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複数のスレッドが共有リソースへのアクセスを争う状況を経験したことがあるなら、スレッドセーフな実装が遊びではないことを理解しているでしょう。 心配しないでください。! C#はスレッドセーフで汎用的なコレクションクラスの強力なスイートである同時コレクションを備えています。これにより、スタイルと優雅さを保ちながらスレッドセーフを確保します。
信号機のない忙しい都市の交差点を思い浮かべてみましょう。 混乱を想像してください! これは、複数のスレッドが同時に適切なシステムなしで共有リソースにアクセスする場合に発生することと同様です。 幸いなことに、C#ではスレッドのための信号機のようなものがあります - これらはコンカレントコレクションと呼ばれます。 これらは、同じスレッドのみが一度にリソースにアクセスできるコレクションクラスです。このスレッドセーフティは、複数のスレッドを扱う際に極めて重要です。
C#では、名前空間 System.Collections.Concurrent
には、ConcurrentDictionary
、ConcurrentQueue
、ConcurrentStack
、および ConcurrentBag
のような様々な並行コレクションクラスがあります。 これらの無秩序コレクションクラスは、スレッドセーフなバージョンの非同時実行型クラスを提供します。 並行コレクションの特徴は、順序付けされていない並行コレクションであることです。つまり、要素には特定の順序がありません。 たとえば、コンカレントリストを使用すると、アイテムがどこに挿入されるのか正確には分かりません。 重点は安全なスレッドの確保であり、順序の保持ではありません。
実際の例を見てみましょう。 ウェブサイトでのパスワード送信投稿を思い浮かべてください。並列コレクションを使用することで、複数のユーザーが同時にパスワードを送信することができます。 各「submit」アクションはスレッドのようなものであり、同時処理コレクションは各提出がスレッドセーフであり、安全かつ効率的に処理されることを保証します。
それでは、実際の例を用いて ConcurrentDictionary
コレクションクラスを探ってみましょう。 レコメンデーション機能を備えたオンライン書店を想像してください。 各ユーザーのクリックは、辞書で表される個人の推薦リストに本を追加します。 複数のユーザーが同時に本を閲覧してクリックするため、辞書に同時にアクセスする複数のスレッドがあります。
C#の ConcurrentDictionary
はこのようになります
ConcurrentDictionary recommendedBooks = new ConcurrentDictionary();
ConcurrentDictionary recommendedBooks = new ConcurrentDictionary();
Dim recommendedBooks As New ConcurrentDictionary()
追加を行うために、ユーザーの全ての推薦コレクションに本を追加するには、Insert
メソッドを使用することができます。
public void Insert(string user, string book)
{
recommendedBooks.TryAdd(user, book);
}
public void Insert(string user, string book)
{
recommendedBooks.TryAdd(user, book);
}
Public Sub Insert(ByVal user As String, ByVal book As String)
recommendedBooks.TryAdd(user, book)
End Sub
このシナリオでは、ConcurrentDictionary
コレクションクラスが各クリックを確実にします (スレッド) 個別に処理されるため、ユーザーの推奨事項が混同されることはありません。スレッドセーフティをすべて処理するため、複数のスレッドに関連するデータ競合やその他の並行性の問題について心配する必要はありません。
TryAdd
のほかにも、C# のコンカレントコレクションは TryRemove
や TryUpdate
のようなさまざまなスレッドセーフな操作を提供します。 これらのメソッドは、一度に一つのスレッドのみが操作を実行できるようにします。たとえば、前の例でユーザーのおすすめリストから本を削除したい場合、RemoveAt
メソッドを使用することができます。
public void RemoveAt(string user)
{
string removedBook;
recommendedBooks.TryRemove(user, out removedBook);
}
public void RemoveAt(string user)
{
string removedBook;
recommendedBooks.TryRemove(user, out removedBook);
}
Public Sub RemoveAt(ByVal user As String)
Dim removedBook As String = Nothing
recommendedBooks.TryRemove(user, removedBook)
End Sub
TryRemove
メソッドは、指定されたキーの値を削除しようとします。 (この場合、ユーザー) removedBook
変数に入れてください。
さて、並列コレクションを配列にコピーしたいとしましょう。 並行コレクションは、この目的のために CopyTo
メソッドを提供します。
public void CopyTo()
{
string [] bookArray = new string [recommendedBooks.Count];
recommendedBooks.Values.CopyTo(bookArray, 0);
}
public void CopyTo()
{
string [] bookArray = new string [recommendedBooks.Count];
recommendedBooks.Values.CopyTo(bookArray, 0);
}
Public Sub CopyTo()
Dim bookArray(recommendedBooks.Count - 1) As String
recommendedBooks.Values.CopyTo(bookArray, 0)
End Sub
こちらで、CopyTo
メソッドはすべての本をコピーします (値) recommendedBooks
並行辞書から bookArray
への書き込み。
C#も提供しています スレッドセーフコレクションマルチスレッド環境での共有リソースへの安全なアクセスを確保するために設計されています。 これらのコレクション、例えばConcurrentBag
