通过一个示例形象地理解C# async await 非并行异步、并行异步、并行异步的并发量控制

栏目：云星空知识作者：金蝶来源：金蝶云社区发布：2024-09-16浏览：1

前言

接上一篇通过一个示例形象地理解C# async await异步
我在 .NET与大数据中吐槽前同事在双层循环体中(肯定是单线程了)频繁请求es，导致接口的总耗时很长。这不能怪前同事，确实难写，会使代码复杂度增加。
评论区有人说他的理解是使用异步增加了系统吞吐能力，这个理解是正确的，但对于单个接口的单次请求而言，它是单线程的，耗时反而可能比同步还慢。如何缩短单个接口的单次请求的时间呢(要求：尽量不增加代码复杂度)？请看下文。

示例的测试步骤

先直接测试，看结果，下面再放代码

点击VS2022的启动按钮，启动程序，它会先启动Server工程，再启动AsyncAwaitDemo2工程
分别点击三个button
观察思考输出结果

测试截图

非并行异步(顺序执行的异步)

截图说明：单次请求耗时约0.5秒，共10次请求，耗时约 0.5秒×10=5秒

并行异步

截图说明：单次请求耗时约0.5秒，共10次请求，耗时约 0.5秒

并行异步(控制并发数量)

截图说明：单次请求耗时约0.5秒，共10次请求，并发数是5，耗时约 0.5秒×10÷5=1秒

服务端
服务端和客户端是两个独立的工程，测试时在一起跑，但其实可以分开部署，部署到不同的机器上
服务端是一个web api接口，用.NET 6、VS2022开发，代码如下：

[ApiController]
[Route("[controller]")]
public class TestController : ControllerBase
{
    [HttpGet]
    [Route("[action]")]
    public async Task<Dictionary<int, int>> Get(int i)
    {
        var result = new Dictionary<int, int>();

        await Task.Delay(500); //模拟耗时操作

        if (i == 0)
        {
            result.Add(0, 5);
            result.Add(1, 4);
            result.Add(2, 3);
            result.Add(3, 2);
            result.Add(4, 1);
        }        else if (i == 1)
        {
            result.Add(0, 10);
            result.Add(1, 9);
            result.Add(2, 8);
            result.Add(3, 7);
            result.Add(4, 6);
        }        return result;
    }
}

客户端
大家看客户端代码时，不需要关心服务端怎么写
客户端是一个Winform工程，用.NET 6、VS2022开发，代码如下：

public partial class Form1 : Form
{
    private readonly string _url = "http://localhost:5028/Test/Get";

