watch-screw thread
Смотреть что такое «watch-screw thread» в других словарях:
watch screw thread — noun : a screw thread sometimes used in American watches and having a V profile with a 45 degree included angle for nickel and brass and a 60 degree included angle for steel … Useful english dictionary
Screw machine — A screw machine is a metalworking machine used in the high volume manufacture of turned components.In operation, a screw machine is similar to a lathe. Essentially a screw machine is an automated turret lathe.Screw machines have been replaced by… … Wikipedia
Lathe — A lathe (pronEng|ˈleɪð) is a machine tool which spins a block of material to perform various operations such as cutting, sanding, knurling, drilling, or deformation with tools that are applied to the workpiece to create an object which has… … Wikipedia
Linear actuator — TOC A linear actuator is a device that develops force and motion, from an available energy source, in a linear manner, as opposed to rotationally like an electric motor. There are various methods of achieving this linear motion. Several different … Wikipedia
Mainspring — For the 2007 novel by Jay Lake, see Mainspring (novel). An uncoiled modern watch mainspring … Wikipedia
he|lix — «HEE lihks», noun, plural hel|i|ces, he|lix|es. 1. anything having a spiral, coiled form. A screw thread, a watch spring, or a snail shell is a helix. 2. Architecture. a) a spiral ornament … Useful english dictionary
industrial glass — Introduction solid material that is normally lustrous and transparent in appearance and that shows great durability under exposure to the natural elements. These three properties lustre, transparency, and durability make glass a favoured… … Universalium
spring — springlike, adj. /spring/, v., sprang or, often, sprung; sprung; springing; n., adj. v.i. 1. to rise, leap, move, or act suddenly and swiftly, as by a sudden dart or thrust forward or outward, or being suddenly released from a coiled or… … Universalium
The Rifleman — infobox television show name = The Rifleman format = Western picture format = Black and white runtime = 30 minutes starring = Chuck Connors Johnny Crawford Paul Fix country = United States network = ABC first aired = September 30, 1958 last aired … Wikipedia
Параллельные заметки №4 — продолжаем знакомиться с конструкциями OpenMP
Функции исполняющей среды
Функции синхронизации/блокировки
OpenMP позволяет строить параллельный код без использования этих функций, так как имеются директивы, позволяющие осуществлять определенные виды синхронизации. Однако в ряде случаев эти функции удобны и даже необходимы.
Приведем пример кода, использующий описанные функции. Все создаваемые потоки по очереди выведут сообщения «Begin work» и «End work». Между этими двумя сообщениями от одного потока могут встретиться сообщения от других потоков, выводимых при неудачной попытке войти в закрытую секцию.
На машине с четырьмя ядрами может быть получен следующий вывод:
Begin work, thread 0
Wait. thread 1
Wait. thread 2
Wait. thread 3
Wait. thread 2
Wait. thread 3
Wait. thread 1
End work, thread 0
Begin work, thread 2
Wait. thread 3
Wait. thread 1
Wait. thread 3
Wait. thread 1
End work, thread 2
Begin work, thread 3
Wait. thread 1
Wait. thread 1
End work, thread 3
Begin work, thread 1
End work, thread 1
Функции работы с таймерами
if (условие)
Выполнение параллельной области по условию. Создание нескольких потоков осуществляется только при выполнении некоторого условия. Если условие не выполнено, то код выполняется в последовательном режиме.
num_threads
Явное задание количества потоков, которые будут выполнять параллельную область. По умолчанию выбирается последнее значение, установленное с помощью функции omp_set_num_threads().
Если мы модифицируем пример приведенный выше следующим образом:
то получим следующий вывод:
В следующем выпуске «Параллельных заметок» мы продолжим…
HomeKit через Thread
Технология Thread разработана специально для умных домов, с целью улучшения коммуникации между устройствами. С недавних пор устройства совместимые с HomeKit, могут «общаться» не только используя Wi-Fi и Bluetooth, но и Thread.
