实现 CLR 异步编程模型 并发事件

最新推荐文章于 2025-07-30 12:21:37 发布
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#编程

本文精选了 MSDN 中关于软件开发的实用技术文章，涵盖了多种编程语言和技术框架的应用技巧及最佳实践，适合各阶段开发者深入学习。
CLR via C#线程池与委托异步调用
G_Q_L的博客
08-10 635
CLR线程池CLR线程池一个应用程序最多只能有一个线程池。线程池是为突然大量爆发的线程设计的，通过有限的几个固定线程为大量的操作服务，减少了创建和销毁线程所需的时间，从而提高效率。CLR线程池用于对.NET中线程的管理，其基本的工作方式为： 线程池的最开始是没有线程的，线程池有一个请求队列。 当应用程序请求一个线程的时候，CLR会调用某个方法，将请求放入线程池的请求队列中。 然后线程池会创建新的线程
C#异步编程：从线程到Task的进化之路
weixin_45649283的博客
06-05 973
本文系统解析了异步编程的演进与技术实现。同步编程模型因阻塞执行、资源浪费等问题催生了异步编程，其中async/await通过状态机机制显著提升了代码可读性。深入探讨了C#中Task与Thread的差异、硬件层面的线程实现原理，以及.NET中异步的底层机制（包括JIT编译和异常处理）。异步编程优化了I/O密集型应用性能，但需权衡约80字节的编译开销。技术演进体现了从同步阻塞到高效并发的编程范式转变。
并发事件: 实现 CLR 异步编程模型
cxzhq2002的杂记
02-10 682
Jeffrey RichterGet the sample code for this article. NEW: Explore the sample code online! - or - 代码下载位置: ConcurrentAffairs2007_03.exe (157KB)
CLR 的异步调用的测试
陶醉的专栏
03-04 849
 在 .net中要主线程的delegate begininvoke之后，等待工作线程返回可以System.IAsyncResult ar1while(!ar.IsCompleted){}2ar.AsyncWaitHandle.WaitOne();但是两种方法有本质不同，至少在我的机器上有相当不一样的表现，1是主线程忙等待2是主线程等着个信号就撂摊了，为了验证这点我做了以下测
CLR C#--计算型异步操作
不求上进的码农的博客
09-30 708
线程池的代码从这个队列中提取记录项，将这个记录项派发(dispatch)给一个线程池线程。构造好一个CanceUationTokenSource(一个引用类型)之后，可从它的Token属性获得一个或多个CancellationToken(—个值类型)实例，并传给你的操作，使操作可以取消。线程池是你的应用程序能使用的线程集合。线程池是启 发式的。如果你的应用程序发出请求的速度超过了线程池线程处理它们的速度，就会创建额 外的线程。如果你的应用程序向线程池发出许多请求，线程池会尝试只用这一个线程来服务所有请求。
c# 多线程 执行事件 并发_C#.NET 最基础的线程知识
weixin_39691055的博客
12-01 716
线程的知识太多，知识点有深有浅，往深的研究会涉及操作系统、CPU、内存，往浅了说就是一些语法。没有一定的知识积累，很难把线程的知识写得全面，当然我也没有这个能力。所以想到一个点写一个点，尽量总结一些有用的知识点。线程是个大话题，这个系列可能会有好几遍关于线程的，先从基础的开始，热热身。一些基础概念线程(Thread)是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它是进程中的实际运作单位，一个进程...
16、线程池与异步编程模型详解
food6的博客
07-30 61
本文详细解析了线程池和异步编程模型（APM）的原理、实现与优化策略。内容涵盖线程池性能分析、异步编程的两种主要模式（APM和事件驱动异步模式）、APM的详细实现、异步工作的会合机制、ASP.NET异步页面的应用以及线程池性能优化方法。同时提供了完整的代码示例，帮助开发者理解如何在实际项目中应用这些技术。最后还探讨了异步编程的注意事项和未来发展趋势，是提升应用程序性能和可扩展性的必备知识。
C#网络编程封装类库 - 异步SCKET实现与事件增强
通过以上知识点的介绍，可以看出这个C#网络编程封装类库旨在简化网络通信编程的复杂性，通过异步机制和事件驱动模式，使得开发者能够更加专注于业务逻辑的实现，而无需过多关注底层的网络通信细节。
异步/多线程/任务/并行编程之一:如何选择合适的多线程模型？
01-20
首先，异步编程通常涉及到BeginInvoke和EndInvoke模式，它利用CLR内部的线程池进行管理工作。这种方式不会立即阻塞调用线程，允许程序继续执行其他任务，提高了程序的响应性。多线程则可以直接通过Thread类创建新的...
CLR via C#：精通C#异步编程的7个高效方法
本文旨在全面介绍C#中的异步编程技术，从基础概念到高级主题，逐步深入探讨了异步编程的核心组件和最佳实践。首先，文章对Task和Task对象的生命周期管理、并发与并行的差异及Task实现进行了详细分析，并讨论了线程...
【CLR】C#异步I/O
catshitone的专栏
10-18 973
Windows如何执行I/O操作 以读取磁盘文件类FileStream为例 ，展示下同步和异步I/O的执行流程 同步IO 调用FileStream类的Read方法后，你的线程将从托管代码转为win32用户模式代码。并调用win32的ReadFile函数，此函数将会非配一个叫做I/O请求包（I/O Request Packet,IRP）的数据结构，这个结构里包括：文件句柄，文件中的偏移量，Byte[]数组地址等信息。 然后ReadFile会将你的线程从用户模式变为内核模式，向内核传递IRP数据，从而调用w
.NET 异步详解(更新)
dotNET跨平台
08-07 733
前言博客园（cnblogs.com）中有很多关于 .NETasync/await的介绍，但是很遗憾，很少有正确的，甚至说大多都是“从现象编原理”都不过分。最典型的比如通过前后线程 I...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
.NET平台异步编程演进与实践
在.NET框架中，.NET Common Language Runtime (CLR)提供了`Task`类和`Task Parallel Library (TPL)`，这些工具是实现并发和异步编程的核心。`Task`对象可以表示一个异步操作，并提供了一系列的方法来管理和协调它们...
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