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GCD 深入解析：从使用到底层实现

news 来源：原创 2025/5/7 8:04:20

前言

Grand Central Dispatch (GCD) 是 Apple 基于 C 语言开发的一套完整的并发编程框架。它不仅仅是一个简单的线程管理工具，而是一个高度优化的并发编程解决方案。GCD 的设计理念是将并发编程的复杂性封装在框架内部，为开发者提供简单易用的接口。本文将深入探讨 GCD 的底层实现原理，从架构设计到具体实现，帮助开发者更好地理解和使用这个强大的工具。

一、GCD 的基本概念

1.1 GCD 的架构设计

GCD 采用了精心设计的分层架构，每一层都有其特定的职责和优化策略：

用户层（User Level）
- 提供面向开发者的 API 接口，如 dispatch_async、dispatch_sync 等
- 负责将开发者的任务封装成可执行单元
- 提供队列创建和管理接口
- 实现任务优先级和 QoS（Quality of Service）管理
- 处理异常和错误情况
运行时层（Runtime Level）
- 管理队列和任务的生命周期
- 实现任务调度算法
- 处理线程池的创建和销毁
- 管理内存分配和释放
- 实现优先级继承和反转预防
- 处理任务依赖关系
系统层（System Level）
- 与操作系统内核交互
- 管理线程创建和调度
- 处理系统资源分配
- 实现性能监控和优化
- 处理系统级异常

1.2 GCD 的核心组件

1.2.1 队列（Queue）

串行队列（Serial Queue）是一种严格按照 FIFO（先进先出）顺序执行任务的队列，每个串行队列对应一个专用线程，适用于需要顺序执行的场景，可以用于资源访问控制，通过 DispatchQueue 创建，并使用 .serial 指定串行特性。

// 创建串行队列
let serialQueue = DispatchQueue(label: "com.example.serial")// 使用串行队列执行任务
serialQueue.async {// 任务1print("Task 1 executing on serial queue")
}serialQueue.async {// 任务2print("Task 2 executing on serial queue")
}

并发队列（Concurrent Queue）是一种可以并行执行多个任务的队列，任务执行顺序不保证，适用于可以并行处理的场景，系统提供多个优先级不同的全局并发队列，通过 DispatchQueue 创建，并使用 .concurrent 指定并发特性。

// 创建并发队列
let concurrentQueue = DispatchQueue(label: "com.example.concurrent", attributes: .concurrent)// 使用并发队列执行任务
concurrentQueue.async {// 任务1print("Task 1 executing on concurrent queue")
}concurrentQueue.async {// 任务2print("Task 2 executing on concurrent queue")
}

主队列（Main Queue）是一种特殊的串行队列，运行在主线程，用于 UI 更新和用户交互处理，具有最高优先级，必须用于所有 UI 相关操作，通过 DispatchQueue.main 获取。

// 使用主队列更新UI
DispatchQueue.main.async {// UI更新代码self.label.text = "Updated text"self.tableView.reloadData()
}

1.2.2 任务（Task）

Closure 是 Swift 的闭包实现，可以捕获上下文变量，支持异步执行，可以嵌套使用，通过 {} 语法创建，可以访问外部变量并修改其值（需要声明为 var）。

// 定义Closure
let simpleClosure = {print("This is a simple closure")
}// 使用Closure
DispatchQueue.global().async(execute: simpleClosure)

函数作为任务，性能开销较小，适合简单的任务，不支持上下文捕获，通过函数引用传递。

// 定义函数
func myTask(context: UnsafeRawPointer?) {print("Executing function task")
}// 使用函数
DispatchQueue.global().async(execute: myTask)

任务上下文包含执行环境信息，存储任务状态，管理资源访问，处理异常情况，通过 DispatchQueue 的 setSpecific 和 getSpecific 管理。

