C#并行库（TaskParallelLibrary）用法 z
1. Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork());是异步的
下面的代码会先输出ddd，因为Task.Factory.Startnew不阻塞：
var task = Task.Factory.StartNew(() => Console.WriteLine("eee"));
Console.WriteLine("ddd");
如果你想阻塞，应该加上wait，改为这样：
var task = Task.Factory.StartNew(() => Console.WriteLine("eee")).Wait();
Console.WriteLine("ddd");
同样，Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork()).ContinueWith…也是是异步的，想让它阻塞，应该加上wait，这样写：
var task = Task.Factory.StartNew(() => return "").ContinueWith( s => { Console.WriteLine(s.Result); }).Wait();
Console.WriteLine("ddd");
2. Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork()).ContinueWith…没有运行在新的线程里
var task = Task.Factory.StartNew(() => return "").ContinueWith( s =>
{
DoSomething2(s.Result);
}).Wait();
Console.WriteLine("ddd");
注意上面的DoSomething2（）是运行在主线程，而不是在新的线程里
3. Parallel.ForEach为何导致内存溢出
如果对一个10000个item的collection使用Parallel.ForEach，可以想象会发生什么。TPL默认是 Parallel.ForEach使用场景是对CPU敏感的，TPL会持续创建线程，直到你的CPU利用率达100%；问题是你的使用场景如果不是CPU 敏感的，例如是I/O敏感的，TPL想尽可能的利用你的CPU，所以检测你的CPU利用率，如果还不是100%就会一直创建线程....直到内存耗尽。所 以，使用要注意使用场景十分CPU敏感的，另外可以加一个参数来限制TPL线程的创建：
Parallel.ForEach(items,
new ParallelOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = 4
},
item => DoSomething(item));
ParallelOptions.MaxDegreeOfParallelism参数含义：
If your task is CPU-bound then you should see a pattern like this on a quad-core system:
ParallelOptions.MaximumDegreeOfParallelism = 1: use one full CPU or 25% CPU utilizationParallelOptions.MaximumDegreeOfParallelism = 2: use two CPUs or 50% CPU utilizationParallelOptions.MaximumDegreeOfParallelism = 4: use all CPUs or 100% CPU utilization
4. 如何等待Parallel.ForEach运行都结束
Parallel.ForEach<Item>(items, item => DoSomething(item));
Console.WriteLine("ddd");
是阻塞的，所以以上代码会在最后输出ddd。
如果是等多个Task，可以这样写：
var task1 = Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork()); var task2 = Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork()); var task3 = Task.Factory.StartNew(() => DoSomeWork()); Task.WaitAll(task1, task2, task3);
或者这样写：
Task.Factory.ContinueWhenAll(new[] { task1, task2, task3 }, tasks =>
{
foreach (Task<string> task in tasks)
{
Console.WriteLine(task.Result);
}
});
5. Task.Factory.StartNew和Parallel.ForEach可以嵌套使用吗
都可以嵌套使用，例如：
var task1 = Task.Factory.StartNew( () => Parallel.ForEach<Item>(items, item => DoSomething(item))); var task2 = Task.Factory.StartNew( () => Parallel.ForEach<Item>(items2, item => DoSomething2(item))); Task.WaitAll(task1, task2);
6. Thread.Sleep还需要吗
以前，我们轮询的时候常常喜欢这样的写法：
while(true)
{
doSomework();
Thread.Sleep(1000);
}
这是一种代码的坏味道，Stackoverflow的讨论在这儿，解决方法是用WaitEvent替代，当然在C#中还是推荐用BlockingCollection替代。
6. TPL中闭包的陷阱
例如在下面的代码中 counter++存在线程不安全的问题。
int counter = 0;
Task.Factory.StartNew( () =>
Parallel.ForEach(items,
new ParallelOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = 4
},
item => {
DoSomething(item);
counter++;
});
);
应该改为：
Interlocked.Increment(ref successCount);
7. Lock锁带来的性能问题
性能问题首先要诊断，例如用条件编译打印出线程id和运行时序，可以知道所有线程的运行先后次序和等待情况。还可以借助工具来调试多线 程问题。这里要说的锁的问题。如果你的程序用Parallel.ForEach貌似是并发的，但如果有用到Lock，那可能你所有的线程都在等待，性能将 是一塌糊涂的。所以最好的方法是避免锁，保证Parallel.ForEach里面每一个对象不会用到竞争的资源/例如修改同一个对象。退而求其次的是用 锁，但要非常小心。例如，lock(this),lock(typeof(mytype)),lock(“mylock”)，如果lock的是 public访问的，或者锁名字一样，将会造成问题。还有的人干脆来个大括号，一整段全都锁住。死锁有时候很难调试发现诊断，下面的代码有死锁：
// thread 1
lock(typeof(int)) {
Thread.Sleep(1000);
lock(typeof(float)) {
Console.WriteLine("Thread 1 got both locks");
}
}
// thread 2
lock(typeof(float)) {
Thread.Sleep(1000);
lock(typeof(int)) {
Console.WriteLine("Thread 2 got both locks");
}
}
8. TaskFactory.Startnew和异步async/await的不同
var Data = await Task.WhenAll(WebService1.Call(), WebService2.Call(), WebService3.Call());
关于TaskFactory.Startnew和异步async/await的不同，下面两文章已经讲的非常清楚了：
- http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd997423.aspx
- http://stackoverflow.com/questions/10285159/difference-between-the-tpl-async-await-thread-handling
在下面的情况下，推荐使用Task.Factory.FromAsync()因为异步I/O比同步的CPU等待等有效，特别是对于获取I/O的高伸缩性。
NetworkStream stream; byte[] data; int bytesRead; //using FromAsync Task<int> readChunk = Task<int>.Factory.FromAsync ( stream.BeginRead, stream.EndRead, data, bytesRead, data.Length - bytesRead, null); //using StartNew with blocking version Task<int> readChunk2 = Task<int>.Factory.StartNew(() => stream.Read(data, bytesRead, data.Length - bytesRead));
