C#多线程编程：高级并行库与数据并行性的最佳实践

# 1. C#多线程编程概述

## 简介
C#多线程编程是构建高性能、响应式应用程序的关键技术之一。随着多核处理器的普及，通过利用多线程，开发者可以显著提高应用程序的效率和吞吐量。本章将为读者概述多线程编程的基础知识和其在C#中的应用场景。

## 基础概念
在C#中，多线程通常通过`System.Threading`命名空间下的类和接口来实现。关键概念包括线程的创建、管理和线程间的同步。理解这些基础概念对于编写高效的并行代码至关重要。

## 应用场景
多线程编程在各种场合中都有应用，比如服务器端的并发处理、桌面应用的响应式界面更新、计算密集型任务的加速处理等。一个典型的例子是在图形用户界面(GUI)中，通过后台线程进行数据处理或网络请求，以避免阻塞UI线程导致的界面冻结。

// 示例代码：在C#中创建一个新线程
Thread thread = new Thread(new ThreadStart(MyMethod));
thread.Start();

在本章中，我们将介绍如何在C#中开始使用线程，随后的章节将进一步深入探讨高级并行库和数据并行性的实践技巧。让我们开始这段并行之旅。

# 2. 高级并行库详解

### 2.1 Task并行库的原理与应用

#### 2.1.1 Task的创建与执行
在C#中，`Task`是支持异步编程的核心构造之一，它代表一个可能尚未完成的异步操作。`Task`的一个关键优点是它允许开发者以声明式的方式编写异步代码，而无需直接与线程打交道。创建和执行`Task`的基本方式如下：

// 创建一个Task
Task myTask = new Task(() => {
    // 异步任务内容
    Console.WriteLine("任务执行中...");
});

// 启动Task
myTask.Start();

创建`Task`时，我们可以传递一个`Action`委托，它包含了我们想要异步执行的代码块。通过`Start()`方法，我们把任务提交给线程池进行异步执行。线程池由.NET运行时管理，它根据系统的资源情况，智能地复用线程以减少线程创建和销毁的开销。

#### 2.1.2 Task的生命周期和状态管理
`Task`提供了一套丰富的状态来帮助我们跟踪其执行进度。这些状态包括：未启动、运行中、已等待、已成功完成、已取消和已失败。使用这些状态，我们可以更好地控制程序的流程。

// 状态检查示例
if (myTask.Status == TaskStatus.Running)
{
    Console.WriteLine("任务正在执行中...");
}

// 任务完成后的处理
myTask.ContinueWith(t => {
    Console.WriteLine("任务执行完毕，状态：" + t.Status);
});

在上例中，我们首先检查任务是否处于“运行中”状态，然后利用`ContinueWith`方法定义了任务完成后需要执行的后续操作。通过这样的方式，我们能够精细化地控制异步编程流程。

### 2.2 并行集合处理

#### 2.2.1 PLINQ的使用场景和优势
并行LINQ（PLINQ）是LINQ to Objects的并行版本，它能够自动地利用多核处理器并行执行查询。PLINQ的优势在于它能够在不改变现有LINQ查询代码结构的基础上，通过简单的转换就能实现查询的并行化。

// PLINQ示例代码
var numbers = Enumerable.Range(0, 1000);
var parallelQuery = from num in numbers.AsParallel()
                    where num % 2 == 0
                    select num;

foreach (var num in parallelQuery)
{
    Console.WriteLine(num);
}

在上面的代码中，我们使用`AsParallel()`方法将一个普通的LINQ查询转换为并行查询。`AsParallel()`方法创建了一个`ParallelQuery<T>`对象，它表示的是并行查询的范围。之后，我们使用同样的查询语句进行筛选，但执行过程将是并行的。

#### 2.2.2 并行集合操作的优化技巧
当使用PLINQ进行并行查询时，存在一些优化技巧，可以帮助我们更好地利用并行处理能力，例如：

- **分区大小**：通过`WithDegreeOfParallelism`方法可以指定并行查询的分区数，合理的分区数可以减少线程间同步的开销，提高并行执行效率。
- **结果合并策略**：默认情况下，PLINQ使用`System.Threading.Tasks.ParallelMergeOptions.Default`作为合并策略。开发者可以指定`AutoBuffered`、`FullyBuffered`或`NotBuffered`等策略来适应不同的应用场景。
- **取消操作**：使用`WithCancellation`方法可以实现取消操作，让并行查询在需要的时候能够立即停止。

