C#异步编程:从线程到Task的进化之路

news2025/6/6 8:55:14

一、没有异步编程之前的时候

在异步编程出现之前,程序主要采用同步编程模型。这种模型下,所有操作按顺序执行,当一个操作(如I/O读写、网络请求)阻塞时,整个程序会被挂起,导致资源利用率低和响应延迟高。具体问题包括:

  • 阻塞执行:同步代码在执行耗时操作时(如文件读取),当前线程会被阻塞,无法执行其他任务。例如,一个网络请求可能需要等待2秒,期间CPU空闲,无法处理其他请求,降低了系统吞吐量。
  • 单线程限制:在单线程环境中(如JavaScript),所有任务必须排队执行。如果某个任务耗时较长,后续任务会被延迟,用户界面可能“冻结”,影响用户体验。
  • 资源浪费:对于I/O密集型应用(如Web服务器),同步模型无法利用等待时间执行其他任务。例如,数据库查询期间,线程被阻塞,无法响应新请求,需要创建更多线程来维持并发,增加了内存和上下文切换开销。
  • 代码结构复杂:开发者需手动管理回调函数来实现非阻塞操作,但嵌套回调导致“回调地狱”(callback hell),代码可读性和维护性差。例如,多个异步操作需层层嵌套回调,逻辑混乱且错误处理困难。

同步模型的优势是简单直观,适用于简单任务。但其缺点在高并发场景下尤为明显:程序响应能力差、资源利用率低,且难以扩展。这推动了异步编程模型的发展。

二、在有await异步模块之后代码的可读性变高了很多

async/await关键字的引入显著提升了异步代码的可读性和可维护性。它通过将异步代码结构化,使其外观类似同步代码,从而避免了回调嵌套问题。具体改进包括:

  • 线性代码结构await关键字暂停当前函数的执行,直到异步操作完成,而不阻塞线程。这允许开发者以顺序方式编写代码,而非深度嵌套回调。例如,使用fetch获取数据的代码在async/await下更清晰:

    async function fetchData() {
      try {
        const response = await fetch('https://api.example.com/data');
        const data = await response.json();
        console.log(data);
      } catch (error) {
        console.error('Error:', error);
      }
    }
    

    运行

    相较于基于Promise的.then()链,此代码更易读且错误处理更直观。

  • 简化错误处理try/catch块可统一捕获异步和同步错误,无需为每个回调单独处理。例如,在文件读取操作中,多个await调用可共享一个catch块,减少冗余代码。

  • 避免回调地狱:在复杂异步流程(如顺序读取多个文件)中,async/await消除了嵌套回调,代码层次扁平化。对比了基于回调的代码(多层嵌套)与async/await版本(线性结构),后者可读性更高。

  • 调试友好:调试器能跟踪await点,提供更直观的调用栈,而回调函数会使调用栈断裂,增加调试难度。

async/await的核心价值在于抽象了异步复杂性,使开发者专注于业务逻辑。它尤其适用于I/O密集型应用(如API调用、数据库操作),其中等待时间占主导,通过释放线程提高并发效率。

三、C#并行编程

C#并行编程允许多个任务同时执行,提升性能,但需谨慎处理死锁问题。

  • 并行执行机制:C#通过Parallel.ForTask.Run或PLINQ实现并行。例

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2401466.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

复变函数中的对数函数及其MATLAB演示

复变函数中的对数函数及其MATLAB演示 引言 在实变函数中,对数函数 ln ⁡ x \ln x lnx定义在正实数集上,是一个相对简单的概念。然而,当我们进入复变函数领域时,对数函数展现出更加丰富和复杂的性质。本文将介绍复变函数中对数函…

【Linux】Linux程序地址基础

参考博客:https://blog.csdn.net/sjsjnsjnn/article/details/125533127 一、地址空间的阐述 1.1 程序地址空间 下面的图片展示了程序地址空间的组成结构 我们通过代码来验证一下 int g_unval; int g_val 100;int main(int argc, char *argv[]);void test1() {i…

将图形可视化工具的 Python 脚本打包为 Windows 应用程序

前文我们已经写了一个基于python的tkinter库和matplotlib库的图形可视化工具。 基于Python的tkinter库的图形可视化工具(15种图形的完整代码):基于Python的tkinter库的图形可视化工具(15种图形的完整代码)-CSDN博客 在前文基础上&…

无人机军用与民用技术对比分析

一、材料区别 军用无人机: 1. 高强度特种材料: 大量使用钛合金、碳纤维复合材料,兼顾轻量化与高强度,提升抗冲击性和隐身性能。 关键部件依赖进口材料。 2. 隐身涂层: 采用雷达吸波材料和低红外特征涂料&#xf…

刷leetcode hot100--矩阵6/1

1.螺旋矩阵【很久】6/1【感觉就是思路的搬运工,没完全理解】 54. 螺旋矩阵 - 力扣(LeetCode) 原来想 但是如果是奇数矩阵,遍历不到中间 解决思路: 用left,right,top,down标记/限定每次遍历的元素,每次从…

Docker轻松搭建Neo4j+APOC环境

Docker轻松搭建Neo4jAPOC环境 一、简介二、Docker部署neo4j三、Docker安装APOC插件四、删除数据库/切换数据库 一、简介 Neo4j 是一款高性能的 原生图数据库,采用 属性图模型 存储数据,支持 Cypher查询语言,适用于复杂关系数据的存储和分析。…