、ConcurrentQueue
、およびConcurrentStack
は、複数のスレッドが並行してコレクションにアクセスし、変更を加えても競合やデータの破損が発生しないスレッドセーフな実装を提供します。
内部で同期を処理することにより、一貫性と整合性を保証するため、順序が必要ないコレクションが十分なシナリオや、スレッドセーフティが最も重要なC#アプリケーションに理想的です。
IronPDF 人気のあるC#ライブラリで、を可能にします HTMLからPDFドキュメントを生成する 簡単に。
using IronPdf;
class Program
{
static void Main(string [] args)
{
var renderer = new ChromePdfRenderer();
// 1. Convert HTML String to PDF
var htmlContent = "<h1>Hello, IronPDF!</h1><p>This is a PDF from an HTML string.</p>";
var pdfFromHtmlString = renderer.RenderHtmlAsPdf(htmlContent);
pdfFromHtmlString.SaveAs("HTMLStringToPDF.pdf");
// 2. Convert HTML File to PDF
var htmlFilePath = "path_to_your_html_file.html"; // Specify the path to your HTML file
var pdfFromHtmlFile = renderer.RenderHtmlFileAsPdf(htmlFilePath);
pdfFromHtmlFile.SaveAs("HTMLFileToPDF.pdf");
// 3. Convert URL to PDF
var url = "http://ironpdf.com"; // Specify the URL
var pdfFromUrl = renderer.RenderUrlAsPdf(url);
pdfFromUrl.SaveAs("URLToPDF.pdf");
}
}
using IronPdf;
class Program
{
static void Main(string [] args)
{
var renderer = new ChromePdfRenderer();
// 1. Convert HTML String to PDF
var htmlContent = "<h1>Hello, IronPDF!</h1><p>This is a PDF from an HTML string.</p>";
var pdfFromHtmlString = renderer.RenderHtmlAsPdf(htmlContent);
pdfFromHtmlString.SaveAs("HTMLStringToPDF.pdf");
// 2. Convert HTML File to PDF
var htmlFilePath = "path_to_your_html_file.html"; // Specify the path to your HTML file
var pdfFromHtmlFile = renderer.RenderHtmlFileAsPdf(htmlFilePath);
pdfFromHtmlFile.SaveAs("HTMLFileToPDF.pdf");
// 3. Convert URL to PDF
var url = "http://ironpdf.com"; // Specify the URL
var pdfFromUrl = renderer.RenderUrlAsPdf(url);
pdfFromUrl.SaveAs("URLToPDF.pdf");
}
}
Imports IronPdf
Friend Class Program
Shared Sub Main(ByVal args() As String)
Dim renderer = New ChromePdfRenderer()
' 1. Convert HTML String to PDF
Dim htmlContent = "<h1>Hello, IronPDF!</h1><p>This is a PDF from an HTML string.</p>"
Dim pdfFromHtmlString = renderer.RenderHtmlAsPdf(htmlContent)
pdfFromHtmlString.SaveAs("HTMLStringToPDF.pdf")
' 2. Convert HTML File to PDF
Dim htmlFilePath = "path_to_your_html_file.html" ' Specify the path to your HTML file
Dim pdfFromHtmlFile = renderer.RenderHtmlFileAsPdf(htmlFilePath)
pdfFromHtmlFile.SaveAs("HTMLFileToPDF.pdf")
' 3. Convert URL to PDF
Dim url = "http://ironpdf.com" ' Specify the URL
Dim pdfFromUrl = renderer.RenderUrlAsPdf(url)
pdfFromUrl.SaveAs("URLToPDF.pdf")
End Sub
End Class
一見すると並行リストとは直接関係ないように思えるかもしれませんが、IronPDFは、並行処理の結果をキャプチャするPDFレポート、ログ、またはその他のドキュメントを簡単に作成する方法を提供することにより、並行コレクション操作を補完することができます。
マルチスレッドアプリケーションで集中的なデータ処理を行うシナリオを考えてみましょう。 スレッドがデータに魔法をかける時、その結果をキャプチャしてさらなる分析や記録保存のためにPDFレポートを生成したいかもしれません。 ここでIronPDFが役立ちます。
IronPDFの使用は、ライブラリをプロジェクトに追加し、その便利なAPIを利用するだけでとても簡単です。 こちらはIronPDFを並行コレクション操作と統合する方法の例です:
using IronPdf;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
// Create a concurrent dictionary to hold your processed data
ConcurrentDictionary processedData = new ConcurrentDictionary();
