C# ConcurrentBag的实现原理-原创手记-慕课网

一、前言

笔者最近在做一个项目，项目中为了提升吞吐量，使用了消息队列，中间实现了生产消费模式，在生产消费者模式中需要有一个集合，来存储生产者所生产的物品，笔者使用了最常见的List<T>集合类型。

由于生产者线程有很多个，消费者线程也有很多个，所以不可避免的就产生了线程同步的问题。开始笔者是使用lock关键字，进行线程同步，但是性能并不是特别理想，然后有网友说可以使用SynchronizedList<T>来代替使用List<T>达到线程安全的目的。于是笔者就替换成了SynchronizedList<T>，但是发现性能依旧糟糕，于是查看了SynchronizedList<T>的源代码，发现它就是简单的在List<T>提供的API的基础上加了lock，所以性能基本与笔者实现方式相差无几。

最后笔者找到了解决的方案，使用ConcurrentBag<T>类来实现，性能有很大的改观，于是笔者查看了ConcurrentBag<T>的源代码，实现非常精妙，特此在这记录一下。

二、ConcurrentBag类

ConcurrentBag<T>实现了IProducerConsumerCollection<T>接口，该接口主要用于生产者消费者模式下，可见该类基本就是为生产消费者模式定制的。然后还实现了常规的IReadOnlyCollection<T>类，实现了该类就需要实现IEnumerable<T>、IEnumerable、 ICollection类。

ConcurrentBag<T>对外提供的方法没有List<T>那么多，但是同样有Enumerable实现的扩展方法。类本身提供的方法如下所示。

名称	说明
Add	将对象添加到 ConcurrentBag<t style="margin: 0px; padding: 0px;"> 中。</t>
CopyTo	从指定数组索引开始，将 ConcurrentBag<t style="margin: 0px; padding: 0px;"> 元素复制到现有的一维 Array 中。</t>
Equals(Object)	确定指定的 Object 是否等于当前的 Object。（继承自 Object。）
Finalize	允许对象在“垃圾回收”回收之前尝试释放资源并执行其他清理操作。（继承自 Object。）
GetEnumerator	返回循环访问 ConcurrentBag<t style="margin: 0px; padding: 0px;"> 的枚举器。</t>
GetHashCode	用作特定类型的哈希函数。（继承自 Object。）
GetType	获取当前实例的 Type。（继承自 Object。）
MemberwiseClone	创建当前 Object 的浅表副本。（继承自 Object。）
ToArray	将 ConcurrentBag<t style="margin: 0px; padding: 0px;"> 元素复制到新数组。</t>
ToString	返回表示当前对象的字符串。（继承自 Object。）
TryPeek	尝试从 ConcurrentBag<t style="margin: 0px; padding: 0px;"> 返回一个对象但不移除该对象。</t>
TryTake	尝试从 ConcurrentBag<t style="margin: 0px; padding: 0px;"> 中移除并返回对象。</t>

三、 ConcurrentBag线程安全实现原理

1. ConcurrentBag的私有字段

ConcurrentBag线程安全实现主要是通过它的数据存储的结构和细颗粒度的锁。

   public class ConcurrentBag<T> : IProducerConsumerCollection<T>, IReadOnlyCollection<T>
    {        // ThreadLocalList对象包含每个线程的数据
        ThreadLocal<ThreadLocalList> m_locals;        // 这个头指针和尾指针指向中的第一个和最后一个本地列表，这些本地列表分散在不同线程中
        // 允许在线程局部对象上枚举
        volatile ThreadLocalList m_headList, m_tailList;        // 这个标志是告知操作线程必须同步操作
        // 在GlobalListsLock 锁中 设置
        bool m_needSync;

}

首选我们来看它声明的私有字段，其中需要注意的是集合的数据是存放在ThreadLocal线程本地存储中的。也就是说访问它的每个线程会维护一个自己的集合数据列表，一个集合中的数据可能会存放在不同线程的本地存储空间中，所以如果线程访问自己本地存储的对象，那么是没有问题的，这就是实现线程安全的第一层，使用线程本地存储数据。

