多线程异步处理
多线程和异步的异同和使用场景
多线程和异步的异同和使⽤场景
⼀、多线程和异步的异同
1、多线程和异步的相同：都可以解决线程阻塞，响应慢的问题。
2、多线程和异步的不同：
异步线程可以减少共享变量，减少死锁可能，异步操作⽆须额外的线程负担。
但采⽤回调⽅式复杂度较⾼，切不易调试。
多线程程中的处理程序依然是顺序执⾏，编程相对简单⽽且易理解，但编程简单本质上是进程中⼀段并发运⾏的代码，需要操作系统投⼊CPU资源来运⾏和调度，
，线程的使⽤（滥⽤）会给系统带来上下⽂切换的额外负担。
并且线程间的共享变量可能造成死锁的出现。
⼆使⽤场景
1、异步适⽤于IO操作（⽂件，⽹络数据修改，数据库操作、Web Service、HttpRequest以及.Net Remoting等跨进程的调⽤）
2、多线程适⽤于需要长时间CPU运算的场合（例如耗时较长的图形处理和算法执⾏）
注意：可以使⽤线程来执⾏耗时较长的I/O操作。
只适⽤于只有少数⼏个并发操作的时候，如果需要处理⼤量的并发操作时就不合适。
Android 多线程和异步处理
Android 多线程和异步处理Android操作系统是基于Linux内核的，而Linux内核天生支持多线程的能力。
在Android开发中，多线程和异步处理是必不可少的技术。
本文将介绍Android多线程和异步处理的相关知识。
一、多线程概述多线程是指在一个进程中同时执行多个线程，每个线程都是独立运行的，可以完整的拥有自己的资源和运行环境。
在Android应用中，多线程的使用可以提高程序的性能和用户体验。
1.1 多线程的优点通过使用多线程，可以将一些耗时的操作和主线程分开，提高程序的响应速度。
同时，多线程还可以充分利用多核处理器的计算能力，提高程序的运行效率。
1.2 多线程的分析与设计在使用多线程时，需要充分考虑线程安全性和资源的合理分配。
可以使用线程池来管理和控制线程的创建和销毁，使得线程的创建和销毁过程更加高效。
二、Android多线程实现方式Android中提供了多种多线程的实现方式，下面将介绍几种常见的实现方式。
2.1 继承Thread类继承Thread类是一种常见的实现多线程的方式。
通过继承Thread 类并重写run方法，可以实现自定义的线程功能。
```javapublic class MyThread extends Thread{@Overridepublic void run(){// 线程执行的代码}}```2.2 实现Runnable接口实现Runnable接口是另一种实现多线程的方式。
通过实现Runnable接口并实现run方法，也可以实现自定义的线程功能。
```javapublic class MyRunnable implements Runnable{@Overridepublic void run(){// 线程执行的代码}```2.3 使用Handler实现多线程在Android开发中，我们经常需要在子线程中更新UI界面。
这时可以使用Handler来实现多线程和UI更新的交互。
caffeine loadingcache 多线程异步刷新机制
caffeine loadingcache 多线程异步刷新机制你的问题似乎有点混淆，因为"Caffeine"和"LoadingCache"通常是与Java缓存相关的库，而"多线程异步刷新机制"可能涉及到异步编程和线程管理。
首先，让我们澄清一下几个概念：1. Caffeine: Caffeine是一个Java缓存库，用于提供高性能的本地缓存实现。
它支持各种策略，例如自动回收和刷新。
你可以使用Caffeine来创建LoadingCache，其中包含加载缓存条目的逻辑。
2. LoadingCache: LoadingCache是Guava库中的一部分，它是一个带有自动加载功能的缓存接口。
你可以配置它，以在缓存中不存在某个键时自动加载相应的值。
如果你想要实现多线程异步刷新机制，可以考虑以下步骤：1. 使用Caffeine创建LoadingCache：```javaLoadingCache<Key, Value> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(100).refreshAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES).build(key -> loadData(key));```这里的`loadData`是一个方法，用于加载缓存中不存在的数据。
2. 异步刷新机制：你可以考虑使用CompletableFuture或类似的异步工具来执行异步刷新。
例如，你可以使用`CompletableFuture.supplyAsync`来异步加载数据：```javaprivate CompletableFuture<Value> loadDataAsync(Key key) {return CompletableFuture.supplyAsync(() -> loadData(key));}```3. 手动刷新：如果需要手动触发刷新，你可以使用`cache.refresh(key)`方法：```javacache.refresh(key);```这将异步地加载新的值，并在加载完成后更新缓存。
VBA中的多线程处理和异步操作方法
VBA中的多线程处理和异步操作方法在编程中，为了提高程序的效率和响应速度，我们经常会遇到需要进行多线程处理和异步操作的需求。