    public Form1()
    {
        InitializeComponent();
    }

    private async void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
    {        //预热
        HttpClient httpClient = HttpClientFactory.GetClient();
        await (await httpClient.GetAsync(_url)).Content.ReadAsStringAsync();
    }    //非并行异步(顺序执行的异步)
    private async void button3_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        await Task.Run(async () =>
        {
            Log($"==== 非并行异步 开始，线程ID={Thread.CurrentThread.ManagedThreadId} ========================");
            Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
            HttpClient httpClient = HttpClientFactory.GetClient();
            var tasks = new Dictionary<string, Task<string>>();
            StringBuilder sb = new StringBuilder();            for (int i = 0; i < 2; i++)
            {                int sum = 0;                for (int j = 0; j < 5; j++)
                {
                    Dictionary<int, int> dict = await RequestAsync(_url, i);                    if (dict.ContainsKey(j))
                    {                        int num = dict[j];
                        sum += num;
                        sb.Append($"{num}, ");
                    }
                }
                Log($"输出：sum={sum}");
            }
            Log($"输出：{sb}");
            sw.Stop();
            Log($"==== 结束，线程ID={Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}，耗时：{sw.Elapsed.TotalSeconds:0.000}秒 ========================");
        });
    }    // 并行异步
    private async void button4_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        await Task.Run(async () =>
        {
            Log($"==== 并行异步 开始，线程ID={Thread.CurrentThread.ManagedThreadId} ========================");
            Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
            HttpClient httpClient = HttpClientFactory.GetClient();
            var tasks = new Dictionary<string, Task<Dictionary<int, int>>>();
            StringBuilder sb = new StringBuilder();            //双层循环写第一遍
            for (int i = 0; i < 2; i++)
            {                for (int j = 0; j < 5; j++)
                {
                    var task = RequestAsync(_url, i);
                    tasks.Add($"{i}_{j}", task);
                }
            }            //双层循环写第二遍
            for (int i = 0; i < 2; i++)
            {                int sum = 0;                for (int j = 0; j < 5; j++)
                {
                    Dictionary<int, int> dict = await tasks[$"{i}_{j}"];                    if (dict.ContainsKey(j))
                    {                        int num = dict[j];
                        sum += num;
                        sb.Append($"{num}, ");
                    }
                }
                Log($"输出：sum={sum}");
            }
            Log($"输出：{sb}");
            sw.Stop();
            Log($"==== 结束，线程ID={Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}，耗时：{sw.Elapsed.TotalSeconds:0.000}秒 ========================");
        });
    }    // 并行异步(控制并发数量)
    private async void button5_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        await Task.Run(async () =>
        {
            Log($"==== 并行异步(控制并发数量) 开始，线程ID={Thread.CurrentThread.ManagedThreadId} ===================");
            Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
            HttpClient httpClient = HttpClientFactory.GetClient();
            var tasks = new Dictionary<string, Task<Dictionary<int, int>>>();
            Semaphore sem = new Semaphore(5, 5);
            StringBuilder sb = new StringBuilder();            //双层循环写第一遍
            for (int i = 0; i < 2; i++)
            {                for (int j = 0; j < 5; j++)
                {
                    var task = RequestAsync(_url, i, sem);
                    tasks.Add($"{i}_{j}", task);
                }
            }            //双层循环写第二遍
            for (int i = 0; i < 2; i++)
            {                int sum = 0;                for (int j = 0; j < 5; j++)
                {
                    Dictionary<int, int> dict = await tasks[$"{i}_{j}"];                    if (dict.ContainsKey(j))
                    {                        int num = dict[j];
                        sum += num;
                        sb.Append($"{num}, ");
                    }
                }
                Log($"输出：sum={sum}");
            }
            sem.Dispose(); //别忘了释放
            Log($"输出：{sb}");
            sw.Stop();
            Log($"==== 结束，线程ID={Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}，耗时：{sw.Elapsed.TotalSeconds:0.000}秒 ========================");
        });
    }

    private async Task<Dictionary<int, int>> RequestAsync(string url, int i)
    {
        Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
        HttpClient httpClient = HttpClientFactory.GetClient();
        var result = await (await httpClient.GetAsync($"{url}?i={i}")).Content.ReadAsStringAsync();
        sw.Stop();
        Log($"线程ID={Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}，请求耗时：{sw.Elapsed.TotalSeconds:0.000}秒");        return JsonSerializer.Deserialize<Dictionary<int, int>>(result);
    }

    private async Task<Dictionary<int, int>> RequestAsync(string url, int i, Semaphore semaphore)
    {
        semaphore.WaitOne();
        try
        {
            Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
            HttpClient httpClient = HttpClientFactory.GetClient();
            var result = await (await httpClient.GetAsync($"{url}?i={i}")).Content.ReadAsStringAsync();
            sw.Stop();
            Log($"线程ID={Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}，请求耗时：{sw.Elapsed.TotalSeconds:0.000}秒");            return JsonSerializer.Deserialize<Dictionary<int, int>>(result);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Log($"错误：{ex}");
            throw;
        }
        finally
        {
            semaphore.Release();
        }
    }    #region Log
    private void Log(string msg)
    {
        msg = $"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")}  {msg}\r\n";        if (this.InvokeRequired)
        {
            this.BeginInvoke(new Action(() =>
            {
                txtLog.AppendText(msg);
            }));
        }        else
        {
            txtLog.AppendText(msg);
        }
    }    #endregion

    private void button6_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        txtLog.Text = string.Empty;
    }
}

思考

1. 使用Semaphore的注意事项

如果是Winform程序，可以在button事件方法中定义它的局部变量。如果是WebAPI接口服务，请在接口方法中定义Semaphore的局部变量。注意，别定义成全局的，或者定义成静态的，或者定义成Controller的成员变量，那样会严重限制使用它的接口的吞吐能力！
用完调用Dispose释放

2. 尽量不增加代码复杂度

请思考代码中的注释"双层循环写第一遍""双层循环写第二遍"，这个写法尽量不增加代码复杂度，试想一下，如果你用Task.Run，且不说占用线程，就问你怎么写能简单？
有人说，这题我会，这样写不就行了：

Dictionary<int, int>[] result = await Task.WhenAll(tasks.Values);

那请问，你接下来怎么写？我相信你肯定会写，但问题是，代码的逻辑结构变了，代码复杂度增加了！
所以"双层循环写第一遍""双层循环写第二遍"是什么意思？你即能方便合并，又能方便拆分，代码逻辑结构没变，只是复制了一份。

