对话Task
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了对话Task相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
上一篇简单讲解了 线程和线程池以及上下文切换。创建线程代价高昂,默认每个线程都要占用大量虚拟内存1M。更有效的做法使用线程池,重复利用线程。在.NET4.0中引入了TPL任务并行库,你可以在将精力集中于程序要完成的工作,同时最大程度地提高代码的性能。在C#5.0中引入了async 和 await关键字,基于任务的异步模式(TAP),所以了解Task对后面学习异步操作会简单些。
任务是封装了以异步方式执行的工作。当启动一个任务,控制几乎立即返回调用者,无论任务要执行多少工作。
创建Task任务
有三种创建方式
- 使用task构造函数
- task工厂类静态方法
- 使用.NET4.5新引入的Task.run()。
我们创建一个输出300万个32位字符的GUID任务分别使用三种不同方式实现。代码如下 constint RepeatCount = 1000000; //重复次数
var listGuid = new BlockingCollection<string>(); //Action无返回值 Action dowork = () => { for (var count = 0; count < RepeatCount; count++) { listGuid.Add(Guid.NewGuid().ToString("N")); } }; Task task1 = new Task(dowork); //1)使用构造函数 task1.Start(); Task task2 = Task.Factory.StartNew(dowork); //2)Task工厂方法,直接运行,不需要在调用start() Task task3 = Task.Run(dowork); //3)4.5 Task.Run 是Task.Factory.StartNew简化方式;直接运行,不需要在调用start() Task.WaitAll(task1, task2, task3); //等待所有任务完成,相当于 thread.join() Console.Write($"生成数量:{listGuid.Count / 10000}万");
输出
上述实例创建一个没有返回值的任务,当然也可以通过Task<TResult> 来创建返回值的异步操作。
连续任务
第一个任务生成32位字符的Guid任务,利用返回的结果再转化成对应的ASCII码,最后ASCII码十进制的值相加。代码如下
//Func Func<string> doWork = () => { return Guid.NewGuid().ToString("N"); }; //延续任务 var task = Task.Run(doWork).ContinueWith(async strGuid => { var resut = await strGuid; var array = Encoding.ASCII.GetBytes(resut); int mLenght = array.Length; int sumResult = 0; for (int m = 0; m < mLenght; m++) { sumResult += array[m]; } Console.WriteLine($"Guid对应10进制相加结果:{sumResult}"); });
输出
处理任务异常
同步代码要想捕获异常,只需在代码块上添加Try ...Catch即可。但是异步调用不能这么做。因为控制会立即从调用返回,然后控制会离开Try块,而这时距离工作者线程发生异常可能还有好久呢。
为了处理出错的任务,一个技术是显式创建延续任务作为那个任务的“错误处理程序”。检测到先驱任务引发未处理的异常,任务调度器会自动调度延续任务。但是,如果没有这种处理程序,同时在出错的任务上执行wait()(或其他试图获取result的动作),就会引发一个AggregateException,示例代码如下。
Task task = Task.Run(() => { throw new InvalidOperationException(); }); try { task.Wait(); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"常规erro:{ex.Message};type:{ex.GetType()}"); AggregateException excetion = (AggregateException)ex; excetion.Handle(eachException => { Console.WriteLine($"erro:{eachException.Message}"); return true; }); }
输出
虽然工作者线程上已发的未处理异常是InvalidOperationException类型,但主线程捕捉的仍是一个AggregateException。由于编译时不知道工作者任务将要引发一个还是多个异常,所以未处理的出错任务总是引发一个AggregateException。
还可查看任务的Exception属性来了解出错任务的状态,这样不会造成在当前线程上重新引发异常。代码如下
bool paraentTaskFaulted = false; Task task = new Task(() => { throw new InvalidOperationException(); }); Task continuationTask = task.ContinueWith(t => { paraentTaskFaulted = t.IsFaulted; }, TaskContinuationOptions.OnlyOnFaulted); task.Start(); Console.Write(continuationTask.Status); continuationTask.Wait(); //如果断言失败 则显示一个消息框,其中显示调用堆栈。 Trace.Assert(paraentTaskFaulted); if (!task.IsFaulted) { task.Wait(); } else { task.Exception.Handle(eachException => { Console.WriteLine($"erro:{eachException.Message}"); return true; }); }
注意,为了获取原始任务上的未处理异常,我们使用Exception属性。结果和上面示例输出一样。
取消任务
任务支持取消,比如常用在指定时间内的任务或者基于某些条件手动的取消,支持取消的任务要监听一个CancellationToken对象。任务轮询它,检查是否出发了取消请求。如下代码展示了取消请求和对请求的响应。
/// <summary> /// 取消任务 /// </summary> public void TaskTopic5() { string stars = "*".PadRight(Console.LargestWindowWidth-1,‘*‘); Console.WriteLine("push enter to exit."); CancellationTokenSource cancellationTokenSource = new CancellationTokenSource(); //向应该被取消的 System.Threading.CancellationToken 发送信号 Task task = Task.Run( ()=> Count(cancellationTokenSource.Token,100), cancellationTokenSource.Token); Console.Read(); cancellationTokenSource.Cancel();//按下enter键, 传达取消请求 Console.WriteLine(stars); Console.WriteLine(task.IsCanceled); task.Wait(); Console.WriteLine(); } /// <summary> /// 数数 /// </summary> /// <param name="token"></param> /// <param name="countTo"></param> private void Count(CancellationToken token,int countTo) { for (int count = 1; count < countTo; count++) { //监控是否取消 if (token.IsCancellationRequested) { Console.WriteLine("数数喊停了"); break; } Console.Write(count+"=》"); Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(1)); } Console.WriteLine("数数结束"); }
输出
调用Cancel()实际会在从cancellationTokenSource.Token复制的所有取消标志上设置IsCancellationRequested属性。
到此任务的一些基本的操作已经完成了,下一节关注下C#5.0的async/await上下文关键字。
以上是关于对话Task的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Swift新async/await并发中利用Task防止指定代码片段执行的数据竞争(Data Race)问题