Большое преимущество этой технологии в том, что Thread создает меш-сеть (mesh-network). В ней лампочки, термостаты, розетки, датчики и другие устройства могут «разговаривать» друг с другом без ограничений централизованных мостов и хабов. Это потому, что Thread не нуждается ни в мостах, ни в хабах. Если какое-то устройство выходит из строя, пакеты данных просто перешлются на другое устройство в сети. По сути, чем больше в Thread-сети устройств, тем эластичней и надежней становится вся сеть.
Давайте познакомимся с Thread поближе.
Wi-Fi, Bluetooth и Thread
Прежде, чем говорить о Thread как таковом, давайте немного углубимся в историю. Изначально HomeKit поддерживает два нативных способа коммуникации между устройствами: Wi-Fi и Bluetooth Low Energy.
Индустрия устройств для умного дома, разумеется, осознает все эти ограничения, потому появился спрос на усиленную разработку и поддержку Thread в качестве платформы следующего поколения для умных домов, включая и поддержку со стороны Apple, для устройств, использующих HomeKit.
Thread — это peer-to-peer меш-сеть, а это означает, что устройствам в этой сети не нужно подключаться к центральному хабу, чтобы «общаться» между собой. Кроме того, она устроена таким образом, чтобы быть самоподдерживаемой и самовосстанавливаемой, так что даже если какие-то устройства появляются или пропадают, сеть, по необходимости, автоматически себя перенастроит сама. И, наконец, она спроектирована специально для умных домов, что означает особое внимание было обращено к продолжительности работы от аккумулятора и энергопотреблению для устройств, которые не имеют постоянного питания.
Thread-сеть
Углубимся в Thread
Как говорилось выше, Thread — это меш-сеть. Это значит, что устройства в этой сети могут «общаться» без мостов или специальных хабов. Более того, они умеют передавать сообщения друг другу через другие устройства в сети, таким образом «дотягиваясь» даже до тех устройств, которые в нормальном случае недоступны, например, из-за расстояния, стен или других причин. Кроме того, сеть умеет самоорганизоваться в случае, если какие-то из устройств в сети отключаются.
Узлы-роутеры
Каждый узел-роутер подключен ко всем другим роутерам, каждый энд-пойнт подключается только к своему роутеру-родителю.
Энд-пойнт
На момент написания этой статьи (сентябрь 2021), на рынке существуют два устройства, способных быть пограничными роутерами в HomeKit, используя Thread: HomePod mini и Apple TV 4K (2021).
Пограничный роутер
Подключение к сети
Когда устройство, которое «умеет» использовать Thread включается после первичной установки, оно быстро проверяет, есть ли доступная Thread-сеть вокруг. Если да, устройство подключится к сети с годным идентификатором и реквизитами, которые ему выдал пограничный роутер. Сразу после успешного присоединения, устройство становится энд-пойнтом одного из существующих роутеров. Если оно способно само стать ротуером (мы такие устройства называем Full Thread Device), лидер может дать ему указание «повысить» себя до роли роутера, в зависимости от количества доступных роутеров в сети. Если в сети в данный момент менее 16 роутеров, устройство примет роль роутера. Если в сети уже есть 16 роутеров, Thread автоматически оптимизирует роли всех устройств для оптимального покрытия сети. В Thread-сети одновременно может существовать до 32 роутеров.
Если устройство неспособно принять роль роутера, оно остается в роли энд-пойнта. Оно сможет сменить родителя, в зависимости от качества соединения, которое проверяется автоматически во всей сети.
Энд-пойнты
Партиции
Что случится, если у вас дом настолько большой, что некоторые устройства не смогут поддерживать стабильное подключение друг к другу? Если у вас более одного устройства, которое может принять роль пограничного роутера (например, больше одного HomePod mini), они могут создать две независимые Thread-сети, которые вместе смогут покрыть весь ваш дом. Такие независимые сети называются «партициями» (Partitions). Если качество соединения улучшится, эти партиции снова объединятся в одну, а «лишние» пограничные роутеры примут роль обычных узлов-роутеров.