然后可以看到ThreadLocalList m_headList, m_tailList;这个是存放着本地列表对象的头指针和尾指针，通过这两个指针，我们就可以通过遍历的方式来访问所有本地列表。它使用volatile修饰，不允许线程进行本地缓存，每个线程的读写都是直接操作在共享内存上，这就保证了变量始终具有一致性。任何线程在任何时间进行读写操作均是最新值。对于volatile修饰符，感谢我是攻城狮指出描述错误。

最后又定义了一个标志，这个标志告知操作线程必须进行同步操作，这是实现了一个细颗粒度的锁，因为只有在几个条件满足的情况下才需要进行线程同步。

2. 用于数据存储的TrehadLocalList类

接下来我们来看一下ThreadLocalList类的构造，该类就是实际存储了数据的位置。实际上它是使用双向链表这种结构进行数据存储。

[Serializable]// 构造了双向链表的节点internal class Node{    public Node(T value)
    {
        m_value = value;
    }    public readonly T m_value;    public Node m_next;    public Node m_prev;
}/// <summary>/// 集合操作类型/// </summary>internal enum ListOperation
{
    None,
    Add,
    Take
};/// <summary>/// 线程锁定的类/// </summary>internal class ThreadLocalList{    // 双向链表的头结点 如果为null那么表示链表为空
    internal volatile Node m_head;    // 双向链表的尾节点
    private volatile Node m_tail;    // 定义当前对List进行操作的种类 
    // 与前面的 ListOperation 相对应
    internal volatile int m_currentOp;    // 这个列表元素的计数
    private int m_count;    // The stealing count
    // 这个不是特别理解 好像是在本地列表中 删除某个Node 以后的计数
    internal int m_stealCount;    // 下一个列表 可能会在其它线程中
    internal volatile ThreadLocalList m_nextList;    // 设定锁定是否已进行
    internal bool m_lockTaken;    // The owner thread for this list
    internal Thread m_ownerThread;    // 列表的版本，只有当列表从空变为非空统计是底层
    internal volatile int m_version;    /// <summary>
    /// ThreadLocalList 构造器
    /// </summary>
    /// <param name="ownerThread">拥有这个集合的线程</param>
    internal ThreadLocalList(Thread ownerThread)
    {
        m_ownerThread = ownerThread;
    }    /// <summary>
    /// 添加一个新的item到链表首部
    /// </summary>
    /// <param name="item">The item to add.</param>
    /// <param name="updateCount">是否更新计数.</param>
    internal void Add(T item, bool updateCount)
    {
        checked
        {
            m_count++;
        }
        Node node = new Node(item);        if (m_head == null)
        {
            Debug.Assert(m_tail == null);
            m_head = node;
            m_tail = node;
            m_version++; // 因为进行初始化了，所以将空状态改为非空状态
        }        else
        {            // 使用头插法 将新的元素插入链表
            node.m_next = m_head;
            m_head.m_prev = node;
            m_head = node;
        }        if (updateCount) // 更新计数以避免此添加同步时溢出
        {
            m_count = m_count - m_stealCount;
            m_stealCount = 0;
        }
    }    /// <summary>
    /// 从列表的头部删除一个item
    /// </summary>
    /// <param name="result">The removed item</param>
    internal void Remove(out T result)
    {        // 双向链表删除头结点数据的流程
        Debug.Assert(m_head != null);
        Node head = m_head;
        m_head = m_head.m_next;        if (m_head != null)
        {
            m_head.m_prev = null;
        }        else
        {
            m_tail = null;
        }
        m_count--;
        result = head.m_value;

    }    /// <summary>
    /// 返回列表头部的元素
    /// </summary>
    /// <param name="result">the peeked item</param>
    /// <returns>True if succeeded, false otherwise</returns>
    internal bool Peek(out T result)
    {
        Node head = m_head;        if (head != null)
        {
            result = head.m_value;            return true;
        }
        result = default(T);        return false;
    }    /// <summary>
    /// 从列表的尾部获取一个item
    /// </summary>
    /// <param name="result">the removed item</param>
    /// <param name="remove">remove or peek flag</param>
    internal void Steal(out T result, bool remove)
    {
        Node tail = m_tail;
        Debug.Assert(tail != null);        if (remove) // Take operation
        {
            m_tail = m_tail.m_prev;            if (m_tail != null)
            {
                m_tail.m_next = null;
            }            else
            {
                m_head = null;
            }            // Increment the steal count
            m_stealCount++;
        }
        result = tail.m_value;
    }    /// <summary>
    /// 获取总计列表计数, 它不是线程安全的, 如果同时调用它, 则可能提供不正确的计数
    /// </summary>
    internal int Count
    {
        get
        {            return m_count - m_stealCount;
        }
    }
}

