Когда полезно использовать System.Threading.Task?

Я использовал большую часть библиотеки Threading. Я хорошо знаком с созданием новых потоков, созданием BackgroundWorkers и использованием встроенного .NET ThreadPool (все это очень круто).

Однако я никогда не нашел причины использовать класс Task. Я видел, возможно, один или два примера людей, использующих их, но примеры были не очень ясными, и они не дали обзор на высоком уровне, почему нужно использовать задачу вместо нового потока.

Вопрос 1: На высоком уровне, когда используется задача полезная по сравнению с одним из других методов для parallelism в .NET?

Вопрос 2: У кого-нибудь есть пример простой и/или средней сложности, демонстрирующий, как использовать задачи?

Ответы

Ответ 1

Есть два основных преимущества при использовании Task s:

Task может представлять любой результат, который будет доступен в будущем (общая концепция не специфична для .Net и называется future), а не просто вычисление. Это особенно важно в .Net 4.5 с упором на использование Task для асинхронных операций. Поскольку операция, которая получает результат, может завершиться неудачей, Task также может представлять ошибки.
Task имеет множество методов для их работы. Вы можете синхронно ждать, пока он не закончится (Wait()), дождитесь его результата (Result), настройте некоторую операцию, когда Task закончит (ContinueWith()), а также некоторые методы, которые работают с несколькими Task (WaitAll(), WaitAny(), ContinueWhenAll()). Все это возможно с использованием других методов параллельной обработки, но вам придется делать это вручную.

И есть также несколько меньших преимуществ использования Task:

Вы можете использовать пользовательский TaskScheduler, чтобы решить, когда и где будет выполняться Task. Это может быть полезно, например, если вы хотите запустить Task в потоке пользовательского интерфейса, ограничить степень parallelism или имеют Task -уровень чтения-записи читателей.
Task поддержка совместной отмены через CancellationToken.
Task, которые представляют вычисления, имеют некоторые улучшения производительности. Например, они используют очередь обработки для более эффективной обработки, а также поддерживают inlining (выполнение Task, которое еще не началось в потоке, который синхронно ждет его).