Масштабирование сети
Что насчет максимального количества устройств, которые можно подключить к Thread-сети? В сети всегда будет только один лидер и до 32 узлов-роутеров. К каждому роутеру может быть подключено до 511 энд-пойнтов.
Так что, как видите, вместимость сети довольно-таки огромна и должна покрыть большинство сценариев.
Почему Thread меняет правила игры для HomeKit от Apple
Thread обеспечивает множество существенных преимуществ по сравнению с существующими вариантами подключения, и теперь, когда Apple добавила его в HomePod mini, он готов изменить правила игры для платформы HomeKit. Вот почему.
Почему Нить?
Thread — это новый стандарт подключения к умному дому на основе IP, похожий на Zigbee или Z-wave. Устройства с поддержкой потоков создают ячеистую сеть, которая связывает все различные устройства вместе. С помощью ячеистой сети все они могут подключаться и расширять свой охват намного дальше, чем любое отдельное устройство может подключиться само по себе.
Thread может подключать фонари, термостаты, детекторы дыма, контактные датчики и многое другое, позволяя им общаться по всему дому и расширять их диапазон.
В отличие от Z-Wave и Zigbee (используемых лампами Philips Hue), устройства Thread не требуют для работы собственного концентратора. Они могут подключаться независимо друг от друга. Он также может самовосстановиться, поэтому, если одно устройство выйдет из строя, оно переключится на следующее наиболее существенное соединение и будет продолжать работать.
Вместо одноразового концентратора эти устройства могут подключаться к сети через так называемый пограничный маршрутизатор. Это не само по себе устройство, а функция существующих устройств, которые, возможно, уже есть у вас дома. Некоторые новые маршрутизаторы включают поддержку потоков и, конечно же, HomePod mini.
Thread создаст ячеистую сеть между всеми устройствами с поддержкой Thread в вашем доме, без пользовательской конфигурации, и будет поддерживаться существующими устройствами, которые могут выступать в роли пограничного маршрутизатора.
Кроме того, у него очень низкая задержка, что позволяет использовать его для аксессуаров с батарейным питанием. Поскольку это открытый стандарт, совместимы будут устройства многих производителей.
По сравнению с Bluetooth и Wi-Fi
Мы уже говорили о том, что Thread лучше, чем Zigbee и Z-Wave, потому что не требует работы моста и не имеет особых точек отказа. Теперь сравним с тем, что более распространено в пространстве HomeKit. Это были бы Bluetooth и Wi-Fi.
На данный момент почти все устройства HomeKit, за исключением Philips Hue, используют Wi-Fi или Bluetooth — и то, и другое очень проблематично.
Wi-Fi полезен, потому что независимо от того, где у вас есть устройство в вашем доме, оно может (надеюсь) подключиться к вашей сети, чтобы быть доступным. Он также может упростить удаленный доступ или подключение к вашему Home Hub. Но у него есть проблемы — он работает только на канале 2,4 ГГц, почти всегда требуется, чтобы его подключили к источнику питания, и он должен находиться в зоне действия вашего Wi-Fi для подключения.
Thread может выходить далеко за пределы вашего Wi-Fi и в зоны с низким покрытием вашего дома, просто подключившись к другим устройствам Thread, которые находятся поблизости. Он также может работать от аккумулятора или устройств с низким энергопотреблением, таких как дверные замки, детекторы дыма, лампочки, контактные датчики и многое другое. Предполагая, что ваш Home Hub поддерживает Thread для удаленного подключения, эти устройства Thread HomeKit будут обладать всеми преимуществами Wi-Fi без недостатков.
