如何从资源管理角度处理对Task.Run的多个请求？

Question

我有一些代码需要“解雇并忘记”，因为调用代码不需要等待响应。

如果我要迭代一个循环并在一秒钟内调用10,000次，我会有10,000个线程浮动，争夺资源吗？我的机器噩梦瞬间变慢了。

或者，线程池是否管理这些请求，并将它们排队等待解决？

换句话说，用Task.Run()做一些愚蠢的事情是多么容易。

Answer 1

因此，当您调用Task.Run时，它会创建一个新的Task并在TaskScheduler.Default上安排它。恰好是ThreadPoolTaskScheduler，然后将该任务排队到ThreadPool。 ThreadPool使用一个线程池（令人惊讶地）慢慢浏览工作项。 ThreadPool在内部管理自己的线程，并在需要时创建更多这些线程。

问题：

  

我会有10,000个线程浮动，争夺资源吗？

不，ThreadPool通常知道如何有效地管理其线程并且增长非常缓慢。

但是，你会分配很多任务，等待占用空间直到完成。他们也可能会保留其他参考资料（通常是因为捕获），这也会占用资源。

顺便说一句，如果您使用Task.Run而不是更安全的Task.Factory.StartNew而传递TaskCreationOptions.LongRunning，那么将创建10,000个后台主题。

Answer 2

当您调用Task.Run时，您正在排队工作以在线程池中运行。如果您开始大量工作，可能需要一段时间才能完成，因为您的计算资源有限。使用Task.Run运行后台任务时，很容易咬自己。最好了解方案并使用正确的工具来完成工作。如果您正在寻找处理大量后台工作，请查看TPL，BlockingCollection和Concurrent Collections等内容。像生产者/消费者流动这样的东西是正确的方向，但都取决于你想要解决的问题。