C#的任务并行库

在多核处理器时代，编写能够充分利用硬件资源的并行代码变得日益重要。C# 提供了任务并行库（Task Parallel Library，TPL），这是一套用于并行编程的高级API，旨在简化并行任务的创建、执行和管理。本文将深入探讨 TPL 的核心概念、主要组件、使用场景以及最佳实践。

TPL 的核心概念

TPL 基于任务（Task）的概念，任务表示异步操作，可以独立运行，并且可以并行执行。TPL 抽象了线程的复杂性，允许开发者专注于任务的逻辑，而不用担心线程的创建和管理。

主要组件

Task：表示异步操作的基本构建块。
Parallel：提供了静态方法，用于并行执行循环和自定义并行操作。
Task.Run：用于在后台线程上执行代码。
Dataflow：提供了一组类型，用于构建复杂的数据流管道。
Parallel LINQ (PLINQ)：允许LINQ查询以并行方式执行。

创建和运行任务

使用 Task.Run

Task.Run 是启动后台任务的最简单方法之一，它返回一个 Task 对象，该对象在任务完成时可用。

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var result = Task.Run(() => ComputeExpensiveOperation());
int computationResult = result.Result; // 阻塞直到任务完成

使用 Parallel 类

Parallel 类提供了执行并行循环的方法，如 Parallel.For 和 Parallel.ForEach。

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Parallel.ForEach(sourceCollection, (item) => {
    // 处理每个元素
});

并行 LINQ (PLINQ)

PLINQ 允许你将 LINQ 查询转换为并行执行，通过在查询前添加 .AsParallel()。

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var results = sourceCollection.AsParallel().Where(item => item.IsEven).Select(item => item * 2).ToArray();

Dataflow

Dataflow 是 TPL 中的一个高级组件，它允许构建复杂的数据流管道。

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var block = new TransformBlock<int, int>(x => x * x);
block.LinkTo(new BatchBlock<int>(10));
block.Post(1);
block.Post(2);
// ...
block.Complete();

错误处理

在 TPL 中，任务可能会引发异常。异常会被捕获并包装在 AggregateException 中。

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try
{
    var result = await Task.Run(() => {
        if (someCondition) throw new Exception("Error occurred");
        return 42;
    });
}
catch (Exception ex)
{
    // 处理异常
}

性能注意事项

并行编程可以显著提高性能，但也引入了额外的复杂性。开发者需要注意以下几点：

避免竞态条件：确保任务之间不会相互干扰。
不要过度并行化：过多的并行任务可能会导致上下文切换和资源争用，反而降低性能。
使用异步方法：对于I/O密集型操作，使用 async 和 await 可以提高响应性和吞吐量。

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