### 2.3 并行数据结构

#### 2.3.1 线程安全的集合类型
在并行编程中，访问共享数据结构需要特别注意线程安全。C#提供了多种线程安全的集合类型，如`ConcurrentQueue<T>`, `ConcurrentBag<T>`, 和 `ConcurrentDictionary<TKey,TValue>`等。这些集合类型通过内置的锁机制或者无锁设计，确保了多线程环境下对集合操作的安全性和效率。

// 使用 ConcurrentDictionary 的示例
ConcurrentDictionary<int, string> dictionary = new ConcurrentDictionary<int, string>();

// 并行添加元素
Parallel.For(0, 100, i =>
{
    dictionary.TryAdd(i, i.ToString());
});

在本例中，我们使用`Parallel.For`循环来并行地向`ConcurrentDictionary`中添加数据。由于`ConcurrentDictionary`提供了线程安全的保证，我们无需担心并发访问时的数据一致性问题。

#### 2.3.2 自定义并行数据结构的策略
除了使用.NET提供的线程安全集合类型之外，开发者也可以根据自己的需求自定义线程安全的数据结构。设计时需考虑的策略包括：

- **细粒度锁**：只对访问和修改数据的代码块进行锁定，而不是整个数据结构，以减少锁的粒度。
- **无锁编程**：通过使用原子操作和读写锁（Read-Write Locks），在合适的情况下实现无锁的数据结构。
- **并发集合的分区**：对于大量数据的操作，通过分区来减少锁的竞争，提高并行操作的性能。

在设计并行数据结构时，了解这些策略可以帮助我们更好地应对并发访问的需求，编写出高性能的代码。

通过本章节的介绍，我们深入探讨了Task并行库的创建与执行、生命周期和状态管理，探讨了并行集合处理和并行数据结构的基础与优化策略。在了解并行处理的高级知识之后，我们能更有效地利用.NET平台的并行编程能力，提高程序的执行效率。

# 3. 数据并行性的实践技巧

数据并行性是指在多核处理器或者多个处理单元上同时执行相同或不同的计算任务来加速数据处理的过程。在本章节中，我们将深入探讨数据并行编程模型，设计与实现并行算法的技巧，以及并行性能监控与调优的方法。

## 3.1 数据并行编程模型

数据并行编程模型强调的是如何将数据分割到多个处理器核心上执行，以实现快速的数据处理。模型的优化对于性能的提升至关重要。

### 3.1.1 并行任务的划分方法

在进行数据并行编程时，首要任务是如何合理地将任务划分成多个可以并行执行的小任务。划分方法通常取决于数据本身以及处理算法的特点。

- **静态划分**：将数据集预先分割成固定大小的块，每个线程或处理器核心处理一个数据块。这种划分方法适用于数据量和任务复杂度较为均衡的场景。

int[] data = ...; // 假设有一个大数组需要处理
int chunkSize = data.Length / Environment.ProcessorCount;
Parallel.For(0, data.Length, (i) => {
    int chunkIndex = i / chunkSize;
    // 处理第chunkIndex块数据
});

- **动态划分**：根据处理器的空闲情况动态地分配任务。这种划分方法适用于数据处理时间不均匀或者数据集大小不一的场景，可以更灵活地适应不同的执行环境。

### 3.1.2 数据分割和负载平衡

数据分割是将数据集分成多个子集的过程，而负载平衡指的是如何高效地分配这些子集到不同的处理器，以达到处理器间负载均衡，避免性能瓶颈。

- **均匀分割**：通常假设每个数据子集的处理时间大致相同，通过预先计算或实验确定每个数据子集的大小来实现均匀分割。

- **非均匀分割**：适用于数据处理时间不一致的情况。可以使用一些启发式算法来动态调整子集的大小，以实现更加精确的负载平衡。

// 使用PLINQ进行负载平衡的示例
var query = data.AsParallel()
                .WithDegreeOfParallelism(Environment.ProcessorCount)
                .Select(x => ProcessData(x));

