while (IsReading) { Thread.Sleep(150); var now = DateTime.Now; _trend += r.Next(1, 10); ChartValues.Add(new MeasureModel { DateTime = now, Value = _trend }); SetAxisLimits(now); //lets only use the last 150 values if (ChartValues.Count > 150) ChartValues.RemoveAt(0); }解释这段代码

这段代码是一个无限循环，只要 `IsReading` 变量的值为 true，就会一直执行下去。在每次循环中，线程会暂停 150 毫秒，然后获取当前时间，并根据一个随机数生成器增加 `_trend` 变量的值，然后将当前时间和 `_trend` 变量的值封装到一个 `MeasureModel` 对象中，并将其添加到 `ChartValues` 集合中。然后调用 `SetAxisLimits` 方法，该方法会根据当前时间更新 X 轴的最小值和最大值。最后，如果 `ChartValues` 集合中的元素数量超过 150，就会从集合的开头删除一个元素，以确保集合中只保留最后的 150 个元素。

相关问题

private void Read() { var r = Data; while (IsReading) { Thread.Sleep(150); var now = DateTime.Now; _trend += r.Next(-8, 10); ChartValues.Add(new MeasureModel { DateTime = now, Value = _trend }); SetAxisLimits(now); //lets only use the last 150 values if (ChartValues.Count > 150) ChartValues.RemoveAt(0); } }请优化这段代码

这段代码似乎是一个后台线程不断读取数据并更新图表展示的代码。以下是一些优化建议：

1. 使用一个更高效的延时机制，例如使用 System.Threading.Timer 可以避免使用 Thread.Sleep，从而提高代码的性能和可读性。

2. 使用异步方法而不是线程来运行这个代码，这样可以更好地利用系统资源，并提高代码的易读性和可维护性。

3. 如果图表数据量非常大，可以考虑使用虚拟化技术，例如 UI 虚拟化和数据虚拟化，来优化图表的性能和响应速度。

以下是一个示例代码，用于演示如何使用 System.Threading.Timer 和异步方法来重写这段代码：

private async Task ReadAsync()
{
    var r = Data;
    var timer = new Timer(async state =>
    {
        var now = DateTime.Now;
        _trend += r.Next(-8, 10);
        await Dispatcher.InvokeAsync(() =>
        {
            ChartValues.Add(new MeasureModel
            {
                DateTime = now,
                Value = _trend
            });
            SetAxisLimits(now);
            //lets only use the last 150 values
            if (ChartValues.Count > 150) ChartValues.RemoveAt(0);
        });
    }, null, TimeSpan.Zero, TimeSpan.FromMilliseconds(150));

    await Task.Delay(Timeout.Infinite, CancellationToken.None);
}

请注意，此示例中使用了 Dispatcher.InvokeAsync 方法来确保 UI 操作在 UI 线程上执行。您需要根据您的具体应用程序和框架来确定正确的异步操作方法和调用方式。

public bool IsReading { get; set; } private void Read() { var r = Data; while (IsReading) { Thread.Sleep(1000); var now = DateTime.Now; _trend = Data; ChartValues.Add(new MeasureModel { DateTime = now, Value = _trend }); SetAxisLimits(now); //lets only use the last 150 values if (ChartValues.Count > 150) ChartValues.RemoveAt(0); } }优化这段代码

这段代码的一个问题是使用了线程睡眠来等待数据的读取，这样会导致线程阻塞，影响程序响应性。另外，没有使用线程安全的集合来存储图表数据，可能会导致多线程访问冲突。

以下是对代码的优化建议：

1. 使用异步/await方式替代线程睡眠，可以使用Task.Delay()方法来实现。

2. 使用线程安全的集合来存储图表数据，如ConcurrentQueue或ConcurrentStack。

3. 将数据读取和图表更新分离为两个方法，并在数据读取完成后通过事件或委托通知图表更新。

4. 使用Dispatcher.Invoke方法将图表更新操作转移到UI线程上执行，以确保线程安全。

5. 在数据读取和图表更新的方法中添加异常处理代码，以避免程序崩溃。

优化后的代码示例：

private async void Read()
{
    while (IsReading)
    {
        try
        {
            var now = DateTime.Now;
            var trend = await Task.Run(() => Data);
            _trend = trend;
            ChartValues.Enqueue(new MeasureModel
            {
                DateTime = now,
                Value = _trend
            });
            SetAxisLimits(now);
            // lets only use the last 150 values
            while (ChartValues.Count > 150) ChartValues.TryDequeue(out _);
            OnDataUpdated?.Invoke(this, EventArgs.Empty);
            await Task.Delay(1000);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            // handle exception
        }
    }
}

public event EventHandler OnDataUpdated;

private void UpdateChart()
{
    while (ChartValues.TryDequeue(out var item))
    {
        Application.Current.Dispatcher.Invoke(() =>
        {
            ChartValues.Add(item);
        });
    }
}