Macht die Verwendung von Tasks (TPL) eine Anwendung zu einer Multithreadanwendung?

Aufgaben kann werden verwendet zum darstellen von Operationen, die auf mehrere threads, die sich aber nicht haben. Eine kann schreiben komplexe TPL-Anwendungen, die immer nur führen Sie in einem einzigen thread. Wenn Sie haben eine Aufgabe, die zum Beispiel repräsentiert ein Netzwerk-request einige Daten, das ist Aufgabe nicht erstellen zusätzliche threads, um dieses Ziel zu erreichen. Solch ein Programm ist (hoffentlich) asynchron, aber nicht unbedingt mutlithreaded.

Parallelität ist dabei mehr als eine Sache zur gleichen Zeit. Dies kann oder kann nicht das Ergebnis mehrerer threads.

Let ' s go mit einer Analogie hier.

Ist hier, wie Bob kocht Abendessen:

1. Er füllt einen Topf mit Wasser und kocht es.
2. Er fügt dann die pasta in das Wasser.
3. Er entwässert die Nudeln, wenn fertig.
4. Bereitet er die Zutaten für seine sauce.
5. Legt er alle Zutaten für seine sauce in einen Topf geben.
6. Kocht er seine Soße.
7. Legt er seine Soße auf seinen Nudeln.
8. Er isst zu Abend.

Bob gekocht hat völlig synchron ohne multithreading, asynchrone oder Parallelität beim Kochen sein Essen.

Hier ist, wie Jane kocht Abendessen:

1. Sie füllt einen Topf mit Wasser und kocht es.
2. Bereitet Sie die Zutaten für Ihre Soße.
3. Sie legt die Nudeln in das kochende Wasser.
4. Sie legt die Zutaten in den Topf geben.
5. Sie entwässert Ihre pasta.
6. Legt Sie die sauce auf Ihre Nudeln.
7. Sie isst Ihr Abendessen.

Jane leveraged asynchrone Kochen (ohne multithreading), um Parallelität zu erreichen, wenn das Kochen Ihr Abendessen.

Hier ist, wie Servy kocht Abendessen:

1. Erzählt er Bob zu Kochen einen Topf mit Wasser, legte in der pasta, wenn Sie bereit und servieren Sie die pasta.
2. Er sagt Jane, bereiten Sie die Zutaten für die sauce, Kochen Sie es, und servieren Sie es dann über die Nudeln, wenn Sie fertig.
3. Er wartet auf Bob und Jane zu beenden.
4. Er isst sein Abendessen.

Servy leveraged mehrere threads (Arbeitnehmer), die jeder individuell hat Ihre arbeiten synchron, aber wer arbeitet asynchron in Bezug auf jedes andere, um Parallelität zu erreichen.

Natürlich, dies wird umso interessanter, wenn wir betrachten, zum Beispiel, ob der Ofen verfügt über zwei Brenner oder nur einer. Wenn der Ofen verfügt über zwei Brenner dann unsere beiden threads, Bob und Jane sind beide in der Lage, Ihre Arbeit zu tun, ohne sich in die Quere, viel. Sie stoßen könnte den Schultern ein wenig, oder jede versuchen Sie etwas greifen aus dem gleichen Schrank, jeden jetzt und dann, so werden Sie auf jeden abgebremst werden eine bit, aber nicht viel. Wenn Sie jeden Bedarf zu teilen einer einzigen Herdplatte, obwohl Sie dann nicht eigentlich in der Lage sein zu bekommen, viel überhaupt getan, wenn die andere person tut Arbeit. In diesem Fall, die Arbeit wird nicht wirklich tun alle schneller als nur mit einer person zu tun, die Kochen ganz synchron, wie Bob es tut, wenn er auf seinen eigenen. In diesem Fall sind wir das Kochen mit mehreren threads aber unsere Küche ist nicht parallelisiert. Nicht alle Multithread-Arbeit ist eigentlich, die parallel arbeiten. Dies ist, was passiert, wenn bei der Ausführung von mehreren threads auf einer Maschine mit einer CPU. Sie eigentlich nicht die Arbeit zu erledigen schneller als nur mit einem thread, da jeder thread nur abwechselnd arbeiten. (Das bedeutet nicht, dass Multithread-Programme sind sinnlos, auf einer Kerne-CPUs, Sie sind es nicht, es ist nur, dass der Grund für die Verwendung von Ihnen nicht um die Geschwindigkeit zu erhöhen.)