Затем есть Bluetooth. Bluetooth — это фантастика, потому что он маломощный и позволяет устройствам работать от батареи, а не от розетки. Контактные датчики, замки, датчики температуры и многое другое — это обычные устройства Bluetooth HomeKit.
Эти устройства сталкиваются с собственными проблемами. Они должны находиться в непосредственной близости от вашего домашнего концентратора по Bluetooth, чтобы с ними можно было связаться, когда вашего телефона нет поблизости. Это может быть очень ограничивающим фактором, и автоматизация может дать сбой, если у вас нет Home Hub в пределах досягаемости. Bluetooth тоже не может расширяться.
Задержка — тоже проблема Bluetooth. Задержка неплохая, но может составлять от 80 до 800 миллисекунд. ZigBee составляет от 50 до 230 миллисекунд, а Thread — от 40 до 120 миллисекунд. Из всех них Thread отвечает быстрее всех и имеет лучший диапазон.
Подключено по потоку
Некоммерческая группа, разрабатывающая Thread, существует с 2016 года, но Apple не присоединилась к ней до 2018 года. Хотя мы всегда предполагали, что Thread будет использоваться для аксессуаров HomeKit, прошло некоторое время, прежде чем какое-либо оборудование Apple поддержало этот стандарт.
.NET: Инструменты для работы с многопоточностью и асинхронностью. Часть 1
Публикую на Хабр оригинал статьи, перевод которой размещен в блоге Codingsight.
Вторая часть доступна здесь
Терминология
Процесс (Process) — объект ОС, изолированное адресное пространство, содержит потоки.
Поток (Thread) — объект ОС, наименьшая единица выполнения, часть процесса, потоки делят память и другие ресурсы между собой в рамках процесса.
Многозадачность — свойство ОС, возможность выполнять несколько процессов одновременно
Многоядерность — свойство процессора, возможность использовать несколько ядер для обработки данных
Многопроцессорность — свойство компьютера, возможность одновременно работать с несколькими процессорами физически
Многопоточность — свойство процесса, возможность распределять обработку данных между несколькими потоками.
Параллельность — выполнение нескольких действий физически одновременно в единицу времени
Асинхронность — выполнение операции без ожидания окончания завершения этой обработки, результат же выполнения может быть обработан позднее.
Метафора
Не все определения хороши и некоторые нуждаются в дополнительном объяснении, потому к формально введенной терминологии добавлю метафору о приготовлении завтрака. Приготовление завтрака в этой метафоре — process.
Готовя завтрак с утра я (CPU) прихожу на кухню (Компьютер). У меня 2 руки (Cores). На кухне есть ряд устройств (IO): печь, чайник, тостер, холодильник. Я включаю газ, ставлю на него сковородку и наливаю туда масло, не дожидаясь пока она разогреется (асинхронно, Non-Blocking-IO-Wait), я достаю из холодильника яйца и разбиваю их в тарелку, после чего взбиваю одной рукой (Thread#1), а второй (Thread#2) придерживаю тарелку (Shared Resource). Сейчас бы еще включить чайник, но рук не хватает (Thread Starvation) За это время разогревается сковородка (Обработка результата) куда я выливаю то что взбил. Я дотягиваюсь до чайника и включаю его и тупо смотрю как вода в нем закипает (Blocking-IO-Wait), хотя мог бы за это время вымыть тарелку, где взбивал омлет.
Я готовил омлет используя всего 2 руки, да больше у меня и нет, но при этом в момент взбивания омлета происходило сразу 3 операции: взбивание омлета, придерживание тарелки, разогревание сковородки.CPU — является самой быстрой частью компьютера, IO это то, что чаще всего тормозит, потому часто эффективным решением является занять чем-то CPU пока идет получение данных от IO.
Под инструментами я имею ввиду как программные интерфейсы (API) предоставляемые фреймворком и сторонними пакетами, так и целый программные решения упрощающий поиск каких-либо проблем связанных с многопоточным кодом.
