c# 高并发必备技巧（三）

前面两篇文章主要是介绍了如何解决高并发情况下资源争夺的问题。但是现实的应用场景中除了要解决资源争夺问题，高并发的情况还需要解决更多问题，比如快速处理业务数据等，
本篇文章简要罗列一下与之相关的更多技术细节。

1、异步编程：

使用async和await关键字进行异步编程，这可以避免阻塞线程，提高程序的响应性和扩展性。异步编程可以通过Task或Task对象来实现。

public async Task ExampleAsync()

{
    await Task.Run(() =>
    {
        // 异步任务
    });
}

2、多线程：

使用多线程可以并行处理任务，提高程序的执行效率。在C#中可以通过Thread类或者Task类来创建多线程。需要注意的是，过度使用多线程可能导致线程同步和资源竞争的问题。

public void ExampleMultiThreading()
{
    var thread1 = new Thread(() =>
    {
        // 线程1的任务
    });
    var thread2 = new Thread(() =>
    {
        // 线程2的任务
    });
    thread1.Start();
    thread2.Start();
}

更高级的用法是使用线程池

// 使用线程池执行短期异步操作
ThreadPool.QueueUserWorkItem((state) =>
 {    

    // 执行异步操作的逻辑

});

使用线程池的意义在于避免，短时间内不断重复地销毁和创建线程。
注意：在使用线程池时，需注意控制并发线程数量，避免过度占用系统资源。同时，需小心处理线程间的共享资源和避免竞态条件，必要时使用同步机制确保数据的一致性和正确性。

3、并行编程：

并行编程是一种将任务划分为多个子任务，并同时执行的方法。在C#中可以使用Parallel类或者Parallel.For、Parallel.ForEach方法来实现并行编程。

// 并行处理数据集合中的元素
Listdata = GetLargeData();
Parallel.ForEach(data, (item) =>
{

    // 处理每个元素的逻辑

});
// 使用并行 LINQ 查询并行处理数据

Listdata = GetLargeData();
var query = from item in data.AsParallel()

            where item % 2 == 0

            select item;

4、数据流编程

除了并行编程，还可以使用数据流编程，C#数据流编程技术是一种强大的编程模型，适用于处理和操作大量数据的场景，能够提供高性能、可伸缩和可组合的解决方案。它使得开发人员能够更加灵活和高效地处理数据，并能够充分利用计算资源来提升应用程序的性能。
数据流编程模型的核心是数据流块，它们是可执行代码的封装，用于接收输入数据，进行处理，并产生输出数据。数据流块之间可以通过连接来建立数据流管道，形成数据的流动路径。C#提供了一个内置的数据流库，命名空间为System.Threading.Tasks.Dataflow，其中包含了多个预定义的数据流块类型。
下面是一些常用的数据流块类型：

TransformBlock<TInput, TOutput>：接收输入数据类型为TInput，并在处理后生成输出数据类型为TOutput。
ActionBlock<T>：接收输入数据类型为T，并执行指定的操作，不生成输出数据。
BufferBlock<T>：用于缓冲数据，可以通过其发送和接收数据。
BroadcastBlock<T>：接收输入数据，并将其广播给多个连接的接收器。
JoinBlock<T1, T2>：接收来自两个输入源的数据，并将它们组合成一个元组。