Können wir auch überlegen Sie, wie diese Köche tun würden, Ihre Arbeit mit der Task Parallel Library, um zu sehen, was nutzt die TPL entsprechen, um jede dieser Arten von Köche:

Also müssen wir zuerst bob, nur zu schreiben, normale, nicht-TPL-code und machst alles synchron:

public class Bob : ICook
{
    public IMeal Cook()
    {
        Pasta pasta = PastaCookingOperations.MakePasta();
        Sauce sauce = PastaCookingOperations.MakeSauce();
        return PastaCookingOperations.Combine(pasta, sauce);
    }
}

Haben wir dann Jane, die beginnt zwei verschiedene asynchrone Operationen, wartet dann, bis beide nach dem starten jeden von Ihnen zu berechnen Ihr Ergebnis.

public class Jane : ICook
{
    public IMeal Cook()
    {
        Task<Pasta> pastaTask = PastaCookingOperations.MakePastaAsync();
        Task<Sauce> sauceTask = PastaCookingOperations.MakeSauceAsync();
        return PastaCookingOperations.Combine(pastaTask.Result, sauceTask.Result);
    }
}

Als Erinnerung hier, Jane ist mit der TPL, und das macht Sie viel von Ihrer Arbeit in parallel, sondern Sie ist nur mit einem einzigen thread um Ihre Arbeit zu tun.

Dann haben wir Servy, wer nutzt Task.Run um eine Aufgabe zu erstellen, die stellt die Arbeit in einem anderen thread. Er beginnt zwei verschiedene Arbeitnehmer, hat Sie die jeweils die beiden synchron zu tun einige Arbeit, und wartet dann, bis der Arbeitnehmer zu beenden.

public class Servy : ICook
{
    public IMeal Cook()
    {
        var bobsWork = Task.Run(() => PastaCookingOperations.MakePasta());
        var janesWork = Task.Run(() => PastaCookingOperations.MakeSauce());
        return PastaCookingOperations.Combine(bobsWork.Result, janesWork.Result);
    }
}

InformationsquelleAutor der Antwort Servy

Q: Aber, nur, die Sie verwendet haben TPL bedeutet, dass Sie geschrieben haben, eine
Multithread-Anwendung?

Intelligente Frage, Task != Multi-threaded, Mit TaskCompletionSource können Sie erstellen eine Task dem ausführen im single-thread(UI-thread nur) sich selbst.

Task ist nur eine Abstraktion über eine operation, die abgeschlossen werden kann in Zukunft. Es bedeutet nicht, code ist multi-threaded. In der Regel Task beinhaltet multi-threading, nicht unbedingt immer.

Und denken Sie daran, nur mit Kenntnis der TPL man kann nicht sagen, dass Sie wissen multi-threading. Es gibt viele Konzepte, die Sie decken müssen.

• Thread
• Synchronisierungsprimitiven
• Thread-Sicherheit
• Asynchrone Programmierung
• Die parallele Programmierung, die einen Teil des TPL.
• und vieles mehr ...

und natürlich die Task parallel library zu.

Hinweis: dies ist nicht die vollständige Liste, diese sind nur aus der Spitze von meinem Kopf.

Ressourcen zu lernen:

• Eric ' s alten blog
• Eric ' s neuer blog
• Stephen toub blog

Zum einfädeln allein, ich schlage vor, http://www.albahari.com/threading/

Für video-tutorials, schlage ich vor,Pluralsight. Es ist bezahlt, aber den Preis Wert.

Last but not least: ja, natürlich, Es ist Stackoverflow.

InformationsquelleAutor der Antwort Sriram Sakthivel