Запуск потока
С момента старта приложение в фоне создает несколько потоков про запас и предоставляет возможность брать их в пользование. Если потоки используются часто и в большом количестве, то пул расширяется, чтобы удовлетворить потребность вызывающего кода. Когда в пуле в нужный момент времени не оказывается свободных потоков он или дождется возврата одного из потоков, либо создаст новый. Из этого следует, что пул потоков отлично подходит для неких коротких действий и плохо подходит, для операций работающих как службы на протяжении всей работы приложений.
Для использования потока из пула, есть метод QueueUserWorkItem, который принимает делегат типа WaitCallback, что по сигнатуре совпадает с ParametrizedThreadStart, а передаваемый в него параметр выполняет туже функцию.
Менее известный метод пула потоков RegisterWaitForSingleObject служит для организации неблокирующих IO операций. Делегат переданный в этот метод будет вызван тогда, когда WaitHandle переданный в метод будет “отпущен”(Released).
Так же есть довольно экзотический способ отправить делегат на выполнение в поток из пула — метод BeginInvoke.
Хочу еще вскользь остановится на функции к вызову которой сводится многие из вышеуказанных методов — CreateThread из Kernel32.dll Win32 API. Существует способ, благодаря механизму extern методов вызвать эту функцию. Я видел такой вызов лишь однажды в жутчайшем примере legacy кода, а мотивация автора сделавшего именно так все еще остается для меня загадкой.
Просмотр и отладка потоков
Task Parallel Library
Рассмотрим варианты запуска и использования Task’а. На примере кода ниже, мы создаем новый таск, который не делает ничего полезного (Thread.Sleep(10000)), но в реальной жизни это должна быть некая сложная задействующая CPU работа.
Task создается с рядом опций:
Последним параметром передан объект scheduler типа TaskScheduler. Этот класс и его наследники предназначены для управления стратегиями распределения Task’ов по потокам, по умолчанию Task будет выполнен на случайном потоке из пула.
К созданному Task’у применен оператор await, а значит код написанный после него, если такой есть будет выполнен в том же контексте (часто это означает что на том же потоке), что и код до await.
Метод помечен как async void, это значит, что в нем допустимо использование оператора await, но вызывающий код не сможет дождаться выполнения. Если такая возможность необходима, то метод должен возвращать Task. Методы помеченные async void встречаются довольно часто: как правило это обработчики событий или другие методы, работающие по принципу выполнить и забыть (fire and forget). Если необходимо не только дать возможность дождаться окончания выполнения, но и вернуть результат, то необходимо использовать Task.
На Task’е что вернул метод StartNew, впрочем как и на любом другом, можно вызвать метод ConfigureAwait с параметром false, тогда выполнение после await продолжится не на захваченном контексте, а на произвольном. Это нужно делать всегда, когда для кода после await не принципиален контекст выполнения. Также это является рекомендацией от MS при написании кода, что будет поставляться упакованном в библиотеку виде.
Давайте еще немного остановимся на том, как можно дождаться окончания выполнения Task’и. Ниже пример кода, с комментариями, когда ожидание сделано условно хорошо и когда условно плохо.
В первом примере мы дожидаемся выполнения Task’и не блокируя вызывающий поток, к обработке результата вернемся лишь когда он уже будет, до тех пор вызывающий поток предоставлен себе.
Во втором варианте мы блокируем вызывающий поток до тех пор пока не будет подсчитан результат метода. Это плохо не только потому, что мы заняли поток, столь ценный ресурс программы, простым безделием, но еще и потому, что если в коде метода что мы вызываем есть await, а контекст синхронизации предполагает возвращение в вызывающий поток после await, то мы получим deadlock: вызывающий поток ждет пока будет вычислен результат асинхронного метода, асинхронный метод тщетно пытается продолжить свое выполнение в вызывающем потоке.