从上面的代码中我们可以更加验证之前的观点，就是ConcurentBag<T>在一个线程中存储数据时，使用的是双向链表，ThreadLocalList实现了一组对链表增删改查的方法。

3. ConcurrentBag实现新增元素

接下来我们看一看ConcurentBag<T>是如何新增元素的。

/// <summary>/// 尝试获取无主列表，无主列表是指线程已经被暂停或者终止，但是集合中的部分数据还存储在那里/// 这是避免内存泄漏的方法/// </summary>/// <returns></returns>private ThreadLocalList GetUnownedList(){    //此时必须持有全局锁
    Contract.Assert(Monitor.IsEntered(GlobalListsLock));    // 从头线程列表开始枚举 找到那些已经被关闭的线程
    // 将它所在的列表对象 返回
    ThreadLocalList currentList = m_headList;    while (currentList != null)
    {        if (currentList.m_ownerThread.ThreadState == System.Threading.ThreadState.Stopped)
        {
            currentList.m_ownerThread = Thread.CurrentThread; // the caller should acquire a lock to make this line thread safe
            return currentList;
        }
        currentList = currentList.m_nextList;
    }    return null;
}/// <summary>/// 本地帮助方法，通过线程对象检索线程线程本地列表/// </summary>/// <param name="forceCreate">如果列表不存在，那么创建新列表</param>/// <returns>The local list object</returns>private ThreadLocalList GetThreadList(bool forceCreate){
    ThreadLocalList list = m_locals.Value;    if (list != null)
    {        return list;
    }    else if (forceCreate)
    {        // 获取用于更新操作的 m_tailList 锁
        lock (GlobalListsLock)
        {            // 如果头列表等于空，那么说明集合中还没有元素
            // 直接创建一个新的
            if (m_headList == null)
            {                list = new ThreadLocalList(Thread.CurrentThread);
                m_headList = list;
                m_tailList = list;
            }            else
            {               // ConcurrentBag内的数据是以双向链表的形式分散存储在各个线程的本地区域中
                // 通过下面这个方法 可以找到那些存储有数据 但是已经被停止的线程
                // 然后将已停止线程的数据 移交到当前线程管理
                list = GetUnownedList();                // 如果没有 那么就新建一个列表 然后更新尾指针的位置
                if (list == null)
                {                    list = new ThreadLocalList(Thread.CurrentThread);
                    m_tailList.m_nextList = list;
                    m_tailList = list;
                }
            }
            m_locals.Value = list;
        }
    }    else
    {        return null;
    }
    Debug.Assert(list != null);    return list;
}/// <summary>/// Adds an object to the <see cref="ConcurrentBag{T}"/>./// </summary>/// <param name="item">The object to be added to the/// <see cref="ConcurrentBag{T}"/>. The value can be a null reference/// (Nothing in Visual Basic) for reference types.</param>public void Add(T item){    // 获取该线程的本地列表, 如果此线程不存在, 则创建一个新列表 (第一次调用 add)
    ThreadLocalList list = GetThreadList(true);    // 实际的数据添加操作 在AddInternal中执行
    AddInternal(list, item);
}/// <summary>/// </summary>/// <param name="list"></param>/// <param name="item"></param>private void AddInternal(ThreadLocalList list, T item){    bool lockTaken = false;    try
    {        #pragma warning disable 0420
        Interlocked.Exchange(ref list.m_currentOp, (int)ListOperation.Add);        #pragma warning restore 0420
        // 同步案例:
        // 如果列表计数小于两个, 因为是双向链表的关系 为了避免与任何窃取线程发生冲突 必须获取锁
        // 如果设置了 m_needSync, 这意味着有一个线程需要冻结包 也必须获取锁
        if (list.Count < 2 || m_needSync)
        {            // 将其重置为None 以避免与窃取线程的死锁
            list.m_currentOp = (int)ListOperation.None;            // 锁定当前对象
            Monitor.Enter(list, ref lockTaken);
        }        // 调用 ThreadLocalList.Add方法 将数据添加到双向链表中
        // 如果已经锁定 那么说明线程安全  可以更新Count 计数
        list.Add(item, lockTaken);
    }
    finally
    {        list.m_currentOp = (int)ListOperation.None;        if (lockTaken)
        {
            Monitor.Exit(list);
        }
    }
}