// MARK: - 上下文定义
// 1. 定义上下文类型和键（使用轻量结构体）
struct TaskContext {let taskId: Stringlet priority: Int
}let contextKey = DispatchSpecificKey<TaskContext>()// 2. 创建队列并绑定上下文
let processingQueue = DispatchQueue(label: "com.example.processing")// 设置上下文（关联到队列）
processingQueue.setSpecific(key: contextKey, value: TaskContext(taskId: "ABCD-1234",priority: 10
))// 3. 在队列任务中安全访问上下文
processingQueue.async {// ✅ 最佳实践：统一通过 DispatchQueue.current 获取guard let ctx = DispatchQueue.getSpecific(key: contextKey) else {print("⚠️ Context missing in current queue")return}// 4. 嵌套队列示例（默认不继承上下文）let analyticsQueue = DispatchQueue(label: "com.example.analytics")analyticsQueue.async {let analyticsCtx = DispatchQueue.getSpecific(key: contextKey)print("🔍 Analytics context: \(analyticsCtx?.taskId ?? "nil")") // 输出 nil}
}

1.2.3 调度组（Dispatch Group）

调度组用于任务分组管理，将相关任务组织在一起，跟踪任务完成状态，支持任务依赖关系，实现任务同步，通过 DispatchGroup 创建，使用 async 添加任务，wait 或 notify 等待完成。

// 创建调度组
let group = DispatchGroup()// 添加任务到组
DispatchQueue.global().async(group: group) {// 任务1print("Task 1 completed")
}DispatchQueue.global().async(group: group) {// 任务2print("Task 2 completed")
}// 等待所有任务完成
group.wait()// 或者使用通知
group.notify(queue: .main) {print("All tasks completed")
}

1.2.4 信号量（Semaphore）

信号量用于资源访问控制，限制并发访问数量，保护共享资源，实现互斥锁，控制资源分配，通过 DispatchSemaphore 创建，使用 wait 和 signal 控制访问。

// 创建信号量，初始值为1
let semaphore = DispatchSemaphore(value: 1)// 保护共享资源
DispatchQueue.global().async {semaphore.wait()// 访问共享资源sharedResource += 1semaphore.signal()
}

1.2.5 栅栏（Barrier）

栅栏用于在并发队列中创建同步点，确保特定任务顺序执行，实现读写锁，保护共享资源，通过 async(flags: .barrier) 或 sync(flags: .barrier) 实现。

// 创建并发队列
let queue = DispatchQueue(label: "com.example.barrier", attributes: .concurrent)// 添加读取任务
queue.async {// 读取操作print("Reading data")
}// 添加栅栏任务（写操作）
queue.async(flags: .barrier) {// 写入操作print("Writing data")
}// 添加更多读取任务
queue.async {// 读取操作print("Reading data after write")
}

二、GCD 的底层实现

2.1 队列的底层实现

GCD 的队列实现采用了精心设计的数据结构，以确保高性能和线程安全。让我们深入分析队列的核心结构：

// 队列的核心数据结构
struct dispatch_queue_s {// 队列头部信息，包含类型标识和虚函数表，用于支持多态和运行时类型检查DISPATCH_STRUCT_HEADER(dispatch_queue_s, dispatch_queue_vtable_s);// 队列类型和状态信息，定义队列的基本属性和当前状态DISPATCH_QUEUE_HEADER;// 队列标识符，用于调试和日志，帮助开发者识别和追踪队列char dq_label[DISPATCH_QUEUE_MIN_LABEL_SIZE];// 缓存行填充，优化多核访问性能，减少伪共享问题DISPATCH_QUEUE_CACHELINE_PADDING;// 任务链表管理，实现高效的任务存储和检索struct dispatch_object_s *dq_items_head; // 链表头指针，指向第一个待执行任务struct dispatch_object_s *dq_items_tail; // 链表尾指针，指向最后一个待执行任务// 队列优先级，影响任务调度顺序，确保重要任务优先执行long dq_priority;// 线程池引用，管理执行线程，实现线程的创建、复用和销毁struct dispatch_pthread_root_queue_context_s *dq_root_queue;// 队列状态标志，记录队列的当前状态（如是否正在执行、是否暂停等）uint32_t dq_state;// 原子计数器，保证多线程环境下的线程安全_Atomic(uint32_t) dq_running; // 当前正在执行的任务数_Atomic(uint32_t) dq_waiting; // 等待执行的任务数
};