Еще одним недостатком такого подхода является усложненная обработка ошибок. Дело в том, что ошибки в асинхронном коде при использовании async/await обрабатывать очень легко — они ведут себя так же как если бы код был синхронным. В то время, как если мы применяем экзорцизм синхронное ожидание к Task’e оригинальное исключение оборачивается в AggregateException, т.о. Для обработки исключения придется исследовать тип InnerException и самому писать цепочку if внутри одного catch блока или использовать конструкцию catch when, вместо более привычной в C# мире цепочки catch блоков.
Третий и последний примеры так же отмечены плохими по той же причине и содержат все те же проблемы.
Методы WhenAny и WhenAll крайне удобны в ожидании группы Task’ов, они оборачивают группу Task’ов в один, который сработает либо по первому срабатыванию Task’а из группы, либо когда свое выполнение закончат все.
Остановка потоков
Метод Interrupt работает более предсказуемо. Он может прервать поток исключением ThreadInterruptedException только в те моменты, когда поток находится в состоянии ожидания. В такое состояние он переходит подвисая в ожидании WaitHandle, lock или после вызова Thread.Sleep.
Оба описанных выше варианта, плохи своей непредсказуемостью. Выходом является использование структуры CancellationToken и класса CancellationTokenSource. Суть в следующем: создается экземпляр класса CancellationTokenSource и только тот кто им владеет, может остановить операцию вызвав метод Cancel. В саму же операцию передается только лишь CancellationToken. Владельцы CancellationToken не могут сами отменить операцию, а могут лишь проверить не была ли операция отменена. Для этого есть булево свойство IsCancellationRequested и метод ThrowIfCancelRequested. Последний сгенерирует исключение TaskCancelledException если на пародившем CancellationToken экземпляре CancellationTokenSource был вызван метод Cancel. И именно этот метод я рекомендую использовать. Это лучше предыдущих вариантов получением полного контроля над тем в какие моменты исключение операция может быть прервана.
Самым жестоким вариантом остановки потока, является вызов функции Win32 API TerminateThread. Поведение CLR после вызова этой функции может быть непредсказуемым. На MSDN же про эту функцию написано следующее: “TerminateThread is a dangerous function that should only be used in the most extreme cases. “
Преобразование legacy-API в Task Based с помощью метода FromAsync
Это лишь пример и делать такое со встроенными типами вам вряд ли придется, но любой старый проект просто кишит методами BeginDoSomething возвращающими IAsyncResult и методами EndDoSomething его принимающими.
Преобразование legacy-API в Task Based с помощью класса TaskCompletionSource
Еще один важный для рассмотрения инструмент, это класс TaskCompletionSource. По функциям, назначению и принципу работы он чем-то может напомнить метод RegisterWaitForSingleObject класса ThreadPool о котором я писал выше. С помощью этого класса можно легко и удобно оборачивать старые асинхронные API в Task’и.
TaskCompletionSource как раз отлично подходит для обертки в Task’и legacy-API построенных вокруг событийной модели. Суть его работы в следующем: у объекта этого класса есть публичное свойство типа Task состоянием которого можно управлять через методы SetResult, SetException и пр. Класса TaskCompletionSource. В местах же где был применен оператор await к этому Task’у он будет выполнен или обрушен с исключением в зависимости от примененного к TaskCompletionSource метода. Если все еще не понятно, то давайте посмотрим на этот пример кода, где некое старое API времен EAP заворачивается в Task при помощи TaskCompletionSource: при срабатывании события Task будет переведен в состояние Completed, а метод применивший к этому Task’у оператор await возобновит свое выполнение получив объект result.
TaskCompletionSource Tips & Tricks
Обертка старых API это не все что можно провернуть с помощью TaskCompletionSource. Использование этого класса открывает интересную возможность проектирования различных API, на Task’ах, что не занимают потоки. А поток, как мы помним ресурс дорогой и количество их ограничено (в основном объемом RAM). Этого ограничения легко достичь разрабатывая, например, нагруженное web-приложение со сложной бизнес логикой. Рассмотрим те возможности о которых я говорю на реализации такого трюка как Long-Polling.