## 3.2 并行算法的设计与实现

在设计和实现并行算法时，需要关注并行任务之间的依赖关系和同步问题，以及如何利用并行硬件资源最大化计算效率。

### 3.2.1 并行排序和搜索算法

排序和搜索是常见的数据处理操作，它们的并行版本可以大幅提高数据处理的吞吐量。

- **并行排序**：在多核处理器上，通过分割数据集并独立对每个子集进行排序，最后合并排序结果来实现并行排序。快速排序和归并排序是并行化的常见候选算法。

- **并行搜索**：在多核处理器上，可以将数据集划分为多个子集，并在每个子集上并行执行搜索算法，最后将结果合并。

// 使用Parallel.ForEach实现并行搜索的伪代码
Parallel.ForEach(subsets, (subset) => {
    foreach (var item in subset) {
        if (item == searchItem) {
            // 找到目标项，采取某些操作
        }
    }
});

### 3.2.2 矩阵运算和图像处理的并行化

矩阵运算和图像处理涉及大量的数据操作，是并行化的理想应用场景。

- **矩阵运算**：如矩阵乘法可以通过对矩阵进行分块，使得每个处理器负责一小块的乘法和加法，最后将结果合并。

- **图像处理**：图像往往可以分解为多个独立的像素块，可以对每个像素块独立进行处理，例如滤波、缩放等操作，再将处理后的结果拼接。

## 3.3 并行性能的监控与调优

性能监控与调优是确保并行算法良好运行的关键步骤。正确的性能分析和调优可以大幅度提升并行程序的执行效率。

### 3.3.1 性能分析工具的选择和使用

性能分析工具可以帮助开发者理解程序在并行环境中的行为，包括线程活动、锁竞争、资源争用等。

- **Visual Studio的诊断工具**：提供线程视图，可以查看线程的活动状态和同步情况。

- **Intel VTune**：专为性能分析设计的工具，支持多种平台和应用类型的分析，提供详细的性能数据。

graph LR
    A[开始性能分析] --> B[设置分析目标]
    B --> C[运行分析]
    C --> D[收集数据]
    D --> E[分析结果]
    E --> F[确定瓶颈]
    F --> G[优化并重新分析]

### 3.3.2 并行性能调优的常见方法

并行性能调优的目标是减少不必要的开销，提高并行任务的效率。

- **减少锁的使用**：在并行编程中，锁是产生开销的主要来源。减少锁的范围和次数，或者采用无锁编程可以显著提升性能。

- **优化任务粒度**：任务粒度太大，会导致负载不均衡；任务粒度太小，会产生过高的调度开销。找到合适的任务粒度是性能调优的关键。

- **内存访问模式优化**：优化数据结构和算法，以利用现代CPU的缓存层次结构，减少内存访问延迟。

在本章中，我们深入探讨了数据并行性的实践技巧，包括数据并行编程模型、并行算法的设计与实现，以及并行性能的监控与调优方法。通过实际的编程示例和性能分析工具的运用，我们能够更有效地构建高效、优化的并行程序。在下一章中，我们将继续探索C#多线程与异步编程的相关内容，为构建更复杂的并行系统打下坚实的基础。

# 4. C#多线程与异步编程

在本章节中，我们将会深入探讨C#中多线程和异步编程的核心概念、机制及实践。我们将从异步编程模式的基础知识开始，逐步探索并发集合与锁机制的使用，以及如何高效地优化线程池的使用。本章节旨在为读者提供充分理解并实践C#多线程与异步编程的方法和技巧。

## 4.1 异步编程模式基础

异步编程是现代应用程序设计中不可或缺的一部分。它允许程序在等待长时间运行的操作（如I/O操作或网络请求）完成时继续执行其他任务，从而提升用户体验和系统吞吐量。C#提供了`async`和`await`两个关键字来简化异步编程的实现。

### 4.1.1 async和await关键字介绍

`async`和`await`是C#中的两个关键字，用于声明一个方法为异步方法，并在该方法内启动异步操作。使用`async`修饰的方法必须包含`await`表达式，后者用于暂停当前方法的执行，直到等待的异步操作完成，然后继续执行后续代码。

public async Task SomeAsyncMethod()
{
    // 异步操作
    var result = await SomeAsyncOperation();
    // 继续执行其他代码
}

在上述代码示例中，`SomeAsyncMethod`是一个异步方法，它在执行到`await SomeAsyncOperation()`时暂停执行，等待异步操作完成。`SomeAsyncOperation`应当是一个返回`Task`或`Task<T>`的方法。

