解锁 .NET 的异步与并行处理：高效编程的终极指南

探索 .NET 中的异步编程与并行处理

随着当代应用步伐的复杂性和需求的增加，异步编程与并行处理在 .NET 开发中变得越来越紧张。异步编程能够进步应用步伐的相应速率，并行处理则可以更高效地使用多核处理器来实行任务。在本文中，我们将详细探究 .NET 中的异步编程与并行处理的概念，并通过代码示例来演示怎样在 Visual Studio 2022 中实现这些功能。
目录

• 异步编程的底子
  
  
  
  • 异步方法的定义与使用
    
  • async 和 await 的工作原理
    
  
  
• 并行处理的底子
  
  
  
  • 并行任务的创建
    
  • Parallel.For 和 Parallel.ForEach
    
  
  
• 现实案例：联合异步与并行处理的应用步伐
  
  
  
  • 下载多个文件的异步并行处理
    
  • 处理大量数据的并行化方案
    
  
  

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1. 异步编程的底子

1.1 异步方法的定义与使用

在 .NET 中，异步编程的核心是 async 和 await 关键字。使用异步编程的主要目标是在实行大概需要较长时间的操作（如I/O操作、网络请求等）时，不阻塞主线程，从而保持应用步伐的相应性。
示例 1：一个简朴的异步方法

1. public async Task<string> GetDataFromApiAsync()
2. {
3.     HttpClient client = new HttpClient();
4.     string result = await client.GetStringAsync("https://api.example.com/data");
5.     return result;
6. }

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在这个示例中，GetDataFromApiAsync 方法被标记为 async，这意味着它可以包罗 await 表达式。当我们调用 GetStringAsync 方法时，操作会异步进行，await 会将控制权返回给调用方，直到任务完成。
1.2 async 和 await 的工作原理

async 关键字用于标记一个方法为异步，而 await 用于等候异步任务的完成。需要注意的是，async 方法可以返回三种类型的结果：

• Task：当没有返回值时。
  
• Task<TResult>：当有返回值时。
  
• void：仅用于事件处理步伐，制止在应用步伐其他部分使用。
  

示例 2：异步方法的调用

1. public async Task ProcessDataAsync()
2. {
3.     var data = await GetDataFromApiAsync();
4.     Console.WriteLine(data);
5. }
7. public async Task MainAsync()
8. {
9.     await ProcessDataAsync();
10.     Console.WriteLine("Data processing completed.");
11. }

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在这个示例中，ProcessDataAsync 异步地获取数据并输出，MainAsync 异步地调用 ProcessDataAsync 并继续实行后续代码。await 关键字确保了在异步操作完成后才继续实行下一行代码。
2. 并行处理的底子

2.1 并行任务的创建

并行处理用于在多核处理器上同时实行多个任务，以进步盘算服从。在 .NET 中，Task 类用于表示异步操作，也可以通过 Task.Run 创建并行任务。
示例 3：并行任务的创建

1. public void RunParallelTasks()
2. {
3.     Task task1 = Task.Run(() => DoWork(1));
4.     Task task2 = Task.Run(() => DoWork(2));
5.     Task task3 = Task.Run(() => DoWork(3));
7.     Task.WaitAll(task1, task2, task3);
8. }
10. private void DoWork(int taskId)
11. {
12.     Console.WriteLine($"Task {taskId} is running on thread {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");
13.     Thread.Sleep(2000); // Simulate some work
14.     Console.WriteLine($"Task {taskId} completed.");
15. }

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在这个示例中，我们使用 Task.Run 创建了三个并行任务，并使用 Task.WaitAll 等候所有任务完成。DoWork 方法模仿了一些工作，使用 Thread.Sleep 来模仿耗时操作。
2.2 Parallel.For 和 Parallel.ForEach

Parallel 类提供了简朴的并行化操作方法，如 Parallel.For 和 Parallel.ForEach，用于在数据集或循环上并行实行任务。
示例 4：使用 Parallel.For 进行并行处理

1. public void ParallelForExample()
2. {
3.     Parallel.For(0, 10, i =>
4.     {
5.         Console.WriteLine($"Processing {i} on thread {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");
6.         Thread.Sleep(1000); // Simulate work
7.     });
8. }

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在这个示例中，Parallel.For 会并行实行循环体中的代码。对于每个 i，都在差别的线程上运行，从而进步了处理速率。
3. 现实案例：联合异步与并行处理的应用步伐

3.1 下载多个文件的异步并行处理

假设我们需要从网络上下载多个文件，异步编程可以资助我们制止在下载文件时阻塞主线程，而并行处理则能加速下载过程。
示例 5：异步并行下载文件

1. public async Task DownloadFilesAsync(List<string> urls)
2. {
3.     List<Task> downloadTasks = new List<Task>();
5.     foreach (var url in urls)
6.     {
7.         downloadTasks.Add(Task.Run(async () =>
8.         {
9.             HttpClient client = new HttpClient();
10.             var data = await client.GetByteArrayAsync(url);
11.             Console.WriteLine($"Downloaded {url.Length} bytes from {url} on thread {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");
12.         }));
13.     }
15.     await Task.WhenAll(downloadTasks);
16. }
18. public async Task MainAsync()
19. {
20.     List<string> urls = new List<string>
21.     {
22.         "https://example.com/file1",
23.         "https://example.com/file2",
24.         "https://example.com/file3"
25.     };
27.     await DownloadFilesAsync(urls);
28.     Console.WriteLine("All files downloaded.");
29. }

复制代码

这个示例展示了怎样异步并行下载多个文件。我们使用 Task.Run 并行化每个下载任务，并使用 await Task.WhenAll 等候所有任务完成。
3.2 处理大量数据的并行化方案

在数据密集型应用步伐中，处理大量数据的服从至关紧张。我们可以使用并行处理来优化数据处理速率。
示例 6：并行处理大量数据

1. public void ProcessLargeDataSet(List<int> data)
2. {
3.     Parallel.ForEach(data, item =>
4.     {
5.         // Simulate data processing
6.         int result = item * 2;
7.         Console.WriteLine($"Processed item {item} to result {result} on thread {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");
8.     });
9. }
11. public void Main()
12. {
13.     List<int> largeDataSet = Enumerable.Range(1, 10000).ToList();
14.     ProcessLargeDataSet(largeDataSet);
15.     Console.WriteLine("Data processing completed.");
16. }

复制代码

在这个示例中，Parallel.ForEach 并行处理数据会合的每个项，从而进步了处理速率。每个数据项在差别的线程上处理，充实使用了多核 CPU 的优势。
结论

在 .NET 中，异步编程和并行处理为开发者提供了强大的工具，以应对复杂应用步伐的性能需求。通过使用 async 和 await，我们可以制止阻塞主线程，从而进步应用步伐的相应性。而通过并行处理，我们可以更高效地使用多核处理器，明显进步任务的处理速率。
在现实开发中，理解何时使用异步编程，何时使用并行处理，以及怎样将两者联合起来，是提拔应用步伐性能的关键。希望本文能够资助你在 .NET 开发中更好地掌握这些技能，并在 Visual Studio 2022 中轻松实现它们。

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