队列的实现细节：

任务管理：使用双向链表存储任务，支持高效的任务插入、删除和优先级排序，同时处理任务取消和超时。
- 任务链表采用双向链表结构，支持 O(1) 复杂度的插入和删除操作
- 通过 dq_items_head 和 dq_items_tail 指针快速访问链表首尾
- 使用原子操作保证多线程环境下的线程安全
- 实现任务优先级排序，确保高优先级任务优先执行
线程管理：动态创建和销毁线程，实现线程复用，控制线程数量并处理线程异常。
- 通过 dq_root_queue 管理线程池，动态调整线程数量
- 使用 dq_running 和 dq_waiting 计数器跟踪任务状态
- 实现线程复用机制，减少线程创建和销毁的开销
- 处理线程异常，确保系统稳定性
性能优化：通过缓存行对齐、无锁算法、内存访问优化和减少线程切换来提升性能。
- 使用 DISPATCH_QUEUE_CACHELINE_PADDING 实现缓存行对齐，减少伪共享
- 采用无锁算法实现任务调度，减少锁竞争
- 优化内存访问模式，提高缓存命中率
- 减少线程切换频率，降低上下文切换开销

2.2 线程池管理

GCD 的线程池实现采用了复杂的调度策略，以确保资源的高效利用。让我们深入了解线程池的核心结构：

// 线程池的核心数据结构
struct dispatch_pthread_root_queue_context_s {// 线程属性，定义线程的基本特性（如栈大小、调度策略等）pthread_workqueue_attr_t dq_attr;// 工作队列，管理线程池中的线程，实现线程的创建和调度pthread_workqueue_t dq_workqueue;// 线程数量，记录当前活跃的线程数，用于动态调整线程池大小uint32_t dq_thread_count;// 线程优先级，影响线程调度顺序，确保重要任务优先执行uint32_t dq_thread_priority;// 线程状态，使用原子操作保证线程安全，记录线程的当前状态_Atomic(uint32_t) dq_thread_state;// 任务队列，存储待执行的任务，实现任务的排队和分发struct dispatch_queue_s *dq_queue;// 线程池配置，定义线程池的行为参数（如最大线程数、空闲超时等）struct dispatch_pthread_pool_config_s *dq_config;
};

线程池的实现细节：

线程创建策略：根据任务队列长度、系统负载和 CPU 使用率动态调整线程数，通过监控线程空闲时间实现优雅退出，同时根据系统资源设置线程数上限。
- 动态线程创建：根据任务队列长度和系统负载动态创建线程
- 空闲线程回收：监控线程空闲时间，及时回收空闲线程
- 资源限制：根据系统资源（CPU核心数、内存等）设置线程数上限
- 优雅退出：实现线程的优雅退出机制，确保资源正确释放
线程优先级管理：提供五级服务质量（QOS），通过优先级继承和优先级天花板机制处理优先级反转，保证实时性和资源竞争处理。
- QOS级别：实现从用户交互到后台的五级服务质量
- 优先级继承：通过动态提升优先级处理优先级反转
- 资源竞争处理：使用优先级天花板机制避免死锁
- 实时性保证：确保高优先级任务及时执行

2.3 任务调度机制

GCD 的任务调度采用了复杂的工作窃取算法，以实现高效的负载均衡。让我们深入了解任务调度的核心结构：

// 任务的核心数据结构
struct dispatch_object_s {// 对象头部信息，包含类型标识和引用计数，支持多态和内存管理_DISPATCH_OBJECT_HEADER(object);// 下一个任务指针，用于构建任务链表，实现任务的顺序执行struct dispatch_object_s *do_next;// 目标队列，指定任务执行的队列，实现任务的定向分发struct dispatch_queue_s *do_targetq;// 任务上下文，存储任务执行所需的数据，支持任务的参数传递void *do_ctxt;// 清理函数，用于任务完成后的资源清理，确保资源正确释放void *do_finalizer;// 任务优先级，影响任务调度顺序，确保重要任务优先执行long do_priority;// 任务状态，使用原子操作保证线程安全，记录任务的当前状态_Atomic(uint32_t) do_state;
};

任务调度的实现细节：

工作窃取算法实现：每个线程维护独立队列实现快速任务获取，全局队列作为共享任务存储实现任务分发，通过从其他队列尾部窃取任务避免任务饥饿。
- 本地队列：每个线程维护独立的任务队列，减少竞争
- 全局队列：作为共享任务存储，实现任务分发
- 窃取策略：从其他队列尾部窃取任务，实现负载均衡
- 任务饥饿预防：通过工作窃取避免任务饥饿
任务调度优化：通过批量处理相似任务减少调度开销，多级队列处理优先级反转，动态监控系统负载并调整策略。
- 批量处理：合并相似任务，减少调度开销
- 多级队列：实现不同优先级的任务队列
- 动态调整：根据系统负载调整调度策略
- 性能监控：实时监控系统性能指标

