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微软官网的.NET并行编程文档,搬运而已。 任务并行库 (TPL) 是 System.Threading 和 System.Threading.Tasks 空间中的一组公共类型和 API。 TPL 的目的是通过简化将并行和并发添加到应用程序的过程来提高开发人员的工作效率。 TPL 动态缩放并发的程度以最有效地使用所有可用的处理器。 此外,TPL 还处理工作分区、ThreadPool 上的线程调度、取消支持、状态管理以及其他低级别的细节操作。 通过使用 TPL,你可以在将精力集中于程序要完成的工作,同时最大程度地提高代码的性能。
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ContentsContents
并行编程
任务并行库
(
TPL
)
数据并行
如何:编写简单的 Parallel.For 循环
如何:编写简单的 Parallel.ForEach 循环
如何:编写具有线程局部变量的 Parallel.For 循环
如何:使用分区本地变量编写 Parallel.ForEach 循环
如何:取消 Parallel.For 或 ForEach Loop
如何:处理并行循环中的异常
如何:加快小型循环体的速度
如何:使用并行类循环访问文件目录
基于任务的异步编程
使用延续任务来链接任务
已附加和已分离的子任务
任务取消
异常处理
如何:使用 Parallel.Invoke 执行并行操作
如何:从任务中返回值
如何:取消任务及其子级
如何:创建预先计算的任务
如何:使用并行任务遍历二叉树
如何:解除嵌套任务的包装
如何:防止子任务附加到父任务
数据流
如何:将消息写入数据流块和从数据流块读取消息
如何:实现制造者
-
使用者数据流模式
如何:在数据流块收到数据时执行操作
演练:创建数据流管道
如何:取消链接数据流块
演练:在 Windows 窗体应用程序中使用数据流
如何:取消数据流块
演练:创建自定义数据流块类型
如何:使用 JoinBlock 从多个源读取数据
如何:指定数据流块中的并行度
如何:在数据流块中指定任务计划程序
演练:使用 BatchBlock 和 BatchedJoinBlock 提高效率
将 TPL 用于其他异步模式
TPL 和传统 .NET Framework 异步编程
如何:在任务中包装 EAP 模式
数据并行和任务并行中的潜在缺陷
并行 LINQ
(
PLINQ
)
PLINQ 介绍
了解 PLINQ 中的加速
PLINQ 中的顺序保留
PLINQ 中的合并选项
PLINQ 的潜在缺陷
如何:创建并执行简单的 PLINQ 查询
如何:在 PLINQ 查询中控制排序
如何:合并并行和顺序 LINQ 查询
如何:处理 PLINQ 查询中的异常
如何:取消 PLINQ 查询
如何:编写自定义 PLINQ 聚合函数
如何:在 PLINQ 中指定执行模式
如何:在 PLINQ 中指定合并选项
如何:使用 PLINQ 循环访问文件目录
如何:衡量 PLINQ 查询性能
PLINQ 数据示例
用于并行编程的数据结构
并行诊断工具
PLINQ 和 TPL 的自定义分区程序
如何:实现动态分区
.NET 中的并行编程
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任务并行库
(
TPL
)
提供针对 System.Threading.Tasks.Parallel 类的文档(包括
For 和 ForEach 循环的并行版本),还提供了针对
System.Threading.Tasks.Task 类的文档(描绘了表示异步操作
的首选方式)。
并行 LINQ
(
PLINQ
)
LINQ to Objects 的并行实现,该实现显著提高了许多情况下
的性能。
用于并行编程的数据结构 提供一些链接,这些链接指向有关线程安全集合类、轻量同步
类型以及延迟初始化类型的文档。
并行诊断工具 提供一些链接,这些链接指向任务和并行堆栈的 Visual Studio
调试器窗口和并发可视化工具的文档。
PLINQ 和 TPL 的自定义分区程序 描述分区程序的工作方式,以及如何配置默认分区程序或创建
新的分区程序。
任务计划程序 描述计划程序的工作方式,以及如何配置默认计划程序。
许多个人计算机和工作站都有多个 CPU 内核,以便多个线程能够同时执行。 为了利用硬件,你可以对代码进行
并行化,以将工作分摊在多个处理器上。
过去,并行化需要线程和锁的低级操作。 Visual Studio 和 .NET Framework 提供了运行时、类库类型和诊断工
具,从而增强了对并行编程的支持。 .NET Framework 4 中引入的这些功能简化了并行开发。 你可以通过固有方
法编写高效、细化且可伸缩的并行代码,而不必直接处理线程或线程池。
下图简要概述了 .NET Framework 中的并行编程体系结构:
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