.NET中同步、异步、多线程究竟是什么关系？
前几天一位朋友去面试，面试官问了他同步，异步，多线程之间是什么关系，异步比同步高效在哪？多线程比单线程高效在哪？由于回答的不好，让我帮他捋一下，其实回答这个问题不难，难就难在只对别人说理论，而没有现杀的例子。
一：异步
1. 到底解放了谁？
<1 style="box-sizing: border-box;"> 从基础的同步说起
要说解放了谁，一定得有几个参与者，举个例子：当你的主线程读取一个应用程序之外的资源时，它有可能是一个文件，又有可能是一个外部服务，当用同步方式读取外部服务时，首先主线程会从用户模式进入到内核模式，在内核模式中windows会将你的请求数据交给对应的网络驱动程序，继后会让这个线程进入休眠状态，当网络驱动程序和外部服务一阵痉挛之后，网络驱动程序会将获取到的结果交给当初休眠的线程，windows唤醒休眠线程继而执行后续的C#代码，画个简图理解一下，不一定全对。
这里就存在着一个非常大的问题，步骤4-步骤7之间，你的主线程一直都是休眠状态，比如在GUI编程中，有一个重要的原则就是解放你的UI线程（主线程），所以解决这个问题就迫在眉睫。
<2 style="box-sizing: border-box;"> 异步方式下的处理方案
说到这里，大家应该知道了异步方式就是为了解放主线程，又可以叫调用线程，没错，接下来看一下同样的场景在异步中如何处理的。
从图中可以看到，步骤三中将thread数据交给网络驱动程序之后，该thread就直接返回不管了，当后续网络驱动程序获取数据后，将数据丢给CLR线程池中的IO线程再由它触发你的回调函数。
<3 style="box-sizing: border-box;"> 总结
异步相比同步效率高就高在解放了调用线程，在驱动程序和远程服务RoundTrip期间，调用线程还可以执行其他工作，放在GUI上就是主线程可以继续响应用户的超敏操作。
由于没有空转的线程，CPU可以得到最满载的运转，更少的线程就有更少的线程栈空间，更少的GC回收时间和上下文切换。
2. 代码演示
还是那句话，光说可不行，你得上一点代码看看，有了上面的理论基础，这里我就模拟爬取下博客园首页的所有文章的用户头像。
<1 style="box-sizing: border-box;"> 同步代码
public static void Main(string[] args)
{
SingleThreadDownloadImages();
Console.WriteLine("主线程继续执行其他的咯~~~");
Console.Read();
}
public static void SingleThreadDownloadImages()
{
using (var client = new HttpClient())
{
//调用线程 空转等待。。。
var content = client.GetStringAsync("http://cnblogs.com").Result;
var html = new HtmlDocument();
html.LoadHtml(content);
var imgsrcList = html.DocumentNode.QuerySelectorAll("img.pfs").Select(m => m.Attributes["src"].Value)
.ToList();
Console.WriteLine($"准备下载:{imgsrcList.Count}个...");
for (int i = 0; i < imgsrcList.Count; i++)
{
//调用线程 空转等待。。。
var stream = client.GetStreamAsync(imgsrcList[i]).Result;
Image.FromStream(stream).Save($@"C:\2\{i}.jpg");
}
}
Console.WriteLine("SingleThreadDownloadImages 执行结束");
}
------ output ------
准备下载:19个...
SingleThreadDownloadImages 执行结束
主线程继续执行其他的咯~~~
<2 style="box-sizing: border-box;"> 异步代码
public static void Main(string[] args)
{
AsyncDownloadImages();
Console.WriteLine("主线程继续执行其他的咯~~~");
Console.Read();
}
public static async void AsyncDownloadImages()
{
using (var client = new HttpClient())
{
var content = await client.GetStringAsync("http://cnblogs.com");
var html = new HtmlDocument();
html.LoadHtml(content);
var imgsrcList = html.DocumentNode.QuerySelectorAll("img.pfs").Select(m => m.Attributes["src"].Value)
.ToList();
Console.WriteLine($"准备下载:{imgsrcList.Count}个...");
for (int i = 0; i < imgsrcList.Count; i++)
{
var stream = await client.GetStreamAsync(imgsrcList[i]);
Image.FromStream(stream).Save($@"C:\2\{i}.jpg");
}
Console.WriteLine("AsyncDownloadImages 执行结束");
}
}
------ output ------
主线程继续执行其他的咯~~~
准备下载:19个...