2.4 内存管理

GCD 的内存管理采用了引用计数和自动释放池，以确保内存使用的安全性和效率。让我们深入了解内存管理的核心结构：

// 内存管理的核心数据结构
struct dispatch_object_s {// 对象头部，包含类型信息和引用计数，支持多态和内存管理_DISPATCH_OBJECT_HEADER(object);// 引用计数，使用原子操作保证线程安全，实现自动内存管理_Atomic(uint32_t) do_ref_cnt;// 自动释放池，管理临时对象的生命周期，优化内存使用struct dispatch_autorelease_pool_s *do_autorelease_pool;// 内存区域，指定对象分配的内存区域，优化内存分配策略void *do_zone;// 析构函数，处理对象销毁，确保资源正确释放void (*do_finalize)(struct dispatch_object_s *);
};

内存管理的实现细节：

对象生命周期管理：通过引用计数和自动释放池管理对象生命周期，确保内存安全。
- 引用计数：使用原子操作实现线程安全的引用计数
- 自动释放池：管理临时对象的生命周期
- 内存区域：优化内存分配和释放
- 析构函数：确保资源正确释放
内存优化策略：通过对象池复用常用对象减少内存分配，优化缓存使用和内存访问延迟，实现多级缓存优化内存访问。
- 对象池：复用常用对象，减少内存分配
- 缓存优化：优化内存访问模式，提高缓存命中率
- 内存对齐：使用内存对齐减少缓存失效
- 多级缓存：实现多级缓存优化内存访问

三、GCD 的高级特性

3.1 优先级继承机制

GCD 的优先级继承机制通过以下结构实现：

struct dispatch_priority_s {long dp_priority; // 优先级值，影响任务调度顺序struct dispatch_queue_s *dp_queue; // 关联队列，实现队列级别的优先级管理struct dispatch_object_s *dp_object; // 关联对象，实现对象级别的优先级管理struct dispatch_priority_s *dp_inherit; // 继承链，实现优先级继承关系uint32_t dp_flags; // 状态标志，记录优先级状态和特性
};

优先级继承机制的核心功能：

优先级反转预防：通过监控任务等待时间和分析依赖关系检测优先级反转
优先级继承：动态提升低优先级任务的优先级，避免高优先级任务被阻塞
优先级天花板：设置优先级上限，防止优先级无限提升
死锁预防：检测循环依赖并实现超时机制

3.2 自动线程管理

GCD 的自动线程管理通过以下机制实现：

动态线程调整：
- 根据任务队列长度和系统负载动态创建线程
- 监控线程空闲时间，实现优雅退出
- 根据系统资源（CPU核心数、内存等）设置线程数上限
线程池优化：
- 监控系统负载和任务需求动态调整线程池大小
- 实现任务分发和负载均衡
- 控制内存使用和 CPU 占用

3.3 任务依赖管理

GCD 的任务依赖管理通过以下结构实现：

// 任务组结构，用于管理相关任务的执行
struct dispatch_group_s {_DISPATCH_OBJECT_HEADER(group); // 对象头部，支持多态和内存管理_Atomic(int32_t) dg_count; // 任务计数，记录组内任务数量_Atomic(uint32_t) dg_waiters; // 等待者计数，记录等待组完成的任务数struct dispatch_semaphore_s *dg_semaphore; // 信号量，实现任务同步void (*dg_notify)(struct dispatch_group_s *, dispatch_queue_t, void *); // 完成回调，处理组完成事件void *dg_ctxt; // 上下文，存储组相关数据
};// 信号量结构，用于控制资源访问
struct dispatch_semaphore_s {_DISPATCH_OBJECT_HEADER(semaphore); // 对象头部，支持多态和内存管理_Atomic(long) dsema_value; // 信号量值，控制资源访问数量_Atomic(uint32_t) dsema_orig; // 原始值，记录信号量初始状态struct dispatch_queue_s *dsema_queue; // 等待队列，管理等待资源的任务_Atomic(uint32_t) dsema_waiters; // 等待者计数，记录等待资源的任务数
};