### 4.1.2 异步方法的实现和调用

实现异步方法时，需要注意的是，返回值类型应为`Task`或`Task<T>`，具体取决于异步方法是否需要返回数据。调用异步方法的代码同样可以是异步的，或是在同步环境中调用。

// 异步方法定义
public async Task<string> GetUserDataAsync(int userId)
{
    var user = await GetUserFromDatabaseAsync(userId);
    var userData = await ProcessUserDataAsync(user);
    return userData;
}

// 异步方法调用
public async Task DisplayUserDataAsync(int userId)
{
    string userData = await GetUserDataAsync(userId);
    Console.WriteLine(userData);
}

在上述例子中，`GetUserDataAsync`方法获取并处理用户数据，`DisplayUserDataAsync`方法调用前者并显示结果。这种模式在处理异步逻辑时非常有用，尤其是在UI线程中显示异步数据。

## 4.2 并发集合和锁机制

并发集合和锁机制是管理多个线程同时访问共享资源时不可或缺的组件。C#提供了一系列线程安全的集合类型，并且允许开发者使用锁来保证线程安全。

### 4.2.1 使用Concurrent集合类型

`System.Collections.Concurrent`命名空间下提供了一系列线程安全的集合类，例如`ConcurrentQueue<T>`和`ConcurrentDictionary<TKey, TValue>`。这些集合类专为多线程环境设计，可以在不需要显式锁的情况下安全地被多个线程访问。

// 示例：并发队列的使用
ConcurrentQueue<int> queue = new ConcurrentQueue<int>();
queue.Enqueue(1);
queue.Enqueue(2);

if (queue.TryDequeue(out int result))
{
    Console.WriteLine(result);
}

以上代码演示了如何安全地在并发环境中使用`ConcurrentQueue<T>`。

### 4.2.2 线程同步原语的运用

同步原语，例如`lock`语句，用于在访问共享资源时保持线程同步。`lock`确保同一时间只有一个线程可以执行代码块内的代码。

// 示例：使用lock确保线程安全
private readonly object _locker = new object();
private int _sharedResource;

public void UpdateSharedResource(int newValue)
{
    lock (_locker)
    {
        _sharedResource = newValue;
    }
}

在上述示例中，`_locker`对象用作同步对象，确保`UpdateSharedResource`方法的线程安全。

## 4.3 线程池的优化使用

线程池是C#中管理线程的一种有效方式。它能够重用线程，减少创建和销毁线程的开销。在多线程编程中，合理地使用线程池能显著提升性能和资源利用率。

### 4.3.1 线程池的内部机制

线程池维护着一组工作线程，这些线程被复用于执行提交给线程池的任务。任务被添加到线程池的工作队列中，线程池管理线程以异步方式来执行这些任务。对于I/O密集型任务，这可以极大地提升性能，因为线程在等待I/O操作时可以执行其他任务。

### 4.3.2 调整线程池参数以适应不同场景

线程池的性能参数，例如线程数量和任务队列大小，是可以调整的，以适应不同的运行环境。`ThreadPool.GetMinThreads`和`ThreadPool.SetMinThreads`方法可以用来调整线程池的最小和最大线程数。对于CPU密集型任务，设置合适的线程数可以防止过度并发导致的性能下降。

// 获取并设置线程池的最小线程数
int minWorkerThreads, minIOPoolThreads;
ThreadPool.GetMinThreads(out minWorkerThreads, out minIOPoolThreads);
ThreadPool.SetMinThreads(10, 10);

以上代码展示了如何获取并调整线程池的线程数。需要注意的是，应根据实际的系统负载和任务特性谨慎调整这些参数。

在本节中，我们已经了解了C#多线程与异步编程的核心原理和使用技巧。接下来的章节将继续探讨多线程与并行编程在实际案例中的应用，并展望该领域在未来的发展趋势。

# 5. 多线程与并行编程案例分析

多线程和并行编程在软件开发中扮演着重要角色，尤其在服务器端和桌面应用中，它们的效率直接影响整个系统的性能。本章将通过具体的案例分析，深入探讨多线程在服务器端应用和并行编程在桌面应用中的运用。

