Как делают Реактивная Платформа, PLINQ, TPL и Параллельные Расширения касаются друг друга?

PLINQ (Parallel Linq) - это просто новый способ написания обычных запросов Linq, чтобы они выполнялись параллельно - другими словами, Framework будет автоматически позаботится о выполнении вашего запроса в нескольких потоках, чтобы они завершились быстрее (т. е. с использованием нескольких ядер ЦП).

Например, предположим, что у вас есть связка строк, и вы хотите получить все те, которые начинаются с буквы «А». Вы можете написать свой запрос так:

var words = new[] { "Apple", "Banana", "Coconut", "Anvil" };
var myWords = words.Select(s => s.StartsWith("A"));

И это прекрасно работает. Однако, если у вас было 50 000 слов для поиска, вы могли бы воспользоваться тем фактом, что каждый тест является независимым, и разделить его на несколько ядер:

var myWords = words.AsParallel().Select(s => s.StartsWith("A"));

Это все, что вам нужно сделать, чтобы превратить обычный запрос в параллельный. который работает на нескольких ядрах.Довольно аккуратно.

TPL (Библиотека параллельных задач) является своего рода дополнением к PLINQ, и вместе они составляют параллельные расширения. В то время как PLINQ в значительной степени основан на функциональном стиле программирования с без побочных эффектов, побочные эффекты - это именно то, для чего предназначен TPL. Если вы хотите на самом деле выполнять работу параллельно, а не просто искать / выбирать объекты параллельно, вы используете TPL.

TPL по сути является классом Parallel , который предоставляет перегрузки For , Foreach и Invoke . Invoke немного похож на постановку задач в очередь в ThreadPool , но немного проще в использовании. IMO, более интересными являются биты для и Foreach . Так, например, предположим, что у вас есть целая куча файлов, которые вы хотите сжать. Вы можете написать обычную последовательную версию:

string[] fileNames = (...);
foreach (string fileName in fileNames)
{
    byte[] data = File.ReadAllBytes(fileName);
    byte[] compressedData = Compress(data);
    string outputFileName = Path.ChangeExtension(fileName, ".zip");
    File.WriteAllBytes(outputFileName, compressedData);
}

Опять же, каждая итерация этого сжатия полностью независима от других. Мы можем ускорить это, выполнив несколько из них одновременно:

Parallel.ForEach(fileNames, fileName =>
{
    byte[] data = File.ReadAllBytes(fileName);
    byte[] compressedData = Compress(data);
    string outputFileName = Path.ChangeExtension(fileName, ".zip");
    File.WriteAllBytes(outputFileName, compressedData);
});

И снова, это все, что нужно для распараллеливания этой операции. Теперь, когда мы запускаем наш метод CompressFiles (или как бы мы его ни называли), он будет использовать несколько ядер ЦП и, вероятно, завершит работу за половину или 1/4 времени.

Преимущество этого метода по сравнению с простым помещением всего этого в ThreadPool состоит в том, что он на самом деле выполняется синхронно .Если бы вы использовали вместо этого ThreadPool (или просто экземпляры Thread ), вам нужно было бы придумать способ узнать, когда все задачи выполнены, и пока этот не ужасно сложный, это то, с чем многие люди склонны ошибаться или, по крайней мере, иметь с этим проблемы. Когда вы используете класс Parallel , вам действительно не нужно об этом думать; аспект многопоточности скрыт от вас, все это делается за кулисами.

Реактивные расширения (Rx) - это совсем другое дело. Это другой взгляд на обработку событий. На самом деле есть много материала, чтобы охватить это, но, чтобы короче, вместо того, чтобы связывать обработчики событий с событиями, Rx позволяет вам обрабатывать последовательности событий как ... ну, последовательности ( IEnumerable ). Вы можете обрабатывать события итеративно, вместо того, чтобы запускать их асинхронно в случайное время, когда вы должны постоянно сохранять состояние, чтобы обнаруживать серию событий, происходящих в определенном порядке.

Один из самых крутых примеров Rx, который я нашел, - это здесь . Перейдите к разделу «Linq to IObservable», где он реализует обработчик перетаскивания, который обычно является проблемой в WPF, всего в 4 строках кода. Rx дает вам композицию событий, чего вы действительно не имеете с обычными обработчиками событий, и фрагменты кода, подобные этим, также легко реорганизовать в классы поведения, которые вы можете вставить где угодно.

Вот и все.Это некоторые из более интересных функций, доступных в .NET 4.0. Конечно, есть еще несколько, но это те, о которых вы спрашивали!