3. RequestAsync的复杂度可控

RequestAsync的复杂度并没有因为Semaphore的引入变得更复杂，增加的代码可以接受。

我写这篇博客不只是写个Demo，我确实有实际项目中的问题需要解决，代码如下：

WebAPI的Controller层：

[HttpPost]
[Route("[action]")]
public async Task<List<NightActivitiesResultItem>> Get([FromBody] NightActivitiesPostData data)
{    return await ServiceFactory.Get<NightActivitiesService>().Get(data.startDate, data.endDate, data.startTime, data.endTime, data.threshold, data.peopleClusters);
}

WebAPI的Service层：

public async Task<List<NightActivitiesResultItem>> Get(string strStartDate, string strEndDate, string strStartTime, string strEndTime, decimal threshold, List<PeopleCluster> peopleClusterList)
{
    List<NightActivitiesResultItem> result = new List<NightActivitiesResultItem>();

    DateTime startDate = DateTime.ParseExact(strStartDate, "yyyyMMdd", CultureInfo.InvariantCulture);
    DateTime endDate = DateTime.ParseExact(strEndDate, "yyyyMMdd", CultureInfo.InvariantCulture);    string[][] strTimes;    if (string.Compare(strStartTime, strEndTime) > 0)
    {
        strTimes = new string[2][] { new string[2], new string[2] };
        strTimes[0][0] = strStartTime;
        strTimes[0][1] = "235959";
        strTimes[1][0] = "000000";
        strTimes[1][1] = strEndTime;
    }    else
    {
        strTimes = new string[1][] { new string[2] };
        strTimes[0][0] = strStartTime;
        strTimes[0][1] = strEndTime;
    }

    foreach (PeopleCluster peopleCluster in peopleClusterList)
    {        for (DateTime day = startDate; day <= endDate; day = day.AddDays(1))
        {            string strDate = day.ToString("yyyyMMdd");            int sum = 0;
            foreach (string[] timeArr in strTimes)
            {
                List<PeopleFeatureAgg> list = await ServiceFactory.Get<PeopleFeatureQueryService>().QueryAgg(strDate + timeArr[0], strDate + timeArr[1], peopleCluster.ClusterIds);
                Dictionary<string, int> agg = list.ToLookup(a => a.ClusterId).ToDictionary(a => a.Key, a => a.First().Count);

                foreach (string clusterId in peopleCluster.ClusterIds)
                {                    if (agg.TryGetValue(clusterId, out int count))
                    {
                        sum += count;
                    }
                }
            }            if (sum >= threshold) //大于或等于阈值
            {
                NightActivitiesResultItem item = new NightActivitiesResultItem();
                item.peopleCluster = peopleCluster;
                item.date = strDate;
                item.count = sum;
                foreach (string[] timeArr in strTimes)
                {
                    PeopleFeatureQueryResult featureList = await ServiceFactory.Get<PeopleFeatureQueryService>().Query(strDate + timeArr[0], strDate + timeArr[1], peopleCluster.ClusterIds, 10000);
                    item.list.AddRange(featureList.list);
                }
                item.dataType = "xxx";
                result.Add(item);
            }
        }
    }

    var clusters = result.ConvertAll<PeopleCluster>(a => a.peopleCluster);
    await ServiceFactory.Get<PersonScoreService>().Set(OpeType.Xxx, peopleClusterList, clusters, startDate.ToString("yyyyMMddHHmmss"), endDate.ToString("yyyyMMddHHmmss"));    return result;
}

思考

上述接口代码，它有三层循环，在第三层循环体中await，第一层循环的数量会达到1000甚至10000，第二层循环的数量会达到30(一个月30天)，甚至90(三个月)，第三层循环的数量很少。
那么总请求次数会达到3万甚至90万，如果不使用并行异步请求，那耗时将会很长。

请问：在尽量不增加代码复杂度的前提下，怎么优化，能缩短该服务接口的执行时间？

我知道肯定有人要说我了，你傻啊，请求3万次？你可以改写一下，只请求一次，或者按天来，每天的数据只请求一次，那最多也才90次。然后在内存中计算，这不就快了？
确实是这样的，确实不应该请求3万次。但问题没这么简单：

