推荐使用 BlockingCollection 或 Channel 实现生产者-消费者队列。BlockingCollection 基于 ConcurrentQueue，提供线程安全与阻塞操作，支持完成通知、超时和取消；示例中生产者添加项并调用 CompleteAdding()，消费者通过 GetConsumingEnumerable() 枚举处理。Channel（.NET Core+）更适用于异步场景，支持有界/无界缓冲，集成 async/await，生产者 WriteAsync 写入，消费者 ReadAllAsync 读取。手动实现使用 lock、Monitor.Wait/Pulse 可控但易错，仅用于学习。选择建议：优先 Channel（异步、现代应用），其次 BlockingCollection（同步、.NET Framework），避免手动实现。
.NET 中实现生产者-消费者队列，核心目标是让生产者线程安全地向队列添加数据，消费者线程从队列中取出并处理数据，同时避免资源竞争和死锁。.NET 提供了多种方式来高效、安全地实现这一模式。
使用 BlockingCollection
这是最推荐的方式，封装了线程安全的集合与阻塞操作，底层基于 ConcurrentQueue特点：自动处理线程阻塞（当队列为空时消费者等待，满时生产者等待），支持超时、取消、完成添加通知等高级功能。
示例代码：
var queue = new BlockingCollection(new ConcurrentQueue ()); // 生产者 Task.Run(() => { for (int i = 0; i < 5; i++) { queue.Add("Item " + i); Thread.Sleep(100); } queue.CompleteAdding(); // 通知消费者不再添加 }); // 消费者 Task.Run(() => { foreach (var item in queue.GetConsumingEnumerable()) { Console.WriteLine("处理: " + item); } });
使用 Channel（.NET Core/.NET 5+）
Channel 是现代异步流处理的首选，特别适合高并发、异步场景，由 System.Threading.Channels 提供。
特点：支持同步/异步读写，可配置有界/无界缓冲，天然集成 async/await。
示例代码：
var channel = Channel.CreateUnbounded(); // 生产者 Task.Run(async () => { for (int i = 0; i < 5; i++) { await channel.Writer.WriteAsync("Item " + i); await Task.Delay(100); } channel.Writer.Complete(); }); // 消费者 Task.Run(async () => { await foreach (var item in channel.Reader.ReadAllAsync()) { Console.WriteLine("处理: " + item); } });
手动实现（不推荐但有助于理解原理）
使用 lock + Queue + Monitor 或 SemaphoreSlim 控制同步，适用于学习或特殊控制需求。关键点：必须保护共享队列，使用条件变量（如 Monitor.Wait/Pulse）避免轮询。
简化示例：
private readonly Queue_queue = new(); private readonly object _lock = new(); private volatile bool _completed; public void Add(string item) { lock (_lock) { _queue.Enqueue(item); Monitor.Pulse(_lock); // 唤醒消费者 } } public bool TryTake(out string item) { lock (_lock) { while (_queue.Count == 0 && !_completed) Monitor.Wait(_lock); if (_queue.Count > 0) { item = _queue.Dequeue(); return true; } item = null; return false; } }
选择建议
- 若项目使用 .NET Core 或更新版本，优先使用 Channel
，尤其涉及异步处理时。 - 在传统 .NET Framework 或简单同步场景中，BlockingCollection
是稳定且易用的选择。 - 手动实现仅用于教学或极端性能优化，容易出错，不建议日常使用。