任务依赖管理的核心功能：

任务组管理：将相关任务组织在一起，跟踪完成状态
任务同步：使用信号量控制资源访问，实现任务同步
完成通知：通过回调机制处理任务组完成事件
资源控制：限制并发访问数量，保护共享资源

四、最佳实践

4.1 队列选择策略

主队列使用：UI 更新必须使用主队列保证线程安全，避免执行耗时操作，使用 dispatch_async 进行异步处理。
全局队列使用：根据任务类型选择适当的 QOS，控制并发数量避免资源竞争，防止线程爆炸。
自定义队列使用：合理设置队列优先级，控制队列生命周期，避免队列泛滥。

4.2 性能优化

线程管理优化：根据系统资源设置线程数上限，使用线程池实现线程复用，避免频繁创建销毁。
内存优化：使用对象池复用常用对象，控制内存分配避免频繁分配，优化数据结构提高访问效率。
任务调度优化：批量处理相似任务减少调度开销，使用 dispatch_apply 实现并行迭代，优化任务粒度。

五、常见问题与解决方案

5.1 死锁问题

5.1.1 主队列死锁

// 错误示例：在主队列中同步执行任务
DispatchQueue.main.sync {// 任务代码print("This will cause a deadlock!")
}

问题分析：
在主队列中同步执行任务会导致死锁，因为主队列是一个串行队列，当前任务会等待同步任务完成，而同步任务又需要等待当前任务完成，形成循环等待。

解决方案：

使用异步执行：

// 方案1：使用异步执行替代同步执行
DispatchQueue.main.async {// 任务代码print("This will execute safely")
}

说明：使用 async 替代 sync，让任务异步执行，避免阻塞主队列。

使用完成回调：

// 方案2：使用完成回调处理异步操作
func performTask(completion: @escaping () -> Void) {// 在后台队列执行耗时操作DispatchQueue.global().async {// 耗时操作// ...// 完成后在主队列更新UIDispatchQueue.main.async {completion()}}
}

说明：将耗时操作放在后台队列执行，完成后通过回调在主队列更新UI。

使用 DispatchGroup：

// 方案3：使用 DispatchGroup 管理异步任务
let group = DispatchGroup()
group.enter()  // 进入组// 在后台队列执行耗时操作
DispatchQueue.global().async {// 耗时操作// ...group.leave()  // 离开组
}// 所有任务完成后在主队列执行
group.notify(queue: .main) {// 主线程更新UIprint("All tasks completed")
}

说明：使用 DispatchGroup 管理异步任务，确保所有任务完成后在主队列执行后续操作。

5.1.2 队列嵌套死锁

// 错误示例：队列嵌套同步执行
let queue = DispatchQueue(label: "com.example.queue")
queue.sync {queue.sync {// 任务代码}
}

问题分析：
在同一个队列中嵌套同步执行任务会导致死锁，因为外层任务等待内层任务完成，而内层任务又需要等待外层任务完成。

解决方案：

使用异步执行：

// 方案1：使用异步执行替代同步执行
let queue = DispatchQueue(label: "com.example.queue")
queue.async {queue.async {// 任务代码}
}

说明：使用 async 替代 sync，让任务异步执行，避免阻塞队列。

使用不同的队列：

// 方案2：使用不同的队列避免死锁
let queue1 = DispatchQueue(label: "com.example.queue1")
let queue2 = DispatchQueue(label: "com.example.queue2")queue1.sync {queue2.sync {// 任务代码}
}

说明：使用不同的队列执行嵌套任务，避免在同一个队列中同步执行。

5.2 内存泄漏

5.2.1 循环引用

// 错误示例：强引用循环
class MyClass {private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.queue")private var value = 0func doSomething() {queue.async { [self] inself.value += 1  // 强引用 self}}
}

问题分析：
在闭包中直接使用 self 会导致循环引用，因为闭包会持有 self，而 self 又持有队列，形成循环引用链。

解决方案：

使用 weak self：

// 方案1：使用 weak self 打破循环引用
class MyClass {private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.queue")private var value = 0func doSomething() {queue.async { [weak self] inguard let self = self else { return }self.value += 1}}deinit {print("MyClass deinit")}
}

