在上篇最后一个例子之后，我们发现了怎么去使用线程池，调用ThreadPool的QueueUserWorkItem方法来发起一次异步的、计算限制的操作，例子很简单，不是吗？ 然而，在今天这篇博客中，我们要知道的是，QueueUserWorkItem这个技术存在许多限制。其中最大的问题是没有一个内建的机制让你知道操作在什么时候完成，也没有一个机制在操作完成是获得一个返回值，这些问题使得我们都不敢启用这个技术。 Microsoft为了克服这些限制（同时解决其他一些问题），引入了任务（tasks）的概念。顺
那么在业务方法中抛出的任何OperationCanceledException或者继承自OperationCanceledException的任何子类异常都会被框架吃掉.
在.NET 6中引入了新Timer：System.Threading.PeriodicTimer，它和之前的Timer相比，最大的区别就是新的PeriodicTimer事件处理可以方便地使用异步，消除使用callback机制减少使用复杂度。讲解PeriodicTimer之前我们先来看以下该怎么使用它：
OperationCanceledException 令牌被取消时抛出的异常，可以由监听者自主决定是否抛出异常
System.Threading.Tasks.Parallel类提供了Parallel.Invoke，Parallel.For，Parallel.ForEach这三个静态方法。 1 Parallel.Invoke 尽可能并行执行所提供的每个操作，除非用户取消了操作。 方法： 1）public static void Invoke(params Action[] actions); 2）public static void Invoke(ParallelOptions parallelOptions, par
1 System.Threading.Tasks.Task简介 一个Task表示一个异步操作，Task的创建和执行是独立的。 只读属性： 返回值 名称 说明 object AsyncState 表示在创建任务时传递给该任务的状态数据 TaskCreationOptions CreationOptions 获取用于创建此任务的 TaskCreationOptions CurrentId 当前正在执行 Task 的 ID
我最近发现一个问题，当应用程序关闭时，我们的应用程序没有正确执行在IHostedService中的StopAsync方法。经过反复验证发现，这是由于某些服务对关闭信号做出响应所需的时间太长导致的。在这篇文章中，我将展示出现这个问题的一个示例，并且会讨论它为什么会发生以及如何避免这种情况出现。
通常我们最熟悉的，是一个方法的中止。中止是完全的。一个方法中止了，则这个方法不再往下执行，方法中前面已经完成的部分会被抛弃，并返回一个设定的结果。
在.NET 6中引入了新Timer：System.Threading.PeriodicTimer，它和之前的Timer相比，最大的区别就是新的PeriodicTimer事件处理可以方便地使用异步，消除使用callback机制减少使用复杂度。
在Visual Studio 2010 and .NET Framework 4 Training Kit中有个System.Threading.Barrier的Demo，通过Barrier Class我们可以控制线程的运行，做到线程同步的效果。 Barrier Class在使用上十分的简单，只要在Barrier的构造函数中传入participantCount(简单的说就是要等待的线程个数)，并在要同步的点调用SignalAndWait方法就可以了。线程会在调用SignalAndWait之后暂停运行，等待所
关于Task的使用，一直都是半知半解，最近终于有时间详细的看了一遍MSDN，作为备忘录，将心得也记录下来和大家分享。
在 Web 开发中，经常会遇到这样的场景：用户发起一个请求，Web 服务器执行一些计算密集型的操作，等待结果返回给用户。这种情况下，如果用户在等待结果的过程中取消了请求，那么服务器端依然会继续执行计算，这样就会造成资源浪费。
C#并发编程经典实例 是一本关于使用C#进行并发编程的入门参考书，使用“问题-解决方案-讨论”的模式讲解了以下这些概念：
组里最近遇到一个问题，微软的Azure Service Bus Queue是否可靠？是否会出现丢失消息的情况？
假设有一个耗时的Action，在浏览器发出请求返回响应之前，如果刷新了页面，对于浏览器（客户端）来说前一个请求就会被终止。而对于服务端来说，又是怎样呢？前一个请求也会自动终止，还是会继续运行呢？
.NET中至少有6种定时器，每一种定时器都有它的用途和特点。根据定时器的应用场景，可以分为UI相关的定时器和UI无关的定时器。本文将简单介绍这6种定时器的基本用法和特点。
.NET中至少有6种定时器，每一种定时器都有它的用途和特点。根据定时器的应用场景，可以分为UI相关的定时器和UI无关的定时器。
在学习C#中的Task方法时，可以知道Task启动一个异步线程方法可以用Task.Run()进行，具体可以参看附录部分。
前面我们使用简单的例子演示了 Task 和 Thread 的两种制造昙花线程的方式。那么除了避免昙花线程，在实现常驻任务的时候，还需要避免重返线程池。本文将介绍如何避免重返线程池。
已经有很多文章记录了Web程序中采用异步编程的优势和.Net异步编程的用法， 异步编程虽然不能解决查询数据库的瓶颈， 但是利用线程切换，能最大限度的弹性利用工作线程， 提高了web服务的响应能力。
前面介绍了Task的由来,以及简单的使用,包括开启任务,处理任务的超时、异常、取消、以及如果获取任务的返回值,在回去返回值之后,立即唤起新的线程处理返回值、且如果前面的任务发生异常,唤起任务如果有效的处理异常等关于Task的知识。所以本文将介绍Task更多的用法和特性.