Если коротко суть трюка вот в чем: вам нужно получать от API информацию о некоторых событиях происходящих на его стороне, при этом API по каким-то причинам не может сообщить о событии, а может лишь вернуть состояние. Пример таких — все API построенные поверх HTTP до времен WebSocket или при невозможности по какой-то причине использовать эту технологию. Клиент может спросить у HTTP сервера. HTTP сервер не может сам спровоцировать общение с клиентом. Простым решением является опрос сервера по таймеру, но это создает дополнительную нагрузку на сервер и дополнительную задержку в среднем TimerInterval / 2. Для обхода этого был изобретен трюк получивший название Long Polling, которые предполагает задержку ответа от сервера до тех пор пока не истечет Timeout или не произойдет событие. Если событие произошло, то оно обрабатывается, если нет, то запрос посылается заново.
Но такое решение покажет себя ужасно, как только число клиентом ожидающих событие вырастет, т.к. Каждый такой клиент в ожидании события занимает целый поток. Да и получаем дополнительную задержку в 1мс на срабатывании события, чаще всего это не существенно, но зачем делать ПО хуже чем оно может быть? Если же убрать Thread.Sleep(1), то зазря загрузим одно ядро процессора на 100% в холостую вращаясь в бесполезном цикле. С помощью TaskCompletionSource можно легко переделать этот код и решить все обозначенные выше проблемы:
Этот код не является production-ready, а лишь демонстрационным. Для использования в реальных случаях нужно еще, как-минимум, обработать ситуацию когда сообщение пришло в момент, когда его никто не ожидает: в таком случае метод AsseptMessageAsync должен вернуть уже завершенный Task. Если же этот случай и является наиболее частым, то можно подумать и об использовании ValueTask.
При получении запроса на сообщение мы создаем и помещаем в словарь TaskCompletionSource, а далее ждем что произойдет первее: истечет заданный интервал времени или будет получено сообщение.
ValueTask: зачем и как
Из-за желания немного оптимизировать, и легкой боязни по-поводу того что сгенерирует Roslyn компилируя этот код, можно этот пример переписать следующим образом:
Действительно же оптимальным решением в этом случае будет оптимизировать hot-path, а именно получение значения из словаря вообще без лишних аллокаций и нагрузки на GC, в то время когда в тех редких случаях, когда нам все таки нужно идти в IO за данными все останется плюс/минус по старому:
Давайте подробнее разберем этот фрагмент кода: при наличиии значения в кеше мы создаем структуру, в противном случае реальный же таск будет завернут в значимый. Вызывающему коду все равно по какому пути выполнялся этот код: ValueTask с точки зрения синтаксиса C# будет вести себя так же как и обычный Task в этом случае.
TaskScheduler’ы: управление стратегиями запуска Task’ов
Для удобной отладки всего связанного с Task’ами в Visual Studio есть окно Tasks. В этом окне можно увидеть текущее состояние задачи и перейти к выполняемой в данный момент строчке кода.
PLinq и класс Parallel
Статический класс Parallel предоставляет методы для параллельного перебора коллекции Foreach, выполнения цикла For и выполнения нескольких делегатов в параллель Invoke. Выполнение текущего потока будет остановлено до окончания выполнения расчетов. Количество потоков можно сконфигурировать передав ParallelOptions последним аргументом. С помощью опций также можно указать TaskScheduler и CancellationToken.
Выводы
Когда я начинал писать эту статью по материалам своего доклада и информации что собрал за время работы после него, я не ожидал, что ее получится так много. Сейчас, когда текстовый редактор в котором я набираю эту статью укоризненно говорит мне о том, что пошла 15я страница, я подведу промежуточные итоги. Другие трюки, API, визуальные инструменты и подводные камни будут рассмотрены в следующей статье.