在上一篇文章
中，我们简单讨论了线程池的作用，以及CLR线程池的一些特性。不过关于线程池的基本概念还没有结束，这次我们再来补充一些必要的信息，有助于我们在程序中选择合适的使用方式。
独立线程池
上
次我们讨论到，在一个.NET应用程序中会有一个CLR线程池，可以使用ThreadPool类中的静态方法来使用这个线程池。我们只要使用
QueueUserWorkItem方法向线程池中添加任务，线程池就会负责在合适的时候执行它们。我们还讨论了CLR线程池的一些高级特性，例如对线程
的最大和最小数量作限制，对线程创建时间作限制以避免突发的大量任务消耗太多资源等等。
那么.NET提供的线程池又有什么缺点呢？有些朋
友说，一个重要的缺点就是功能太简单，例如只有一个队列，没法做到对多个队列作轮询，无法取消任务，无法设定任务优先级，无法限制任务执行速度等等。不过
其实这些简单的功能，倒都可以通过在CLR线程池上增加一层（或者说，通过封装CLR线程池）来实现。例如，您可以让放入CLR线程池中的任务，在执行时
从几个自定义任务队列中挑选一个运行，这样便达到了对多个队列作轮询的效果。因此，在我看来，CLR线程池的主要缺点并不在此。
我认
为，CLR线程池的主要问题在于“大一统”，也就是说，整个进程内部几乎所有的任务都会依赖这个线程池。如前篇文章所说的那样，如Timer和
WaitForSingleObject，还有委托的异步调用，.NET框架中的许多功能都依赖这个线程池。这个做法是合适的，但是由于开发人员对于统一
的线程池无法做到精确控制，因此在一些特别的需要就无法满足了。举个最常见例子：控制运算能力。什么是运算能力？那么还是从线程讲起吧1
。
我
们在一个程序中创建一个线程，安排给它一个任务，便交由操作系统来调度执行。操作系统会管理系统中所有的线程，并且使用一定的方式进行调度。什么是“调度
”？调度便是控制线程的状态：执行，等待等等。我们都知道，从理论上来说有多少个处理单元（如2 * 2
CPU的机器便有4个处理单元），就表示操作系统可以同时做几件事情。但是线程的数量会远远超过处理单元的数量，因此操作系统为了保证每个线程都被执行，
就必须等一个线程在某个处理器上执行到某个情况的时候，“换”一个新的线程来执行，这便是所谓的“上下文切换（context
switch）”。至于造成上下文切换的原因也有多种，可能是某个线程的逻辑决定的，如遇上锁，或主动进入休眠状态（调用Thread.Sleep方
法），但更有可能是操作系统发现这个线程“超时”了。在操作系统中会定义一个“时间片（timeslice）”2
，当发现一个线程执行时间超过这个时间，便会把它撤下，换上另外一个。这样看起来，多个线程——也就是多个任务在同时运行了。
值
得一提的是，对于Windows操作系统来说，它的调度单元是线程，这和线程究竟属于哪个进程并没有关系。举个例子，如果系统中只有两个进程，进程A有5
个线程，而进程B有10个线程。在排除其他因素的情况下，进程B占有运算单元的时间便是进程A的两倍。当然，实际情况自然不会那么简单。例如不同进程会有
不同的优先级，线程相对于自己所属的进程还会有个优先级；如果一个线程在许久没有执行的时候，或者这个线程刚从“锁”的等待中恢复，操作系统还会对这个线
程的优先级作临时的提升——这一切都是牵涉到程序的运行状态，性能等情况的因素，有机会我们在做展开。
现在您意识到线程数量意味着什么了
没？没错，就是我们刚才提到的“运算能力”。很多时候我们可以简单的认为，在同样的环境下，一个任务使用的线程数量越多，它所获得的运算能力就比另一个线
程数量较少的任务要来得多。运算能力自然就涉及到任务执行的快慢。您可以设想一下，有一个生产任务，和一个消费任务，它们使用一个队列做临时存储。在理想
情况下，生产和消费的速度应该保持相同，这样可以带来最好的吞吐量。如果生产任务执行较快，则队列中便会产生堆积，反之消费任务就会不断等待，吞吐量也会
下降。因此，在实现的时候，我们往往会为生产任务和消费任务分别指派独立的线程池，并且通过增加或减少线程池内线程数量来条件运算能力，使生产和消费的步
调达到平衡。
使用独立的线程池来控制运算能力的做法很常见，一个典型的案例便是SEDA架构
：整个架构由多个Stage连接而成，每个Stage均由一个队列和一个独立的线程池组成，调节器会根据队列中任务的数量来调节线程池内的线程数量，最终使应用程序获得优异的并发能力。
在Windows操作系统中，Server 2003及之前版本的API
也只提供了进程内部单一的线程池，不过在Vista及Server 2008的API
中，除了改进线程池的性能之外，还提供了在同一进程内创建多个线程池的接口。很可惜，.NET直到如今的4.0版本，依旧没有提供构建独立线程池的功能。构造一个优秀的线程池是一件相当困难的事情，幸运的是，如果我们需要这方面的功能，可以借助著名的SmartThreadPool