## 5.1 多线程在服务器端应用

### 5.1.1 网络服务器的线程模型

网络服务器处理并发连接的需求是多线程应用的主要场景之一。线程模型的选择直接关系到服务器的性能和可扩展性。最典型的线程模型包括：

- 单线程模型：服务器为每个连接创建一个线程，这种模型简单但无法扩展到大量并发连接。
- 多线程模型：服务器使用线程池处理连接，每个连接由线程池中的一个线程处理。这种模型可以更好地处理高并发场景。
- 异步非阻塞模型：使用事件驱动方式，主线程不会因为等待连接响应而阻塞，适合高流量和I/O密集型应用。

下面是一个简单的多线程网络服务器的代码示例，展示了使用线程池处理多个客户端请求的过程：

using System;
***;
***.Sockets;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

public class MultiThreadedServer
{
    private TcpListener tcpListener;

    public MultiThreadedServer(int port)
    {
        tcpListener = new TcpListener(IPAddress.Any, port);
    }

    public void Start()
    {
        tcpListener.Start();
        Console.WriteLine($"Server started on port {tcpListener.LocalEndpoint}");
        while (true)
        {
            // Wait for a client connection
            TcpClient client = tcpListener.AcceptTcpClient();
            // Handle each connection in a separate task
            _ = Task.Run(() => HandleClient(client));
        }
    }

    private void HandleClient(TcpClient client)
    {
        try
        {
            NetworkStream stream = client.GetStream();
            // Process the client request in a loop
            while (true)
            {
                // Read data from client
                byte[] buffer = new byte[1024];
                int bytesRead = stream.Read(buffer, 0, buffer.Length);
                if (bytesRead == 0)
                    break;
                // Echo the data back to the client
                stream.Write(buffer, 0, bytesRead);
            }
        }
        catch (Exception e)
        {
            Console.WriteLine($"Exception: {e.Message}");
        }
        finally
        {
            client.Close();
        }
    }
}

// Usage example
class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        int port = 1234;
        var server = new MultiThreadedServer(port);
        server.Start();
    }
}

以上示例中，`MultiThreadedServer` 类启动了一个监听特定端口的服务器。当接受到连接请求时，它使用 `Task.Run` 创建一个新的线程来处理客户端的请求，从而允许服务器继续监听新的连接请求。这是基于多线程模型的服务器实现。

### 5.1.2 并发请求处理的最佳实践

在处理并发请求时，服务器需要考虑以下最佳实践：

- **线程池的使用**：减少线程创建和销毁的开销，重用线程来处理多个请求。
- **线程安全**：避免在共享资源上的竞态条件，使用锁或其他同步机制保护数据一致性。
- **上下文切换最小化**：尽量避免不必要的线程阻塞，减少上下文切换带来的性能开销。
- **任务的合理分配**：根据任务的类型和需求，合理分配线程数量和优先级。

## 5.2 并行编程在桌面应用中的运用

### 5.2.1 图形用户界面更新的并行策略

在桌面应用程序中，图形用户界面（GUI）的更新通常需要在主线程上执行，以保证界面的一致性。然而，在处理耗时任务时，可以使用并行编程将工作负载分配给后台线程，同时不阻塞主线程，从而提升用户体验。

这里有一个使用C#的Task并行库来执行后台任务，同时在GUI线程上更新UI的简单例子：

// 代码示例：后台任务与UI更新分离
private void StartLongRunningTask()
{
    Task.Run(() =>
    {
        // 执行耗时的后台任务
        var result = PerformLongRunningTask();
        // 将结果发布回UI线程
        this.Invoke((MethodInvoker)delegate
        {
            UpdateUI(result);
        });
    });
}

private ResultType PerformLongRunningTask()
{
    // 模拟耗时操作
    Thread.Sleep(1000);
    return new ResultType();
}

private void UpdateUI(ResultType result)
{
    // 在UI线程上更新结果
    label1.Text = result.ToString();
}

在这个例子中，`StartLongRunningTask` 方法启动了一个后台任务，执行耗时操作，并在完成后将结果通过 `Invoke` 方法发布到UI线程上。`Invoke` 方法确保了 `UpdateUI` 方法在GUI线程上执行，保持了UI的线程安全。