从上面代码中，我们可以很清楚的知道Add()方法是如何运行的，其中的关键就是GetThreadList()方法，通过该方法可以获取当前线程的数据存储列表对象，假如不存在数据存储列表，它会自动创建或者通过GetUnownedList()方法来寻找那些被停止但是还存储有数据列表的线程，然后将数据列表返回给当前线程中，防止了内存泄漏。

在数据添加的过程中，实现了细颗粒度的lock同步锁，所以性能会很高。删除和其它操作与新增类似，本文不再赘述。

4. ConcurrentBag 如何实现迭代器模式

看完上面的代码后，我很好奇ConcurrentBag<T>是如何实现IEnumerator来实现迭代访问的，因为ConcurrentBag<T>是通过分散在不同线程中的ThreadLocalList来存储数据的，那么在实现迭代器模式时，过程会比较复杂。

后面再查看了源码之后，发现ConcurrentBag<T>为了实现迭代器模式，将分在不同线程中的数据全都存到一个List<T>集合中，然后返回了该副本的迭代器。所以每次访问迭代器，它都会新建一个List<T>的副本，这样虽然浪费了一定的存储空间，但是逻辑上更加简单了。

/// <summary>/// 本地帮助器方法释放所有本地列表锁/// </summary>private void ReleaseAllLocks(){    // 该方法用于在执行线程同步以后 释放掉所有本地锁
    // 通过遍历每个线程中存储的 ThreadLocalList对象 释放所占用的锁
    ThreadLocalList currentList = m_headList;    while (currentList != null)
    {        if (currentList.m_lockTaken)
        {
            currentList.m_lockTaken = false;
            Monitor.Exit(currentList);
        }
        currentList = currentList.m_nextList;
    }
}/// <summary>/// 从冻结状态解冻包的本地帮助器方法/// </summary>/// <param name="lockTaken">The lock taken result from the Freeze method</param>private void UnfreezeBag(bool lockTaken){    // 首先释放掉 每个线程中 本地变量的锁
    // 然后释放全局锁
    ReleaseAllLocks();
    m_needSync = false;    if (lockTaken)
    {
        Monitor.Exit(GlobalListsLock);
    }
}/// <summary>/// 本地帮助器函数等待所有未同步的操作/// </summary>private void WaitAllOperations(){
    Contract.Assert(Monitor.IsEntered(GlobalListsLock));

    ThreadLocalList currentList = m_headList;    // 自旋等待 等待其它操作完成
    while (currentList != null)
    {        if (currentList.m_currentOp != (int)ListOperation.None)
        {
            SpinWait spinner = new SpinWait();            // 有其它线程进行操作时，会将cuurentOp 设置成 正在操作的枚举
            while (currentList.m_currentOp != (int)ListOperation.None)
            {
                spinner.SpinOnce();
            }
        }
        currentList = currentList.m_nextList;
    }
}/// <summary>/// 本地帮助器方法获取所有本地列表锁/// </summary>private void AcquireAllLocks(){
    Contract.Assert(Monitor.IsEntered(GlobalListsLock));

