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重构了运行逻辑。上下文使用对象池封装,节点方法调用时间传递CancellationTokenSource用来中止任务
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Library/Utils/ObjectPool.cs
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Library/Utils/ObjectPool.cs
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@@ -0,0 +1,160 @@
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using System;
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using System.Collections.Generic;
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using System.Diagnostics;
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using System.Linq;
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using System.Text;
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using System.Threading;
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using System.Threading.Tasks;
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namespace Serein.Library.Utils
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{
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/// <summary>
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/// 具有预定义池大小限制的对象池模式的通用实现。其主要目的是将有限数量的经常使用的对象保留在池中,以便进一步回收。
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///
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/// 注:
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/// 1)目标不是保留所有返回的对象。池不是用来存储的。如果池中没有空间,则会丢弃额外返回的对象。
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///
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/// 2)这意味着如果对象是从池中获得的,调用者将在相对较短的时间内返回它
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/// 时间。长时间保持检出对象是可以的,但是会降低池的有用性。你只需要重新开始。
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///
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/// 不将对象返回给池并不会损害池的工作,但这是一种不好的做法。
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/// 基本原理:如果没有重用对象的意图,就不要使用pool——只使用“new”
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/// </summary>
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public class ObjectPool<T> where T : class
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{
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[DebuggerDisplay("{Value,nq}")]
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private struct Element
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{
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internal T Value;
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}
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// 不使用System。Func{T},因为. net 2.0没有该类型。
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public delegate T Factory();
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// 池对象的存储。第一个项存储在专用字段中,因为我们希望能够满足来自它的大多数请求。
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private T _firstItem;
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private readonly Element[] _items;
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// 工厂在池的生命周期内被存储。只有当池需要扩展时,我们才调用它。
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// 与“new T()”相比,Func为实现者提供了更多的灵活性,并且比“new T()”更快。
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private readonly Factory _factory;
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public ObjectPool(Factory factory)
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: this(factory, Environment.ProcessorCount * 2)
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{ }
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public ObjectPool(Factory factory, int size)
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{
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Debug.Assert(size >= 1);
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_factory = factory;
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_items = new Element[size - 1];
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}
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private T CreateInstance()
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{
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T inst = _factory();
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return inst;
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}
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/// <summary>
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/// 生成实例。
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/// </summary>
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/// <remarks>
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/// 搜索策略是一种简单的线性探测,选择它是为了缓存友好。
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/// 请注意,Free会尝试将回收的对象存储在靠近起点的地方,从而在统计上减少我们通常搜索的距离。
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/// </remarks>
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public T Allocate()
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{
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/*
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* PERF:检查第一个元素。如果失败,AllocateSlow将查看剩余的元素。
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* 注意,初始读是乐观地不同步的。
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* 这是有意为之。只有了待使用对象,我们才会返回。
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* 在最坏的情况下,我们可能会错过一些最近返回的对象。没什么大不了的。
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*/
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T inst = _firstItem;
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if (inst == null || inst != Interlocked.CompareExchange(ref _firstItem, null, inst))
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{
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inst = AllocateSlow();
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}
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return inst;
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}
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private T AllocateSlow()
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{
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Element[] items = _items;
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for (int i = 0; i < items.Length; i++)
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{
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// 注意,初始读是乐观地不同步的。这是有意为之。只有有了候选人,我们才会联系。在最坏的情况下,我们可能会错过一些最近返回的对象。没什么大不了的。
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T inst = items[i].Value;
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if (inst != null)
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{
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if (inst == Interlocked.CompareExchange(ref items[i].Value, null, inst))
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{
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return inst;
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}
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}
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}
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return CreateInstance();
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}
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/// <summary>
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///返回对象到池。
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/// </summary>
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/// <remarks>
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||||
/// 搜索策略是一种简单的线性探测,选择它是因为它具有缓存友好性。
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/// 请注意Free会尝试将回收的对象存储在靠近起点的地方,从而在统计上减少我们通常在Allocate中搜索的距离。
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/// </remarks>
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public void Free(T obj)
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{
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Validate(obj);
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if (_firstItem == null)
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{
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// 这里故意不使用联锁。在最坏的情况下,两个对象可能存储在同一个槽中。这是不太可能发生的,只意味着其中一个对象将被收集。
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_firstItem = obj;
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}
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else
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{
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FreeSlow(obj);
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}
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}
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private void FreeSlow(T obj)
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{
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Element[] items = _items;
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for (int i = 0; i < items.Length; i++)
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{
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||||
if (items[i].Value == null)
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{
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||||
// 这里故意不使用联锁。在最坏的情况下,两个对象可能存储在同一个槽中。这是不太可能发生的,只意味着其中一个对象将被收集。
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items[i].Value = obj;
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break;
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}
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}
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}
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[Conditional("DEBUG")]
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private void Validate(object obj)
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{
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Debug.Assert(obj != null, "freeing null?");
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||||
Debug.Assert(_firstItem != obj, "freeing twice?");
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var items = _items;
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||||
for (int i = 0; i < items.Length; i++)
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{
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var value = items[i].Value;
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||||
if (value == null)
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||||
{
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return;
|
||||
}
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||||
|
||||
Debug.Assert(value != obj, "freeing twice?");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
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}
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