// Define your data list (replace with your actual data source)
List dataList = GetDataList();
// Process your data concurrently and store the results in the dictionary
Parallel.ForEach(dataList, (dataItem) =>
{
string processedResult = ProcessDataItem(dataItem);
processedData.TryAdd(dataItem.Id, processedResult);
});
// Generate a PDF report with the processed data
var renderer = new ChromePdfRenderer();
var pdfDocument = renderer.RenderHtmlAsPdf(BuildHtmlReport(processedData));
pdfDocument.SaveAs("C:\\processed_data_report.pdf");
// Method to retrieve the data list (replace with your actual data source logic)
List GetDataList()
{
List dataList = new List()
{
new DataItem { Id = 1, Name = "Item 1" },
new DataItem { Id = 2, Name = "Item 2" },
new DataItem { Id = 3, Name = "Item 3" },
new DataItem { Id = 4, Name = "Item 4" }
};
return dataList;
}
// Method to process each data item and return the result (replace with your actual data processing logic)
string ProcessDataItem(DataItem dataItem)
{
// Simulating data processing with a delay
Task.Delay(100).Wait();
return $"Processed: {dataItem.Name}";
}
// Method to build the HTML report using the processed data (replace with your actual reporting logic)
string BuildHtmlReport(ConcurrentDictionary processedData)
{
string html = "Processed Data Report";
foreach (var kvp in processedData)
{
html += $"Item {kvp.Key}: {kvp.Value}";
}
html += "";
return html;
}
// Placeholder class for your data item (replace with your actual data item class)
public class DataItem
{
public int Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
// Add other properties as needed
}
using IronPdf;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
// Create a concurrent dictionary to hold your processed data
ConcurrentDictionary processedData = new ConcurrentDictionary();
// Define your data list (replace with your actual data source)
List dataList = GetDataList();
// Process your data concurrently and store the results in the dictionary
Parallel.ForEach(dataList, (dataItem) =>
{
string processedResult = ProcessDataItem(dataItem);
processedData.TryAdd(dataItem.Id, processedResult);
});
// Generate a PDF report with the processed data
var renderer = new ChromePdfRenderer();
var pdfDocument = renderer.RenderHtmlAsPdf(BuildHtmlReport(processedData));
pdfDocument.SaveAs("C:\\processed_data_report.pdf");
// Method to retrieve the data list (replace with your actual data source logic)
List GetDataList()
{
List dataList = new List()
{
new DataItem { Id = 1, Name = "Item 1" },
new DataItem { Id = 2, Name = "Item 2" },
new DataItem { Id = 3, Name = "Item 3" },
new DataItem { Id = 4, Name = "Item 4" }
};
return dataList;
}
// Method to process each data item and return the result (replace with your actual data processing logic)
string ProcessDataItem(DataItem dataItem)
{
// Simulating data processing with a delay
Task.Delay(100).Wait();
return $"Processed: {dataItem.Name}";
}
// Method to build the HTML report using the processed data (replace with your actual reporting logic)
