Лекції

У лекції розберемо, чому звичайні колекції на кшталт List<T> і Dictionary<TKey, TValue> ламаються у багатопоточності (гонки даних), чому одного lock часто замало, і як потокобезпечні колекції з System.Collections.Concurrent розвʼязують ці проблеми. Розглянемо ключові структури: ConcurrentQueue<T>, ConcurrentStack<T>, ConcurrentBag<T>, ConcurrentDictionary<TKey, TValue>, їхні сценарії (producer–consumer, кешування, пули обʼєктів) та критерії вибору.

Розберемо патерн Виробник-Споживач на основі потокобезпечних колекцій .NET: ConcurrentQueue<T> (FIFO) і ConcurrentStack<T> (LIFO). Ви побачите, як використовувати методи Enqueue()/ TryDequeue() і Push()/ TryPop(), навіщо потрібна атомарність операцій, як побудувати багатопотоковий конвеєр та організувати пул об’єктів. Наприкінці — порівняння сценаріїв застосування для вибору правильної структури.

Розберемо дві ключові потокобезпечні колекції .NET: ConcurrentBag — швидкий «мішок» без гарантії порядку із оптимізацією під локальний доступ потоків, і ConcurrentDictionary — високопродуктивний словник із атомарними операціями ( TryAdd, TryUpdate, GetOrAdd, AddOrUpdate). Поговоримо про внутрішні принципи роботи, типові сценарії та практичні приклади.

Розглядаємо багатопотокові патерни на базі колекцій Concurrent: реалізацію «Виробник—Споживач» з ConcurrentQueue і BlockingCollection<T>, коректну сигналізацію завершення через CancellationTokenSource, а також важливі нюанси властивостей Count та IsEmpty, методу ToArray() й ітерації, щоб писати надійний і передбачуваний код.

Розглянемо, як влаштовано lock-free та wait-free алгоритми, чому колекції з простору імен System.Collections.Concurrent масштабуються краще, ніж звичайні під lock, і як ядро .NET спирається на атомарні операції через System.Threading.Interlocked і CAS ( CompareExchange). Подивимося на продуктивність, вплив contention, коротко зазирнемо під капот ConcurrentQueue<T>, доберемо належну колекцію для завдання та обговоримо практичні поради з оптимізації ( ToArray(), Count, групування операцій).