且不说代码的复杂度，你写的不是一个接口，可能会有几十个这样的接口要写，复杂度增加一点这么多接口都要写死人。
这3万请求，可都是精确查询，es强大的缓存机制，肯定会命中缓存，也就是这些请求实际上基本是直接从内存中拿数据，连遍历集合都不需要，直接命中索引。只是网络往返次数太多。
这1次请求，或30次请求，对es来说，变成了范围查询，es要遍历，要给你查询并组织数据，返回集合给你。当然es集群的运算速度肯定很快。
这1次请求，或30次请求，结果返回后，你就要在内存中计算了，有的接口我就是这样写的，但要多写代码，比如在内存中计算，为了提高效率，先创建字典，相当于建索引。
只是逻辑复杂了吗？你还要多定义一些临时的变量啊！还可能要多定义一些实体类，哪怕是匿名对象。
代码写着写着就变懒了，对于每个接口，先组织好数据，再进行1次请求，然后在内存中再遍历再计算，心智负担好重
我在网上看到es集群默认最多支持10000个并发查询，需要请求es的业务程序肯定不止一个，对一个业务程序而言，确实要控制并发量
根据我的观察，一个WebAPI程序，线程数一般也就几十，多的时候上百，在没有异步的时候，并发请求数量实际上受限于物理线程。
使用异步之后，并发请求数量实际上受限于虚拟线程。确实会增加请求es的并发数量，压力大的时候，这个并发数量可能会很大。

怎么查看并发请求数

windows的cmd命令：
netstat -ano | findstr 5028

还有两个问题，博客中没有体现

1. 客户端程序执行请求时，客户端线程数量

通过任务管理器查看，非并行异步，线程数很少，请求开始后只增加了一两个线程。并行异步线程数较多。并行异步控制并发数量，线程数少很多。

2. Semaphore会阻塞当前线程

semaphore.WaitOne()阻塞线程一直阻塞到semaphore.Release()，使用了Semaphore的接口，被请求一次，阻塞一个线程，不过问题不是很大。

思考

.NET只有一个CLR线程池和一个异步线程池(完成端口线程池)，当线程池中线程数量不够用时，.NET每秒才增加1到2个线程，线程增加的速度非常缓慢。结合异步，考虑一下这是为什么？
我认为(不一定对)：

异步不需要大量物理线程，少量即可
如果线程增加速度很快，以异步的吞吐量，怕不是要把es请求挂！因为并发请求数太多了。

总结

并行异步，会有并发量太大，导致诸如数据库或者es集群抗不住的问题，谨慎使用。
并行异步(控制并发数量)，这个目前是最佳实践。

完整测试源码

注意是AsyncParallel分支
https://gitee.com/s0611163/AsyncAwaitDemo2/tree/AsyncParallel/

最后

上述我写的实际接口，可优化也可不优化，耗时长没有问题，还有很多服务接口，它们通过定时任务在凌晨错开时间跑，结果存储在数据库中供前端查询。这是离线分析。
前同事写的接口是实时的，所以他觉得es慢了，如果只请求一次呢，可能es的查询语句也不好写，所以用ClickHouse，利用SQL灵活性，只查询一次，然后在内存中计算。

后续

又写了个测试程序，测试大量请求，并限制请求并发量。
注意是AsyncParallel2分支
https://gitee.com/s0611163/AsyncAwaitDemo2/tree/AsyncParallel2/

怎么测试？

启动服务端后，再启动客户端
点击第一个按钮，观察输出，打开Windows的资源管理器，查看Server.exe进程和AsyncAwaitDemo2.exe进程的线程数量，然后客户端可以关了，因为跑完至少要半小时。
点击第二个按钮，观察输出，打开Windows的资源管理器同上，观察工作线程数和异步线程数占用，能看到数据明显变化，大概几秒后就可以跑完。
点击第三个按钮，观察输出，打开Windows的资源管理器同上，观察工作线程数和异步线程数占用，能看到数据明显变化，大概20秒能跑完。0.065秒/每次请求×3万次请求÷100并发量≈20秒。

注意观察服务端线程数量

并行异步请求
并行异步请求时，请求3万次只需要几秒，第二次点击需要的时间更短，仅需大约2.5秒。注意观察服务端线程数量，50不到！
我把服务端修改成同步接口，客户端代码不动，试了一下，3万个请求，客户端报异常：由于目标计算机积极拒绝，无法连接。
我把服务端的线程池改大一些，ThreadPool.SetMinThreads(200, 200)，客户还是报异常：远程主机强迫关闭了一个现有的连接。
并行异步请求(控制并发数量)
3万次请求，耗时大约60秒，很显然服务端的吞吐量较低。
把服务端的线程池改大一些，ThreadPool.SetMinThreads(200, 200)，可以达到异步接口同样的吞吐量。