C#的并发机制优秀在哪？
上次用C#写.Net代码差不多还是10多年以前，由于当时Java已经颇具王者风范，.Net几乎被打得溃不成军。因此当时笔者对于这个.Net的项目态度比较敷衍了事，没有对其中一些优秀机制有很深的了解，在去年写《C和Java没那么香了，高并发时代谁能称王》时都没给.Net以一席之地，不过最近恰好机缘巧合，我又接手了一个Windows方面的项目，这也让我有机会重新审视一下自己关于.Net框架的相关知识。
项目原型要实现的功能并不复杂，主要就是记录移动存储设备中文件拷出的记录，而且需要尽可能少的占用系统资源，而在开发过程中我无意中加了一行看似没有任何效果的代码，使用Invoke方法记录文件拷出情况，这样的操作却让程序执行效率明显会更高，这背后的原因特别值得总结。
一行没用的代码却提高了效率？
由于笔者需要记录的文件拷出信息并没有回显在UI的需要，因此也就没考虑并发冲突的问题，在最初版本的实现中，我对于filesystemwatcher的回调事件，都是直接处理的，如下：
private void DeleteFileHandler(object sender, FileSystemEventArgs e){if(files.Contains(e.FullPath)){files.Remove(e.FullPath);//一些其它操作}}
这个程序的处理效率在普通的办公PC上如果同时拷出20个文件，那么在拷贝过程中，U盘监测程序的CPU使用率大约是0.7%。
但是一个非常偶然的机会，我使用了Event/Delegate的Invoke机制，结果发现这样一个看似的废操作，却让程序的CPU占用率下降到0.2%左右
private void UdiskWather_Deleted(object sender, FileSystemEventArgs e){if(this.InvokeRequired){this.Invoke(new DeleteDelegate(DeleteFileHandler), new object[] { sender,e }); }else{DeleteFileHandler(sender, e);}}
在我最初的认识中.net中的Delegate机制在调用过程中是要进行拆、装箱操作的，因此这不拖慢操作就不错了，但实际的验证结果却相反。
看似没用的Invoke到底有什么用
这里先给出结论，Invoke能提升程序执行效率，其关键还是在于线程在多核之间切换的消耗要远远高于拆、装箱的资源消耗，我们知道我们程序的核心就是操作files这个共享变量，每次在被检测的U盘目录中如果发生文件变动，其回调通知函数可能都运行在不同的线程，如下：
Invoke机制的背后其实就是保证所有对于files这个共享变量的操作，全部都是由一个线程执行完成的。
目前.Net的代码都开源的，下面我们大致讲解一下Invoke的调用过程，不管是BeginInvoke还是Invoke背后其实都是调用的MarshaledInvoke方法来完成的，如下：
public IAsyncResult BeginInvoke(Delegate method, params Object[] args) {using (new MultithreadSafeCallScope()) {Control marshaler = FindMarshalingControl();return(IAsyncResult)marshaler.MarshaledInvoke(this, method, args, false);}}
MarshaledInvoke的主要工作是创建ThreadMethodEntry对象，并把它放在一个链表里进行管理，然后调用PostMessage将相关信息发给要通信的线程，如下：
private Object MarshaledInvoke(Control caller, Delegate method, Object[] args, bool synchronous) {if (!IsHandleCreated) {throw new InvalidOperationException(SR.GetString(SR.ErrorNoMarshalingThread));}ActiveXImpl activeXImpl = (ActiveXImpl)Properties.GetObject(PropActiveXImpl);if (activeXImpl != null) {IntSecurity.UnmanagedCode.Demand();}// We don't want to wait if we're on the same thread, or else we'll deadlock.// It is important that syncSameThread always be false for asynchronous calls.//bool syncSameThread = false;int pid; // ignoredif (SafeNativeMethods.GetWindowThreadProcessId(new HandleRef(this, Handle), out pid) == SafeNativeMethods.GetCurrentThreadId()) {if (synchronous)syncSameThread = true;}// Store the compressed stack information from the thread that is calling the Invoke()// so we can assign the same security context to the thread that will actually execute// the delegate being passed.//ExecutionContext executionContext = null;if (!syncSameThread) {executionContext = ExecutionContext.Capture();}ThreadMethodEntry tme = new ThreadMethodEntry(caller, this, method, args, synchronous, executionContext);lock (this) {if (threadCallbackList == null) {threadCallbackList = new Queue();}}lock (threadCallbackList) {if (threadCallbackMessage == 0) {threadCallbackMessage = SafeNativeMethods.RegisterWindowMessage(Application.WindowMessagesVersion + "_ThreadCallbackMessage");}threadCallbackList.Enqueue(tme);}if (syncSameThread) {InvokeMarshaledCallbacks();} else {//UnsafeNativeMethods.PostMessage(new HandleRef(this, Handle), threadCallbackMessage, IntPtr.Zero, IntPtr.Zero);}if (synchronous) {if (!tme.IsCompleted) {WaitForWaitHandle(tme.AsyncWaitHandle);}if (tme.exception != null) {throw tme.exception;}return tme.retVal;}else {return(IAsyncResult)tme;}}