说明：使用 [weak self] 创建弱引用，避免循环引用。使用 guard let 安全解包。

使用 unowned self：

// 方案2：使用 unowned self（当确定对象一定存在时）
class MyClass {private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.queue")private var value = 0func doSomething() {queue.async { [unowned self] inself.value += 1}}
}

说明：使用 [unowned self] 创建无主引用，适用于确定对象一定存在的场景。注意：如果对象被释放会导致崩溃。

5.2.2 资源未释放

// 错误示例：资源未及时释放
class ResourceManager {private var resources: [String: Any] = [:]private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.resource")func addResource(_ resource: Any, forKey key: String) {queue.async {self.resources[key] = resource}}
}

问题分析：
资源管理器没有提供资源清理机制，可能导致资源无法及时释放，造成内存泄漏。

解决方案：

实现资源清理机制：

// 方案1：实现完整的资源管理机制
class ResourceManager {private var resources: [String: Any] = [:]private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.resource")// 添加资源func addResource(_ resource: Any, forKey key: String) {queue.async {self.resources[key] = resource}}// 移除单个资源func removeResource(forKey key: String) {queue.async {self.resources.removeValue(forKey: key)}}// 清理所有资源func clearAllResources() {queue.async {self.resources.removeAll()}}// 析构时清理资源deinit {clearAllResources()}
}

说明：提供完整的资源管理接口，包括添加、移除和清理功能，确保资源能够及时释放。

使用自动释放池：

// 方案2：使用自动释放池管理临时对象
class ResourceManager {private var resources: [String: Any] = [:]private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.resource")func processResources() {queue.async {autoreleasepool {// 处理资源for (key, resource) in self.resources {// 处理逻辑// ...}}}}
}

说明：使用 autoreleasepool 管理临时对象的生命周期，确保临时对象能够及时释放。

5.3 性能问题

5.3.1 线程爆炸

// 错误示例：过度创建线程
for i in 0..<1000 {DispatchQueue.global().async {// 任务代码}
}

问题分析：
循环中直接创建大量并发任务会导致系统创建过多线程，造成资源浪费和性能下降。

解决方案：

使用串行队列：

// 方案1：使用串行队列控制并发
let serialQueue = DispatchQueue(label: "com.example.serial")
for i in 0..<1000 {serialQueue.async {// 任务代码}
}

说明：使用串行队列确保任务按顺序执行，避免创建过多线程。

使用信号量控制并发：

// 方案2：使用信号量控制并发数量
let concurrentQueue = DispatchQueue(label: "com.example.concurrent", attributes: .concurrent)
let semaphore = DispatchSemaphore(value: 4) // 限制最大并发数为4for i in 0..<1000 {concurrentQueue.async {semaphore.wait()  // 获取信号量defer { semaphore.signal() }  // 确保释放信号量// 任务代码}
}

说明：使用信号量限制最大并发数，避免创建过多线程。

使用并发迭代：

// 方案3：使用并发迭代优化性能
let group = DispatchGroup()
let queue = DispatchQueue.global()queue.async {DispatchQueue.concurrentPerform(iterations: 1000) { i ingroup.enter()// 任务代码group.leave()}
}

说明：使用 concurrentPerform 进行并发迭代，系统会自动优化线程使用。

5.3.2 任务调度延迟

// 错误示例：频繁创建和销毁队列
func processData(_ data: [Int]) {for item in data {let queue = DispatchQueue(label: "com.example.queue")queue.async {// 处理数据}}
}

问题分析：
在循环中频繁创建和销毁队列会导致性能开销，影响任务执行效率。

解决方案：

重用队列：

// 方案1：重用队列提高性能
class DataProcessor {private let processingQueue = DispatchQueue(label: "com.example.processing", qos: .userInitiated,attributes: .concurrent)func processData(_ data: [Int]) {let group = DispatchGroup()for item in data {group.enter()processingQueue.async {defer { group.leave() }// 处理数据}}group.notify(queue: .main) {// 处理完成}}
}

说明：创建可重用的队列，避免频繁创建和销毁队列的开销。

批量处理：

// 方案2：批量处理提高效率
class BatchProcessor {private let batchQueue = DispatchQueue(label: "com.example.batch")private var batchSize = 10func processBatch(_ data: [Int]) {// 将数据分成多个批次let chunks = stride(from: 0, to: data.count, by: batchSize).map {Array(data[$0..<min($0 + batchSize, data.count)])}// 批量处理数据for chunk in chunks {batchQueue.async {// 处理一批数据for item in chunk {// 处理逻辑}}}}
}

