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BlockingCollection, ConcurrentBag ou List : quelle collection Thread-Safe dois-je choisir ?

Barbara Streisand
Barbara Streisandoriginal
2025-01-24 22:42:09868parcourir

BlockingCollection, ConcurrentBag, or List: Which Thread-Safe Collection Should I Choose?

Sélection de la meilleure collection de filetage: BlockingCollection, ConcurrentBag, ou List<T>

Des discussions récentes concernant les boucles Frozen Parallel.ForEach dans les applications WPF mettent en évidence l'importance de choisir la bonne collection de filetage. Cet article compare BlockingCollection, ConcurrentBag, et List<T>, clarifiant leurs différences et guidant les développeurs vers une utilisation optimale.

compréhension BlockingCollection

BlockingCollection Enveloppe une collection Implémentation de IProducerConsumerCollection<T>, introduisant le blocage pour les suppressions et une capacité maximale. Les caractéristiques clés incluent:

  • Bloquer la suppression jusqu'à ce que les données soient disponibles.
  • appliquant une taille de collecte maximale.

ConcurrentBag vs BlockingCollection

ConcurrentBag<T> implémente également IProducerConsumerCollection<T>, offrant un accès simultané en filetage sans blocage ni limites de capacité. Les ajouts et les déménagements se produisent simultanément sans blocage de fil.

dans des scénarios comme la question liée, où ni le blocage ni la capacité n'est nécessaire, BlockingCollection ajoute une complexité inutile.

BlockingCollection vs ConcurrentBag: critères de décision

Le choix dépend des besoins en application:

  • Utiliser BlockingCollection lors du blocage des suppressions ou des limites de capacité sont essentielles.
  • Utiliser ConcurrentBag pour l'accès simultané à la file sans empreinte sans blocage ou contraintes de capacité.

List<T> vs ConcurrentBag

List<T> manque de sécurité du fil. L'utiliser dans des contextes multithread risque les conditions de course et la corruption des données. Prioriser toujours ConcurrentBag ou BlockingCollection pour la sécurité des threads dans les applications multithread.

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