3年前，我写过一篇《Windows 10 IoT Core + Azure 远程控制LED》，实现了《生活大爆炸》中的注孤生实验，让信号从家里出发，绕地球转一圈，经过微软美国数据中心，返回家里点亮树莓派上连接的一个 LED 灯泡。然而3年后的现在，Windows 10 IoT Core 以及UWP 已经冰冰凉透心凉，甚至微软至今也没有支持树莓派4的 Windows 版本。我只能苟且偷生，委曲求全，开荤 Linux，使用 .NET Core 重现了这个实验。微软和社区对于 .NET Core IoT 非常积极，提供了比 UWP 好用不少的 IoT 基础库，让我这个项目迁移非常方便。
我们都知道Task.Run方法可以传入一个CancellationToken，用于取消。可是有多少人真的去了解过当调用CancellationSource.Cancel方法时，Task是否真的被取消了
大家好，本次继续分享自己的学习经历。本文主要分享异步编程中Task的使用，如果能帮助大家希望多多关注文章末尾的微信公众号和知乎三连。各位举手之劳是对我更新技术文章最大的支持。
利用线程，可以方便地进行异步操作。但是线程模型有一个缺点，就是无法处理返回值。要在不同线程之间传递数据比较麻烦。任务则解决了这个问题。
多线程编程和并发处理的重要性和背景 在计算机科学领域，多线程编程和并发处理是一种关键技术，旨在充分利用现代计算机系统中的多核处理器和多任务能力。随着计算机硬件的发展，单一的中央处理单元（CPU）已经不再是主流，取而代之的是多核处理器，这使得同时执行多个任务成为可能。多线程编程允许开发人员将一个程序拆分成多个线程，这些线程可以并行执行，从而提高程序的性能和响应速度。 为什么多线程在现代应用中至关重要？
前文讨论了HealthCheck的理论部分，本文将讨论有关HealthCheck的应用内容。
抱歉各位多线程专栏托更这么久，这篇文章我们继续讲线程池的相关知识，其中将涉及到如下知识：
在使用异步方法中最好不要使用void当做返回值,无返回值也应使用Task作为返回值,因为使用void作为返回值具有以下缺点
即使用户刷新了浏览器，取消了原始请求，而对于服务器来说，API也不会知道它正在计算的值将在结束时被丢弃，刷新五次，服务器将触发 5 个请求。
异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程，可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲，将有助于我们更好的理解它们的特征。 本文中涉及关键知识点 1. 异步编程 2. 线程的使用 3. 基于任务的异步模式 4. 并行编程 5. 总结 异步编程 什么是异步操作？异步操作是指某些操作能够独立运行，不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下，C＃程序从Main方法开始，当Main方法返回时结束。所有的操作都是按顺序执行的。执行操作是有序列的，一个操作必须等到其前面的操作完成才能够
MAUI的出现，赋予了广大Net开发者开发多平台应用的能力，MAUI 是Xamarin.Forms演变而来，但是相比Xamarin性能更好，可扩展性更强，结构更简单。但是MAUI对于平台相关的实现并不完整。所以MASA团队开展了一个实验性项目，意在对微软MAUI的补充和扩展
在进入SOA之后，我们的代码从本地方法调用变成了跨机器的通信。任何一个新技术的引入都会为我们解决特定的问题，都会带来一些新的问题。比如网络故障、依赖服务崩溃、超时、服务器内存与CPU等其它问题。正是因为这些问题无法避免，所以我们在进行系统设计、特别是进行分布式系统设计的时候以“Design For Failure”（为失败而设计）为指导原则。把一些边缘场景以及服务之间的调用发生的异常和超时当成一定会发生的情况来预先进行处理。 Design For Failure 1. 一个依赖服务的故障不会严重破坏用户
这是从上文的<<图文并茂的生产者消费者应用实例demo>>整理总结出来的，具体就不说了，直接给出代码，注释我已经加了，原来的code请看<<.Net中的并行编程-7.基于BlockingCollection实现高性能异步队列>>，我改成适合我的版本了，直接给code：