### 5.2.2 多媒体处理中的并行应用实例

多媒体处理（如视频渲染、音频转换等）是另一个并行编程可以显著提升性能的领域。在处理大型媒体文件时，可以将任务分解，利用多核处理器并行处理不同部分。

以下是一个并行处理视频帧的例子：

using System;
using System.Threading.Tasks;

public class VideoProcessor
{
    public void ProcessVideo(string inputPath, string outputPath)
    {
        // 读取视频文件，获取帧数
        var frames = ReadVideoFrames(inputPath);
        // 使用并行任务处理每一帧
        Parallel.ForEach(frames, frame =>
        {
            var processedFrame = ProcessSingleFrame(frame);
            WriteFrameToOutput(processedFrame, outputPath);
        });
    }

    private Frame ReadVideoFrame(string path)
    {
        // 读取一帧的逻辑
        return new Frame();
    }

    private Frame ProcessSingleFrame(Frame frame)
    {
        // 处理单帧的逻辑
        return frame;
    }

    private void WriteFrameToOutput(Frame frame, string path)
    {
        // 写入处理后的一帧到输出文件
    }
}

在这个例子中，`VideoProcessor` 类定义了处理视频的基本步骤。`ProcessVideo` 方法读取视频文件，获取所有帧，然后使用 `Parallel.ForEach` 方法并行处理每一帧。这样的并行处理可以大幅缩短视频处理的时间。

以上章节中，通过介绍多线程在服务器端应用和并行编程在桌面应用中的运用，展示了如何优化网络服务器的线程模型、并发请求处理的最佳实践、GUI更新的并行策略和多媒体处理的并行应用实例。通过这些实际案例，我们能够更深入地理解多线程和并行编程在提高软件性能方面的重要性及应用。

# 6. C#多线程与并行编程的未来趋势

在C#多线程与并行编程的探索旅程中，我们已经见证了.NET Core的引入以及它为并行编程带来的改进。随着技术的不断演进，未来趋势将如何发展？我们将深入探讨这些变革和机遇。

## .NET Core中的并行编程改进

.NET Core自从推出以来，就以性能和跨平台能力得到了广大开发者的认可。它对并行编程的支持同样值得我们注意。

### Core对并行编程的支持

.NET Core在并行编程方面的主要改进包括：

- **跨平台的Task库**：.NET Core的Task并行库在不同操作系统上都能提供一致的体验。
- **更好的性能**：在一些关键操作上，如启动任务和同步，.NET Core提供了性能上的提升。
- **灵活的部署模型**：.NET Core支持自包含部署，使得并行应用程序可以更容易地在不同的环境中运行。

### 移动端并行编程的考量

随着移动设备计算能力的增强，移动端并行编程也成为了可能。.NET Core在移动端的并行编程考量中，主要考虑的是对资源的有效利用和优化性能。

- **优化内存使用**：在内存受限的移动设备上，进行有效的内存管理是并行编程中的一项重要考量。
- **异步IO操作**：移动应用常需要处理网络请求和文件IO，利用异步IO可以提高应用响应速度。
- **平台特定的优化**：了解每个平台的特点并进行特定的优化，比如Android上的线程与进程管理策略。

## 量子计算与多线程编程的交集

量子计算是另一个可能对未来多线程和并行编程产生重大影响的技术。虽然它目前仍处于研究和发展阶段，但它所展示的潜力是巨大的。

### 量子计算的基本概念

量子计算利用量子位（qubits）替代传统的二进制位（bits），能够并行地表示多个状态。这为解决复杂问题提供了新的可能性。

### 量子计算对多线程编程的影响预览

量子计算与多线程编程之间的关系可能不是直接的竞争关系，而是一种补充。

- **并行性的新层次**：量子计算机的并行性可能需要我们重新考虑并行编程模型，特别是在算法设计方面。
- **量子算法与经典算法的融合**：为了充分利用量子计算的能力，可能需要在多线程环境中融入量子算法。
- **新工具和语言**：可能会出现新的编程语言和工具来支持量子计算，同时保持与现有多线程编程的兼容性。

## 结论

本章节我们探讨了C#多线程与并行编程在.NET Core环境下的新进展以及量子计算的前沿趋势。无论是在优化现有应用还是探索全新计算领域方面，未来的多线程与并行编程都将展现出更多的创新机会。开发者应当持续学习和适应这些技术演进，以便在技术变革中保持领先地位。