 100000 + 1,(x, state) =>
            {
                var f = true;
                if (x == 1)
                    f = false;
                for (int i = 2; i <= x / 2; i++)
                {
                    if (x % i == 0)  // 被[2,x/2]任一数字整除，就不是质数
                        f = false;
                }
                if(f== true)
                {
                    lock(syncObj)
                    {
                        sum++;   // 共享了sum对象，“++”就是调用sum对象的成员方法
                    }
                }
            });
            Console.WriteLine($"1-10000内质数的个数是{sum}");
        }
    }
}

共享内存更贴合"面向对象开发者的固定思维"，强调线程对于资源的掌控力。

Actor模型

Actor

还是找到10000内的素数，我们使用.NET TPL Dataflow来完成，代码如下：

每个Actor的产出物就是流转到下一个Actor的消息。

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks.Dataflow;
using System.Diagnostics;

/// <summary>
/// 利用并行编程库Paralleler，计算10000内素数的个数
/// </summary>
namespace Paralleler
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Stopwatch sw = new Stopwatch();
            sw.Start();
            Actor();
            sw.Stop();
            Console.WriteLine($"Actor并发模型耗时：{sw.Elapsed}");  
        }

        static void Actor()
        {
            var linkOptions = new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true };
            var bufferBlock = new BufferBlock<int>();
            var transfromBlock = new TransformBlock<int,bool>(x=> 
            {
                var f = true;
                if (x == 1)
                    f = false;
                for (int i = 2; i <= x / 2; i++)
                {
                    if (x % i == 0)  // 被[2,x/2]任一数字整除，就不是质数
                        f = false;
                }
                return f;
            }, new ExecutionDataflowBlockOptions { MaxDegreeOfParallelism =50 });

            var sum = 0;
            var actionBlock = new ActionBlock<bool>(x=>
            {
                if (x == true)
                    sum++;
            },new ExecutionDataflowBlockOptions { MaxDegreeOfParallelism = 50 });
            transfromBlock.LinkTo(actionBlock, linkOptions);
            // 准备从pipeline头部开始投递
            for (int i = 1; i <= 100000; i++)
            {
                transfromBlock.Post(i);
            }
            transfromBlock.Complete();  // 通知头部，不再投递了; 会将信息传递到下游。
            actionBlock.Completion.Wait();  // 等待尾部执行完成
            Console.WriteLine($"1-10000内质数的个数是{sum}");
        }
    }
}

Actor并发模型强调的是消息触发。

还不过瘾

共享内存模型：其实是并行线程调用对象的成员方法，这里不可避免存在加锁/解锁，需要开发者自行关注线程同步、线程安全。

Actor模型：以流水线管道的形式，各Actor独立处理各自专属业务，等待消息流入，我也很容易推断，每个Actor的实现过程：存在循环，不断处理新流入的消息。

 var queue= new Queue(1000); 
 for{
    if(queue.Dequeue() != null) {
       // Done bussiness 
    }
    Thread.Sleep(50ms);
 }

所以Actor模型，开发者不用关注线程锁，同时，Actor模型解耦了调用关系，天然适合分布式场景。

总结陈词

Channel类Actor模型

作为一名编程老兵，深知大家平时常用的是共享内存并发模型，开口闭口“多线程”,“锁”,
可能很多人并没有关注到Actor模型，微软进程内Actor TPL Dataflow香气侧漏，值得推荐。

多对比、多体验不同的编程风格，别有洞天。