说明：将数据分成多个批次处理，减少任务调度次数，提高处理效率。

5.4 线程安全问题

5.4.1 数据竞争

// 错误示例：多线程访问共享资源
class Counter {private var count = 0func increment() {count += 1}
}

问题分析：
多线程同时访问和修改共享资源会导致数据竞争，可能产生不可预期的结果。

解决方案：

使用串行队列保护：

// 方案1：使用串行队列保护共享资源
class Counter {private var count = 0private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.counter")func increment() {queue.sync {count += 1}}var value: Int {queue.sync { count }}
}

说明：使用串行队列确保对共享资源的访问是线程安全的。

使用并发队列和栅栏：

// 方案2：使用并发队列和栅栏保护共享资源
class ThreadSafeDictionary<Key: Hashable, Value> {private var dictionary: [Key: Value] = [:]private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.dictionary", attributes: .concurrent)func set(_ value: Value, forKey key: Key) {queue.async(flags: .barrier) {self.dictionary[key] = value}}func value(forKey key: Key) -> Value? {queue.sync {dictionary[key]}}
}

说明：使用并发队列提高读取性能，使用栅栏确保写入操作的线程安全。

5.4.2 优先级反转

// 错误示例：高优先级任务被低优先级任务阻塞
let highPriorityQueue = DispatchQueue(label: "com.example.high", qos: .userInteractive)
let lowPriorityQueue = DispatchQueue(label: "com.example.low", qos: .background)
let resource = NSLock()lowPriorityQueue.async {resource.lock()// 长时间操作resource.unlock()
}highPriorityQueue.async {resource.lock()  // 可能被阻塞// 重要操作resource.unlock()
}

问题分析：
优先级反转发生在低优先级任务持有共享资源时，高优先级任务需要等待该资源，导致高优先级任务被低优先级任务阻塞，仅仅设置高 QoS 并不能直接暂停低优先级任务，因为锁的获取是阻塞式的。

解决方案：

使用优先级继承和超时机制：

// 方案1：使用优先级继承和超时机制
class PriorityAwareResource {private let resource = NSLock()private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.priority")func accessResource(qos: DispatchQoS, timeout: TimeInterval = 1.0, completion: @escaping (Bool) -> Void) {let workItem = DispatchWorkItem(qos: qos) {// 尝试获取锁，带超时if self.resource.lock(before: Date().addingTimeInterval(timeout)) {defer { self.resource.unlock() }completion(true)} else {// 超时处理completion(false)}}queue.async(execute: workItem)}
}// 使用示例
let resource = PriorityAwareResource()// 低优先级任务
DispatchQueue.global(qos: .background).async {resource.accessResource(qos: .background) { success inif success {// 处理资源}}
}// 高优先级任务
DispatchQueue.global(qos: .userInteractive).async {resource.accessResource(qos: .userInteractive) { success inif success {// 处理资源} else {// 处理超时情况print("Resource access timeout")}}
}

说明：通过带超时的锁机制和优先级继承，确保高优先级任务不会无限等待低优先级任务释放资源。

使用信号量和优先级继承：

// 方案2：使用信号量和优先级继承
class PriorityAwareSemaphore {private let semaphore = DispatchSemaphore(value: 1)private let queue = DispatchQueue(label: "com.example.semaphore")func accessResource(qos: DispatchQoS, timeout: TimeInterval = 1.0, block: @escaping () -> Void) {let workItem = DispatchWorkItem(qos: qos) {// 尝试获取信号量，带超时let result = self.semaphore.wait(timeout: .now() + timeout)if result == .success {defer { self.semaphore.signal() }block()} else {// 超时处理print("Resource access timeout")}}queue.async(execute: workItem)}
}// 使用示例
let semaphore = PriorityAwareSemaphore()// 低优先级任务
DispatchQueue.global(qos: .background).async {semaphore.accessResource(qos: .background) {// 处理资源}
}// 高优先级任务
DispatchQueue.global(qos: .userInteractive).async {semaphore.accessResource(qos: .userInteractive) {// 处理资源}
}