定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序在无界零售中的应用与行业智能升级示范研究

摘要:本文聚焦无界零售背景下京东从零售产品提供者向零售基础设施提供者的转变,探讨定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序在这一转变中的应用。通过分析该小程序在商业运营成本降低、效率提升、用户体验优化等方面的作用,以及其与京东AI和冯…

【大模型:知识图谱】--5.neo4j数据库管理(cypher语法2)

目录 1.节点语法 1.1.CREATE--创建节点 1.2.MATCH--查询节点 1.3.RETURN--返回节点 1.4.WHERE--过滤节点 2.关系语法 2.1.创建关系 2.2.查询关系 3.删除语法 3.1.DELETE 删除 3.2.REMOVE 删除 4.功能补充 4.1.SET (添加属性) 4.2.NULL 值 …

贪心算法应用:装箱问题(BFD算法)详解

贪心算法应用&#xff1a;装箱问题(BFD算法)详解 1. 装箱问题与BFD算法概述 1.1 装箱问题定义 装箱问题(Bin Packing Problem)是组合优化中的经典问题&#xff0c;其定义为&#xff1a; 给定n个物品&#xff0c;每个物品有大小wᵢ (0 < wᵢ ≤ C)无限数量的箱子&#xf…

编程技能:格式化打印05,格式控制符

专栏导航 本节文章分别属于《Win32 学习笔记》和《MFC 学习笔记》两个专栏&#xff0c;故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。 &#xff08;一&#xff09;WIn32 专栏导航 上一篇&#xff1a;编程技能&#xff1a;格式化打印04&#xff0c;sprintf 回到目录…

MPLAB X IDE ​软件安装与卸载

1、下载MPLAB X IDE V6.25 MPLAB X IDE | Microchip Technology 正常选Windows&#xff0c;点击Download&#xff0c;等待自动下载完成&#xff1b; MPLAB X IDE 一台电脑上可以安装多个版本&#xff1b; 2、安装MPLAB X IDE V6.25 右键以管理员运行&#xff1b;next; 勾选 I a…

windows编程实现文件拷贝

项目源码链接&#xff1a; 实现文件拷贝功能&#xff08;限制5GB大小&#xff09; 81c57de 周不才/cpp_linux study - Gitee.com 知识准备&#xff1a; 1.句柄 句柄是一个用于标识和引用系统资源&#xff08;如文件、窗口、进程、线程、位图等&#xff09;的值。它不是资…

[6-01-01].第12节:字节码文件内容 - 属性表集合

JVM学习大纲 二、属性表集合&#xff1a; 2.1.属性计数器&#xff1a; 2.2.属性表&#xff1a; 2.3.字节码文件组成5 -> 属性&#xff1a; 1.属性主要指的是类的属性&#xff0c;比如源码的文件名、内部类的列表等 2.4.字节码文件组成3 -> 字段&#xff1a; 1.字段中…

基于机器学习的水量智能调度研究

摘要&#xff1a;随着城市化进程的加速和水资源供需矛盾的日益突出&#xff0c;传统的水量调度模式因缺乏精准预测和动态调控能力&#xff0c;难以满足现代供水系统对高效性、稳定性和节能性的要求。本文针对供水系统中用水峰谷预测不准确、能耗高、供需失衡等核心问题&#xf…

深入浅出 Scrapy:打造高效、强大的 Python 网络爬虫

在数据为王的时代,高效获取网络信息是开发者必备的技能。今天我将为大家介绍 Python 爬虫领域的王者框架——Scrapy。无论你是数据工程师、分析师还是开发者,掌握 Scrapy 都能让你的数据采集效率提升数倍! 项目地址:https://github.com/scrapy/scrapy 官方文档:https://do…

贪心算法应用:带权任务间隔调度问题详解

贪心算法应用&#xff1a;带权任务间隔调度问题详解 贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优&#xff08;即最有利&#xff09;的选择&#xff0c;从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。带权任务间隔调度问题是贪心算法的一个经典应用场景。 问题定义…

用电脑控制keysight示波器

KEYSIGHT示波器HD304MSO性能 亮点&#xff1a; 体验 200 MHz 至 1 GHz 的带宽和 4 个模拟通道。与 12 位 ADC 相比&#xff0c;使用 14 位模数转换器 &#xff08;ADC&#xff09; 将垂直分辨率提高四倍。使用 10.1 英寸电容式触摸屏轻松查看和分析您的信号。捕获 50 μVRMS …

LLaMA-Factory - 批量推理(inference)的脚本

scripts/vllm_infer.py 是 LLaMA-Factory 团队用于批量推理&#xff08;inference&#xff09;的脚本&#xff0c;基于 vLLM 引擎&#xff0c;支持高效的并行推理。它可以对一个数据集批量生成模型输出&#xff0c;并保存为 JSONL 文件&#xff0c;适合大规模评测和自动化测试。…

【Elasticsearch】Elasticsearch 核心技术(二):映射

Elasticsearch 核心技术&#xff08;二&#xff09;&#xff1a;映射 1.什么是映射&#xff08;Mapping&#xff09;1.1 元字段&#xff08;Meta-Fields&#xff09;1.2 数据类型 vs 映射类型1.2.1 数据类型1.2.2 映射类型 2.实际运用案例案例 1&#xff1a;电商产品索引映射案…

【计算机网络】网络层协议

1. ICMP协议的介绍及应用 IP协议的助手 —— ICMP 协议 ping 是基于 ICMP 协议工作的&#xff0c;所以要明白 ping 的工作&#xff0c;首先我们先来熟悉 ICMP 协议。 ICMP 全称是 Internet Control Message Protocol&#xff0c;也就是互联网控制报文协议。 里面有个关键词 …