读取系统的显示语言（displayLanguage），显示语言的定义是：假如你的系统现在是中文的，你把它切换到了英文，但是英文的语言包并没有下载下来或者并没有将英文设置为显示语言，那么注销系统再登录之后，你系统显示的将还是中文。此时中文就是显示语言。
“5.3.1.1 创建内部帐户”是认证器应用的示例，“5.3.1.2 使用内部帐户”是请求应用的示例。 在 JSSEC 网站上分发的示例代码集中，每个代码集都对应账户管理器的认证器和用户。
先说一下 TaskAwaiter，TaskAwaiter 表示等待异步任务完成的对象并为结果提供参数。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/
在移动端发展的过程中，相机设备对于推动移动设备创新起到了举足轻重的作用，而相机曝光则是能够拍摄出非凡品质照片的关键要素。在本文中，我将为大家详解移动端开发者在处理相机曝光时所遇到的挑战。之后会为我大家介绍新的 CameraX 曝光补偿 (Exposure Compensation) API 如何帮助开发者应对这些挑战，使快速拍摄高品质照片变得更加简单。最后，我将为大家展示如何在您的应用中使用该 API。
大家好，本次继续分享自己的学习经历。本文主要分享Task异步编程内容，如果能帮助大家希望多多关注文章末尾的微信公众号和知乎三连。各位举手之劳是对我更新技术文章最大的支持。
在实际环境中，用户似乎总是愿意用较小的延时增加的代价，去换取 TPS 的显著提升。毕竟，从 2ms 到 10ms 的延时增加通常是可以忍受的。
原文地址:http://www.dotnetcurry.com/dotnet/1360/concurrent-programming-dotnet-core 今天我们购买的每台电脑都有一个多核心的 CPU，允许它并行执行多个指令。操作系统通过将进程调度到不同的内核来发挥这个结构的优点。 然而，还可以通过异步 I/O 操作和并行处理来帮助我们提高单个应用程序的性能。 在.NET Core中，任务 (tasks) 是并发编程的主要抽象表述，但还有其他支撑类可以使我们的工作更容易。 并发编程 - 异步 vs. 多
前面一篇文章介绍了异步编程的基本内容，同时也简要说明了async和await的一些用法。本篇文章将对async和await这两个关键字进行深入探讨，研究其中的运行机制，实现编码效率与运行效率的提升。
概述 UWP Community Toolkit 中有一个图片的扩展控件 - ImageEx，本篇我们结合代码详细讲解 ImageEx 的实现。 ImageEx 是一个图片的扩展控件，包括 Ima
最近，博主为 FakeRPC[1] 增加了 WebSocket[2] 协议的支持。这意味着，我们可以借助其全双工通信的特性，在一个连接请求内发送多条数据。FakeRPC 目前最大的遗憾是，建立在 HTTP 协议上而不是 TCP/IP 协议上。因此，考虑 WebSocket 协议，更多的是为了验证 JSON-RPC[3] 的可行性，以及为接下来的要支持的 TCP/IP 协议铺路。也许，你从未意识到这些概念间千丝万缕的联系，可如果我们把每一次 RPC 调用都理解为一组消息，你是不是就能更加深刻地理解 RPC 这个稍显古老的事物了呢？在编写 FakeRPC 的过程中，我使用了 .NET 中的全新数据结构 Channel 来实现消息的转发。以服务端为例，每一个 RPC 请求经过 CallInvoker 处理以后，作为 RPC 响应的结果其实并不是立即发回给客户端，而是通过一个后台线程从 Channel 取出消息再发回客户端。 那么，博主为什么要舍近求远呢？我希望，这篇文章可以告诉你答案。
是的，Orleans v3.0.0 已经发布了，并已经完全支持 .NET Core 3.0。 所以，Orleans 系列是时候继续了，抱歉，让大家久等了。 万丈高楼平地起，这一节我们就先来了解下Orleans的基本使用。
作为一个.NET Developer，自然想要在.NET项目中集成Kafka实现发布订阅功能。那么，目前可用的Kafka客户端有哪些呢？
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