string BuildHtmlReport(ConcurrentDictionary processedData)
{
string html = "Processed Data Report";
foreach (var kvp in processedData)
{
html += $"Item {kvp.Key}: {kvp.Value}";
}
html += "";
return html;
}
// Placeholder class for your data item (replace with your actual data item class)
public class DataItem
{
public int Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
// Add other properties as needed
}
Imports IronPdf
Imports System.Collections.Concurrent
Imports System.Collections.Generic
Imports System.Threading.Tasks
' Create a concurrent dictionary to hold your processed data
Private processedData As New ConcurrentDictionary()
' Define your data list (replace with your actual data source)
Private dataList As List = GetDataList()
' Process your data concurrently and store the results in the dictionary
Parallel.ForEach(dataList, Sub(dataItem)
Dim processedResult As String = ProcessDataItem(dataItem)
processedData.TryAdd(dataItem.Id, processedResult)
End Sub)
' Generate a PDF report with the processed data
Dim renderer = New ChromePdfRenderer()
Dim pdfDocument = renderer.RenderHtmlAsPdf(BuildHtmlReport(processedData))
pdfDocument.SaveAs("C:\processed_data_report.pdf")
' Method to retrieve the data list (replace with your actual data source logic)
'INSTANT VB TODO TASK: Local functions are not converted by Instant VB:
'List GetDataList()
'{
' List dataList = New List() { New DataItem { Id = 1, Name = "Item 1" }, New DataItem { Id = 2, Name = "Item 2" }, New DataItem { Id = 3, Name = "Item 3" }, New DataItem { Id = 4, Name = "Item 4" } };
' Return dataList;
'}
' Method to process each data item and return the result (replace with your actual data processing logic)
'INSTANT VB TODO TASK: Local functions are not converted by Instant VB:
'string ProcessDataItem(DataItem dataItem)
'{
' ' Simulating data processing with a delay
' Task.Delay(100).Wait();
' Return string.Format("Processed: {0}", dataItem.Name);
'}
' Method to build the HTML report using the processed data (replace with your actual reporting logic)
'INSTANT VB TODO TASK: Local functions are not converted by Instant VB:
'string BuildHtmlReport(ConcurrentDictionary processedData)
'{
' string html = "Processed Data Report";
' foreach (var kvp in processedData)
' {
' html += string.Format("Item {0}: {1}", kvp.Key, kvp.Value);
' }
' html += "";
' Return html;
'}
' Placeholder class for your data item (replace with your actual data item class)
'INSTANT VB TODO TASK: Local functions are not converted by Instant VB:
'public class DataItem
'{
' public int Id
' {
' get;
' set;
' }
' public string Name
' {
' get;
' set;
' }
' ' Add other properties as needed
'}
以下はコードの出力です:
結論として、コンカレントリストなどのC#のコンカレントコレクションを理解して活用することで、マルチスレッドのシナリオを処理する能力が大幅に向上し、アプリケーションのスレッドセーフティを確保することができます。 同時コレクションを使用すると、共有リソースを効果的に管理し、スレッド間のデータ競合や衝突を防ぐことができます。
IronPDFのような外部ライブラリを統合することで、視覚的に魅力的なPDFレポートやドキュメントを生成することにより、同時コレクションの機能をさらに強化できます。 IronPDFは 無料試用その機能を探索することができ、ライセンスオプションは $Lite License
から始まります。
9つの .NET API製品 オフィス文書用