AsyncDownloadImages 执行结束
从结果可以看出，异步在获取图片期间，主线程还可以做其他事情，这就是异步最大的特点。
3. windbg 提取是否真为线程池io线程
其实在图2中我口口声声的说是线程池中的IO线程回调了你的函数，大家先要明白一个概念，线程池中有两种类别的线程，一个是工作线程，一个是IO线程，而工作线程常常就是我们通过代码进行操控，IO线程通常由底层CLR接管，常常用于处理外部资源的操作，如下ThreadPool的GetMaxThreads方法。
public static void GetMaxThreads(out int workerThreads, out int completionPortThreads);
有了这个基础，再将 AsyncDownloadImages方法修改如下，抓取一下dump文件
var content = await client.GetStringAsync("http://cnblogs.com");
Console.WriteLine($"已获取到:{content.Length}个字符");
Console.ReadLine();
~*e !clrstack 查看所有托管线程的调用堆栈
0:000> ~*e !clrstack
OS Thread Id: 0x62d8 (13)
Child SP IP Call Site
000000da9b1fd1e8 00007ff9fc7bb4f4 [GCFrame: 000000da9b1fd1e8]
000000da9b1fd308 00007ff9fc7bb4f4 [GCFrame: 000000da9b1fd308]
000000da9b1fd368 00007ff9fc7bb4f4 [HelperMethodFrame_1OBJ: 000000da9b1fd368] System.Threading.Monitor.Enter(System.Object)
000000da9b1fd460 00007ff9e42f8aff System.IO.TextReader+SyncTextReader.ReadLine()
000000da9b1fd4c0 00007ff9e40f0d98 System.Console.ReadLine()
000000da9b1fd4f0 00007ff985c81559 ConsoleApp2.Program+d__3.MoveNext() [C:\dream\Csharp\ConsoleApp1\ConsoleApp2\Program.cs @ 93]
000000da9b1fd690 00007ff9e388cef2 System.Threading.ExecutionContext.RunInternal(System.Threading.ExecutionContext, System.Threading.ContextCallback, System.Object, Boolean)
000000da9b1fd760 00007ff9e388cd75 System.Threading.ExecutionContext.Run(System.Threading.ExecutionContext, System.Threading.ContextCallback, System.Object, Boolean)
000000da9b1fd790 00007ff9e38fbe2f System.Runtime.CompilerServices.AsyncMethodBuilderCore+MoveNextRunner.Run()
000000da9b1fd7e0 00007ff9e3901343 System.Threading.Tasks.AwaitTaskContinuation.RunOrScheduleAction(System.Action, Boolean, System.Threading.Tasks.Task ByRef)
000000da9b1fd830 00007ff9e3865f40 System.Threading.Tasks.Task.FinishContinuations()
000000da9b1fd8c0 00007ff9e3865a88 System.Threading.Tasks.Task`1[[System.__Canon, mscorlib]].TrySetResult(System.__Canon)
000000da9b1fd900 00007ff9e3865a05 System.Threading.Tasks.TaskCompletionSource`1[[System.__Canon, mscorlib]].TrySetResult(System.__Canon)
000000da9b1fd940 00007ff9c88311a3 System.Net.Http.HttpClient+c__DisplayClass31_0`1[[System.__Canon, mscorlib]].b__1(System.Threading.Tasks.Task`1)
000000da9b1fd990 00007ff9e38f9d47 System.Threading.Tasks.Task.Execute()
000000da9b1fd9d0 00007ff9e388cef2 System.Threading.ExecutionContext.RunInternal(System.Threading.ExecutionContext, System.Threading.ContextCallback, System.Object, Boolean)
000000da9b1fdaa0 00007ff9e388cd75 System.Threading.ExecutionContext.Run(System.Threading.ExecutionContext, System.Threading.ContextCallback, System.Object, Boolean)
000000da9b1fdad0 00007ff9e38fa001 System.Threading.Tasks.Task.ExecuteWithThreadLocal(System.Threading.Tasks.Task ByRef)
000000da9b1fdb80 00007ff9e38f96e1 System.Threading.Tasks.Task.ExecuteEntry(Boolean)
!threads 查看编号13的线程类型
0:013> !threads
ThreadCount: 8
UnstartedThread: 0
BackgroundThread: 5
PendingThread: 0
DeadThread: 2
Hosted Runtime: no
Lock
ID OSID ThreadOBJ State GC Mode GC Alloc Context Domain Count Apt Exception
0 1 5754 000001e2be060f80 2a020 Preemptive 000001E2BFD19868:000001E2BFD19FD0 000001e2be053bb0 1 MTA
6 2 65e0 000001e2be08bd00 2b220 Preemptive 0000000000000000:0000000000000000 000001e2be053bb0 0 MTA (Finalizer)
9 3 25c 000001e2d8435ef0 102a220 Preemptive 0000000000000000:0000000000000000 000001e2be053bb0 0 MTA (Threadpool Worker)
XXXX 4 0 000001e2d845ea30 1039820 Preemptive 0000000000000000:0000000000000000 000001e2be053bb0 0 Ukn (Threadpool Worker)
12 6 23fc 000001e2d8469ea0 202b220 Preemptive 000001E2BFD1E188:000001E2BFD1FFD0 000001e2be053bb0 1 MTA
13 7 62d8 000001e2d8475e20 a029220 Preemptive 000001E2BFD9D588:000001E2BFD9F250 000001e2be053bb0 0 MTA (Threadpool Completion Port)
XXXX 8 0 000001e2d847a0b0 8039820 Preemptive 0000000000000000:0000000000000000 000001e2be053bb0 0 Ukn (Threadpool Completion Port)
14 9 6e4 000001e2d847de70 8029220 Preemptive 000001E2BFD80D88:000001E2BFD81F10 000001e2be053bb0 0 MTA (Threadpool Completion Port)
其中的 13 7 62d8 000001e2d8475e20 a029220 Preemptive 000001E2BFD9D588:000001E2BFD9F250 000001e2be053bb0 0 MTA (Threadpool Completion Port) 可以明显的看到是 Threadpool Completion Port，没有骗你吧，😄。
二：多线程
相比单线程，多线程用更多的CPU和更多的线程资源换取更快的计算时间，是一种经典的空间换时间策略，代码就不上了，相信多线程大家都快用烂了。
三：总结
1. 多线程比单线程高效的原因就是利用了CPU的多核计算把一个大的任务分而治之从而加速任务计算。
2. 异步比同步高效的原因是前者释放了调用线程，让调用线程可以做更多的事情而不至于被windows强制休眠浪费线程资源。
言简意赅吧~， 好了，本篇就说到这里，希望对你有帮助。