Invoke的机制就保证了一个共享变量只能由一个线程维护，这和GO语言使用通信来替代共享内存的设计是暗合的，他们的理念都是 "让同一块内存在同一时间内只被一个线程操作" 。这和现代计算体系结构的多核CPU（SMP)有着密不可分的联系，
这里我们先来科普一下CPU之间的通信MESI协议的内容。我们知道现代的CPU都配备了高速缓存，按照多核高速缓存同步的MESI协议约定，每个缓存行都有四个状态，分别是E（exclusive）、M（modified）、S（shared）、I（invalid），其中：
M：代表该缓存行中的内容被修改，并且该缓存行只被缓存在该CPU中。这个状态代表缓存行的数据和内存中的数据不同。
E：代表该缓存行对应内存中的内容只被该CPU缓存，其他CPU没有缓存该缓存对应内存行中的内容。这个状态的缓存行中的数据与内存的数据一致。
I：代表该缓存行中的内容无效。
S:该状态意味着数据不止存在本地CPU缓存中，还存在其它CPU的缓存中。这个状态的数据和内存中的数据也是一致的。不过只要有CPU修改该缓存行都会使该行状态变成 I 。
四种状态的状态转移图如下：
我们上文也提到了，不同的线程是有大概率是运行在不同CPU核上的，在不同CPU操作同一块内存时，站在CPU0的角度上看，就是CPU1会不断发起remote write的操作，这会使该高速缓存的状态总是会在S和I之间进行状态迁移，而一旦状态变为I将耗费比较多的时间进行状态同步。
因此我们可以基本得出 this.Invoke(new DeleteDelegate(DeleteFileHandler), new object[] { sender,e }); ;这行看似无关紧要的代码之后，无意中使files共享变量的维护操作，由多核多线程共同操作，变成了众多子线程向主线程通信，所有维护操作均由主线程进行，这也使最终的执行效率有所提高。
深度解读，为何要加两把锁
在当前使用通信替代共享内存的大潮之下，锁其实是最重要的设计。
我们看到在.Net的Invoke实现中，使用了两把锁lock (this) 与lock (threadCallbackList)。
lock (this) {if (threadCallbackList == null) {threadCallbackList = new Queue();}}lock (threadCallbackList) {if (threadCallbackMessage == 0) {threadCallbackMessage = SafeNativeMethods.RegisterWindowMessage(Application.WindowMessagesVersion + "_ThreadCallbackMessage");}threadCallbackList.Enqueue(tme);}
在.NET当中lock关键字的基本可以理解为提供了一个近似于CAS的锁（Compare And Swap）。CAS的原理不断地把"期望值"和"实际值"进行比较，当它们相等时，说明持有锁的CPU已经释放了该锁，那么试图获取这把锁的CPU就会尝试将"new"的值(0)写入"p"（交换），以表明自己成为spinlock新的owner。伪代码演示如下：
void CAS(int p, int old,int new){if *p != olddo nothingelse*p ← new}
基于CAS的锁效率没问题，尤其是在没有多核竞争的情况CAS表现得尤其优秀，但CAS最大的问题就是不公平，因为如果有多个CPU同时在申请一把锁，那么刚刚释放锁的CPU极可能在下一轮的竞争中获取优势，再次获得这把锁，这样的结果就是一个CPU忙死，而其它CPU却很闲，我们很多时候诟病多核SOC“一核有难，八核围观”其实很多时候都是由这种不公平造成的。
为了解决CAS的不公平问题，业界大神们又引入了TAS（Test And Set Lock）机制，个人感觉还是把TAS中的T理解为Ticket更好记一些，TAS方案中维护了一个请求该锁的头尾索引值，由"head"和"tail"两个索引组成。
struct lockStruct{int32 head;int32 tail;} ;
"head"代表请求队列的头部，"tail"代表请求队列的尾部，其初始值都为0。
最一开始时，第一个申请的CPU发现该队列的tail值是0,那么这个CPU会直接获取这把锁，并会把tail值更新为1，并在释放该锁时将head值更新为1。
在一般情况下当锁被持有的CPU释放时，该队列的head值会被加1，当其他CPU在试图获取这个锁时，锁的tail值获取到，然后把这个tail值加1，并存储在自己专属的寄存器当中，然后再把更新后的tail值更新到队列的tail当中。接下来就是不断地循环比较，判断该锁当前的"head"值，是否和自己存储在寄存器中的"tail"值相等，相等时则代表成功获得该锁。
TAS这类似于用户到政务大厅去办事时，首先要在叫号机取号，当工作人员广播叫到的号码与你手中的号码一致时，你就获取了办事柜台的所有权。
但是TAS却存在一定的效率问题，根据我们上文介绍的MESI协议，这个lock的头尾索引其实是在各个CPU之间共享的，因此tail和head频繁更新，还是会引发调整缓存不停的invalidate，这会极大的影响效率。
因此我们看到在.Net的实现中干脆就直接引入了threadCallbackList的队列，并不断将tme(ThreadMethodEntry)加入队尾，而接收消息的进程，则不断从队首获取消息。
lock (threadCallbackList) {if (threadCallbackMessage == 0) {threadCallbackMessage = SafeNativeMethods.RegisterWindowMessage(Application.WindowMessagesVersion + "_ThreadCallbackMessage");}threadCallbackList.Enqueue(tme);}
当队首指向这个tme时，消息才被发送，其实是一种类似于MAS的实现，当然MAS实际是为每个CPU都建立了一个专属的队列，和Invoke的设计略有不同，不过基本的思想是一致的。
很多时候年少时不是品不出很多东西背后味道的，这也让我错过了很多非常值得总结的技术要点，因此在春节假期总结一下最近使用C#的心得，以飨读者，顺祝大家新春愉快！
作者简介：马超，金融科技专家，人民大学高礼金融研究院校外双聘导师，阿里云MVP，华为2020年十大开发者之星，CSDN约稿专栏作者，著名的金融科技的布道者。众多国产开源项目的推动者及贡献人。
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