    bool lockTaken = false;
    ThreadLocalList currentList = m_headList;    // 遍历每个线程的ThreadLocalList 然后获取对应ThreadLocalList的锁
    while (currentList != null)
    {        // 尝试/最后 bllock 以避免在获取锁和设置所采取的标志之间的线程港口
        try
        {
            Monitor.Enter(currentList, ref lockTaken);
        }        finally
        {            if (lockTaken)
            {
                currentList.m_lockTaken = true;
                lockTaken = false;
            }
        }
        currentList = currentList.m_nextList;
    }
}/// <summary>/// Local helper method to freeze all bag operations, it/// 1- Acquire the global lock to prevent any other thread to freeze the bag, and also new new thread can be added/// to the dictionary/// 2- Then Acquire all local lists locks to prevent steal and synchronized operations/// 3- Wait for all un-synchronized operations to be done/// </summary>/// <param name="lockTaken">Retrieve the lock taken result for the global lock, to be passed to Unfreeze method</param>private void FreezeBag(ref bool lockTaken){
    Contract.Assert(!Monitor.IsEntered(GlobalListsLock));    // 全局锁定可安全地防止多线程调用计数和损坏 m_needSync
    Monitor.Enter(GlobalListsLock, ref lockTaken);    // 这将强制同步任何将来的添加/执行操作
    m_needSync = true;    // 获取所有列表的锁
    AcquireAllLocks();    // 等待所有操作完成
    WaitAllOperations();
}/// <summary>/// 本地帮助器函数返回列表中的包项, 这主要由 CopyTo 和 ToArray 使用。/// 这不是线程安全, 应该被称为冻结/解冻袋块/// 本方法是私有的 只有使用 Freeze/UnFreeze之后才是安全的 /// </summary>/// <returns>List the contains the bag items</returns>private List<T> ToList(){
    Contract.Assert(Monitor.IsEntered(GlobalListsLock));    // 创建一个新的List
    List<T> list = new List<T>();
    ThreadLocalList currentList = m_headList;    // 遍历每个线程中的ThreadLocalList 将里面的Node的数据 添加到list中
    while (currentList != null)
    {
        Node currentNode = currentList.m_head;        while (currentNode != null)
        {
            list.Add(currentNode.m_value);
            currentNode = currentNode.m_next;
        }
        currentList = currentList.m_nextList;
    }    return list;
}/// <summary>/// Returns an enumerator that iterates through the <see/// cref="ConcurrentBag{T}"/>./// </summary>/// <returns>An enumerator for the contents of the <see/// cref="ConcurrentBag{T}"/>.</returns>/// <remarks>/// The enumeration represents a moment-in-time snapshot of the contents/// of the bag.  It does not reflect any updates to the collection after /// <see cref="GetEnumerator"/> was called.  The enumerator is safe to use/// concurrently with reads from and writes to the bag./// </remarks>public IEnumerator<T> GetEnumerator(){    // Short path if the bag is empty
    if (m_headList == null)        return new List<T>().GetEnumerator(); // empty list

    bool lockTaken = false;    try
    {        // 首先冻结整个 ConcurrentBag集合
        FreezeBag(ref lockTaken);        // 然后ToList 再拿到 List的 IEnumerator
        return ToList().GetEnumerator();
    }    finally
    {
        UnfreezeBag(lockTaken);
    }
}

由上面的代码可知道，为了获取迭代器对象，总共进行了三步主要的操作。

使用FreezeBag()方法，冻结整个ConcurrentBag<T>集合。因为需要生成集合的List<T>副本，生成副本期间不能有其它线程更改损坏数据。
将ConcurrrentBag<T>生成List<T>副本。因为ConcurrentBag<T>存储数据的方式比较特殊，直接实现迭代器模式困难，考虑到线程安全和逻辑，最佳的办法是生成一个副本。
完成以上操作以后，就可以使用UnfreezeBag()方法解冻整个集合。

那么FreezeBag()方法是如何来冻结整个集合的呢？也是分为三步走。

首先获取全局锁，通过Monitor.Enter(GlobalListsLock, ref lockTaken);这样一条语句，这样其它线程就不能冻结集合。
然后获取所有线程中ThreadLocalList的锁，通过`AcquireAllLocks()方法来遍历获取。这样其它线程就不能对它进行操作损坏数据。
等待已经进入了操作流程线程结束，通过WaitAllOperations()方法来实现，该方法会遍历每一个ThreadLocalList对象的m_currentOp属性，确保全部处于None操作。

完成以上流程后，那么就是真正的冻结了整个ConcurrentBag<T>集合，要解冻的话也类似。在此不再赘述。

四、总结

下面给出一张图，描述了ConcurrentBag<T>是如何存储数据的。通过每个线程中的ThreadLocal来实现线程本地存储，每个线程中都有这样的结构，互不干扰。然后每个线程中的m_headList总是指向ConcurrentBag<T>的第一个列表，m_tailList指向最后一个列表。列表与列表之间通过m_locals 下的 m_nextList相连，构成一个单链表。

数据存储在每个线程的m_locals中，通过Node类构成一个双向链表。
PS: 要注意m_tailList和m_headList并不是存储在ThreadLocal中，而是所有的线程共享一份。

webp

作者：范存威
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