bcl是什么意思

C#编程⾼并发的⼏种处理⽅法

并发（英⽂Concurrency），其实是⼀个很泛的概念，字⾯意思就是“同时做多件事”，不过⽅式有所不同。在的世界⾥⾯，处理⾼并发⼤

致有以下⼏种⽅法：

1，异步编程

异步编程就是使⽤future模式（⼜称promi）或者回调机制来实现（Non-blockingonwaiting）。如果使⽤回调或事件来实现（容易callback

hell），不仅编写这样的代码不直观，很快就容易把代码搞得⼀团糟。

不过在4.5及以上框架中引⼊的async/await关键字（在4.0中通过添加包也可以使⽤），让编写异步代码变得

容易和优雅。通过使⽤async/await关键字，可以像写同步代码那样编写异步代码，所有的回调和事件处理都交给编译器和运⾏时帮你处理

了，简单好⽤。

使⽤异步编程有两个好处：不阻塞主线程（⽐如UI线程），提⾼服务端应⽤的吞吐量。所以微软推荐中默认使⽤异步来处理请求。

例如：我⽤异步做微信模板消息推送。

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///使⽤异步Action测试异步模板消息接⼝

///

///

///

publicasyncTaskTemplateMessageAsync(stringopenId,stringfirst,stringkeyword1,stringkeyword2,stringkeyword3,stringkeyword4,stringremark,stringurl)

{

if(openId==null)

{

returnReturnString(7771,"OPENID不能为空");

}

el

{

vartestData=new//TestTemplateData()

{

first=newTemplateDataItem(first),

keyword1=newTemplateDataItem(keyword1),

keyword2=newTemplateDataItem(keyword2),

keyword3=newTemplateDataItem(keyword3),

keyword4=newTemplateDataItem(keyword4),

remark=newTemplateDataItem(remark)

};

varresult=mplateMessageAsync(_,openId,"m6td4jp_heMA5rhopbUaHApOlp2DD5x18BMXWKj3M5U",url,testData);

returnReturnString(0,"成功");

}

}

2，并⾏编程

并⾏编程的出现实际上是随着CPU有多核⽽兴起的，⽬的是充分利⽤多核CPU的计算能⼒。并⾏编程由于会提⾼CPU的利⽤率，更适合客户

端的⼀些应⽤，对于服务端的应⽤可能会造成负⾯影响（因为服务器本⾝就具有并⾏处理的特点，⽐如IIS会并⾏的处理多个请求）。我⾃⼰

使⽤并⾏编程最多的场景是之前分析环境数据不确定度的时候，使⽤并⾏的⽅式计算蒙特卡洛模拟（计算上千次之后拟合），当然后来我使

⽤泰勒级数展开来计算不确定度，没有这么多的计算量就⽆需并⾏了。当然在计算多⽅案结果⽐较的情况下，还是继续使⽤了并发计算。

在中，并⾏的⽀持主要靠4.0引⼊的任务并⾏库和并⾏LINQ。通过这些库可以实现数据并⾏处理（处理⽅式相同，输⼊数据不同，

⽐如我上⾯提到的应⽤场景）或者任务并⾏处理（处理⽅式不同，且数据隔离）。通过使⽤并⾏处理库，你不⽤关⼼Task的创建和管理（当

然更不⽤说底层的线程了），只需要关注处理任务本⾝就⾏了。

3，响应式编程

响应式编程最近成为了⼀个Buzzword，其实微软6年前就开始给提供⼀个ReactiveExtensions了。⼀开始要理解响应式编程有点困难，

但是⼀旦理解了，你就会对它的强⼤功能爱不释⼿。简单来说，响应式编程把事件流看作数据流，不过数据流是从IEnumable中拉取的，⽽事

件流是从IObrvable推送给你的。为什么响应式编程可以实现并发呢？这是因为Rx做到线程不可知，每次事件触发，后续的处理会从线程池

中任意取出⼀个线程来处理。且可以对事件设置窗⼝期和限流。举个例⼦，你可以⽤Rx来让搜索⽂本框进⾏延迟处理（⽽不⽤类似我很早的

时候⽤个定时器来延迟了）。

4，数据流编程

数据流（DataFlow）编程可能⼤家就更陌⽣了，不过还是有些常⽤场景可以使⽤数据流来解决。数据流其实是在任务并⾏库（TPL）上衍⽣

出来的⼀套处理数据的扩展（也结合了异步的特性），TPL也是处理并⾏编程中任务并⾏和数据并⾏的基础库。

望⽂⽣义，TPLDataFlow就是对数据进⾏⼀连串处理，⾸先为这样的处理定义⼀套⽹格（mesh），⽹格中可以定义分叉（fork）、连接

（join）、循环（loop）。数据流⼊这样的处理⽹格就能够并⾏的被处理。你可以认为⽹格是⼀种升级版的管道，实际上很多时候就是被当作

管道来使⽤。使⽤场景可以是“分析⽂本⽂件中词频”，也可以是“处理⽣产者/消费者问题”。

5，Actor模型

Scala有Akka，其实微软研究院也推出了Orleans来⽀持了Actor模型的实现，当然也有可⽤。Orleans设计的⽬标是为了⽅便程序员

开发需要⼤规模扩展的云服务,可⽤于实现DDD+EventSourcing/CQRS系统。