.NET并行编程与任务并行库(TPL)实战指南

“.NET中的并行编程.pdf”涵盖了.NET框架中的并行编程技术，包括任务并行库(TPL)，数据并行，基于任务的异步编程，数据流，以及并行语言集成查询(PLINQ)等多个方面。这份文档旨在帮助开发者理解和应用多线程和异步操作，以提升.NET应用的性能。 1. **并行编程**：并行编程是利用多核处理器或分布式计算资源同时执行任务，以提高程序运行效率。它涉及线程管理和同步，以避免竞态条件和死锁。 2. **任务并行库(TPL)**：TPL是.NET Framework的一部分，简化了多线程和多处理器编程。它通过Task类提供了高级别的抽象，使得开发者可以方便地创建和管理异步任务。 - **简单的Parallel.For和Parallel.ForEach**：这些方法用于并行执行循环，将循环体的工作分散到多个线程上。 - **线程局部变量和分区本地变量**：允许在并行循环中使用特定于线程或分区的变量，确保数据的安全性。 - **任务取消**：可以通过CancellationToken或CancellationTokenSource进行任务的取消，以优雅地停止不必要的计算。 - **异常处理**：并行循环中可能出现的异常需要被适当地捕获和处理。 3. **基于任务的异步编程**：TPL引入了任务作为异步操作的基本单元，可以链接任务、返回值、取消任务等。 - **使用Continuation Task链接任务**：当一个任务完成后，可以启动另一个任务，形成任务链。 - **已附加和已分离的子任务**：理解任务的生命周期和与父任务的关系对优化程序性能至关重要。 - **数据流**：TPl DataFlow库提供了一种异步通信方式，允许组件之间发送和接收数据，常用于构建高性能、低耦合的系统。 4. **并行LINQ (PLINQ)**：PLINQ是LINQ查询的并行版本，自动并行化查询以提高查询速度，但可能牺牲一些顺序一致性。 - **PLINQ的加速**：通过并行执行查询操作，PLINQ可以在大数据集上提高性能。 - **顺序保留**：控制查询是否保持原始数据的顺序。 - **合并选项**：允许用户选择如何合并并行查询的结果。 - **自定义PLINQ聚合函数**：开发者可以编写自己的并行聚合函数以适应特定需求。 5. **并行编程的数据结构**：如ConcurrentDictionary和ConcurrentQueue等，这些线程安全的数据结构支持并行访问，是并行编程的关键组件。 6. **并行诊断工具**：Visual Studio提供了一系列工具，如任务窗口和并发视觉化工具，帮助开发者调试并行代码，检测潜在的线程问题。 7. **自定义分区程序**：对于特定的并行算法，开发者可以实现自定义的分区策略以优化并行执行。 这份文档深入浅出地讲解了.NET中的并行编程技术，无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益，提升在.NET平台上构建高效并行应用的能力。