，经过那么多年的考验，相信它已经足够成熟了。如果需要，我们还可以对它做一定修改——毕竟在不同情况下，我们对线程池的要求也不完全相同。
IO线程池
IO线程池便是为异步IO服务的线程池。
访
问IO最简单的方式（如读取一个文件）便是阻塞的，代码会等待IO操作成功（或失败）之后才继续执行下去，一切都是顺序的。但是，阻塞式IO有很多缺点，
例如让UI停止响应，造成上下文切换，CPU中的缓存也可能被清除甚至内存被交换到磁盘中去，这些都是明显影响性能的做法。此外，每个IO都占用一个线
程，容易导致系统中线程数量很多，最终限制了应用程序的伸缩性。因此，我们会使用“异步IO”这种做法。
在使用异步IO时，访问IO的线
程不会被阻塞，逻辑将会继续下去。操作系统会负责把结果通过某种方法通知我们，一般说来，这种方式是“回调函数”。异步IO在执行过程中是不占用应用程序
的线程的，因此我们可以用少量的线程发起大量的IO，所以应用程序的响应能力也可以有所提高。此外，同时发起大量IO操作在某些时候会有额外的性能优势，
例如磁盘和网络可以同时工作而不互相冲突，磁盘还可以根据磁头的位置来访问就近的数据，而不是根据请求的顺序进行数据读取，这样可以有效减少磁头的移动距
离。
Windows操作系统中有多种异步IO方式，但是性能最高，伸缩性最好的方式莫过于传说中的“IO完成端口（I/O Completion Port，IOCP）”了，这也是.NET中封装的唯一异步IO方式。大约一年半前，老赵写过一篇文章《正确使用异步操作
》，其中除了描述计算密集型和IO密集型操作的区别和效果之外，还简单地讲述了IOCP与CLR交互的方式，摘录如下：
当
我们希望进行一个异步的IO-Bound Operation时，CLR会（通过Windows API）发出一个IRP（I/O Request
Packet）。当设备准备妥当，就会找出一个它“最想处理”的IRP（例如一个读取离当前磁头最近的数据的请求）并进行处理，处理完毕后设备将会（通过
Windows）交还一个表示工作完成的IRP。CLR会为每个进程创建一个IOCP（I/O Completion
Port）并和Windows操作系统一起维护。IOCP中一旦被放入表示完成的IRP之后（通过内部的ThreadPool.BindHandle完
成），CLR就会尽快分配一个可用的线程用于继续接下去的任务。
不过事实上，使用Windows
API编写IOCP非常复杂。而在.NET中，由于需要迎合标准的APM（异步编程模型），在使用方便的同时也放弃一定的控制能力。因此，在一些真正需要
高吞吐量的时候（如编写服务器），不少开发人员还是会选择直接使用Native
Code编写相关代码。不过在绝大部分的情况下，.NET中利用IOCP的异步IO操作已经足以获得非常优秀的性能了。使用APM方式在.NET中使用异
步IO非常简单，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将发起一个利用IOCP的异步IO操作，并在结束时调用HandleAsyncCallback回调函数。那么，
这个回调函数是由哪里的线程执行的呢？没错，就是传说中“IO线程池”的线程。.NET在一个进程中准备了两个线程池，除了上篇文章中所提到的CLR线程
池之外，它还为异步IO操作的回调准备了一个IO线程池。IO线程池的特性与CLR线程池类似，也会动态地创建和销毁线程，并且也拥有最大值和最小值（可
以参考上一篇文章列举出的API）。
只可惜，IO线程池也仅仅是那“一整个”线程池，CLR线程池的缺点IO线程池也一应俱全。例如，在使用异步IO方式读取了一段文本之后，下一步操
作往往是对其进行分析，这就进入了计算密集型操作了。但对于计算密集型操作来说，如果使用整个IO线程池来执行，我们无法有效的控制某项任务的运算能力。
因此在有些时候，我们在回调函数内部会把计算任务再次交还给独立的线程池。这么做从理论上看会增大线程调度的开销，不过实际情况还得看具体的评测数据。如
果它真的成为影响性能的关键因素之一，我们就可能需要使用Native Code来调用IOCP相关API，将回调任务直接交给独立的线程池去执行了。
我们也可以使用代码来操作IO线程池，例如下面这个接口便是向IO线程池递交一个任务：
public static class ThreadPool
{
public static bool UnsafeQueueNativeOverlapped(NativeOverlapped * overlapped);
}
NativeOverlapped包含了一个IOCompletionCallback回调函数及一个缓冲对象，可以通过Overlapped对象
创建。Overlapped会包含一个被固定的空间，这里“固定”的含义表示不会因为GC而导致地址改变，甚至不会被置换到硬盘上的Swap空间去。这么
做的目的是迎合IOCP的要求，但是很明显它也会降低程序性能。因此，我们在实际编程中几乎不会使用这个方法3
。