在VBA中，虽然没有原生支持多线程的功能，但是我们可以利用一些技巧和方法来进行多线程处理和异步操作。
本文将介绍VBA中常用的多线程处理和异步操作方法，帮助你提高程序的效率和响应速度。
1. 多线程处理方法在VBA中，我们可以利用Windows API函数来实现多线程处理。
具体的步骤如下：（1）声明API函数首先，我们需要在VBA代码顶部的模块中声明API函数。
例如，我们可以声明CreateThread函数，该函数可以创建一个新的线程：```vba#If VBA7 ThenDeclare PtrSafe Function CreateThread Lib "kernel32" (ByVal lpThreadAttributes As LongPtr, ByVal dwStackSize As LongPtr, ByVal lpStartAddress As LongPtr, ByVal lpParameter As LongPtr, ByVal dwCreationFlags As Long, ByRef lpThreadId As LongPtr) As LongPtr#ElseDeclare Function CreateThread Lib "kernel32" (ByVal lpThreadAttributes As Long, ByVal dwStackSize As Long, ByVal lpStartAddress As Long, ByVallpParameter As Long, ByVal dwCreationFlags As Long, ByRef lpThreadId As Long) As Long#End If```（2）创建新线程接下来，我们可以编写一个Sub或Function，用于执行需要在新线程中进行的操作。
C#多线程开发：并行、并发与异步编程
C#多线程开发：并⾏、并发与异步编程概述现代程序开发过程中不可避免会使⽤到多线程相关的技术，之所以要使⽤多线程，主要原因或⽬的⼤致有以下⼏个：1、业务特性决定程序就是多任务的，⽐如，⼀边采集数据、⼀边分析数据、同时还要实时显⽰数据；2、在执⾏⼀个较长时间的任务时，不能阻塞UI界⾯响应，必须通过后台线程处理；3、在执⾏批量计算密集型任务时，采⽤多线程技术可以提⾼运⾏效率。
传统使⽤的多线程技术有：1. Thread & ThreadPool2. Timer3. BackgroundWorker⽬前，这些技术都不再推荐使⽤了，⽬前推荐采⽤基于任务的异步编程模型，包括并⾏编程和Task的使⽤。
Concurrency并发和Multi-thread多线程不同你在吃饭的时候，突然来了电话。
1. 你吃完饭再打电话，这既不并发也不多线程2. 你吃⼀⼝饭，再打电话说⼀句话，然后再吃饭，再说⼀句话，这是并发，但不多线程。
3. 你有2个嘴巴。
⼀个嘴巴吃饭，⼀个嘴巴打电话。
这就是多线程，也是并发。
并发：表⽰多个任务同时执⾏。
但是有可能在内核是串⾏执⾏的。
任务被分成了多个时间⽚，不断切换上下⽂执⾏。
多线程：表⽰确实有多个处理内核，可同时处理多个任务。
⼀、并发编程：使⽤ThreadPool轮询并发⽅法是使⽤⼀个List（或其他容器）把所有的对象放进去，创建⼀个线程（为了防⽌UI假死，由于这个线程创建后会⼀直执⾏切运算密集，所以使⽤TheadPool和Thread差别不⼤），在这个线程中使⽤foreach(或for)循环依次对每个对象执⾏ReceiveData⽅法，每次执⾏的时候创建⼀个线程池线程来执⾏。
代码如下：使⽤Task轮询并发⼆、并⾏编程：private static bool IsPrimeNumber(int number){if (number < 1){return false;}if (number == 1 && number == 2){return true;}for (int i = 2; i < number; i++){if (number % i == 0){return false;}}return true;} 如果不采⽤并⾏编程，常规实现⽅法：for (int i = 1; i <= 10000; i++){bool b = IsPrimeNumber(i);Console.WriteLine($"{i}:{b}");}采⽤并⾏编程⽅法Parallel.For(1, 10000, x=>{bool b = IsPrimeNumber(x);Console.WriteLine($"{i}:{b}");})Parallel类还有⼀个ForEach⽅法，使⽤和For类似。
C#多线程系列之异步回调（委托）
C#多线程系列之异步回调（委托）本⽂参考⾃,纯属读书笔记在解析异步回调之前,先看同步回调的执⾏过程,以及代码原理。
1、线程的同步执⾏同步执⾏：在主线程执⾏的时候，主线程调⽤⼀个其它⽅法，此时主线程阻塞，等待调⽤⽅法执⾏完成后主线程才能继续执⾏。
代码如下:class Program{static void Main(string[] args){for (int i = 1; i < 11; i++) {if (i == 5) {Console.WriteLine("调⽤TakeAWhile⽅法并等待其执⾏完成");Console.WriteLine("开始执⾏TakeAWhile⽅法,时间:{0}", DateTime.Now);int result = TakeAWhile(0, 6000);if (result == 1) {Console.WriteLine("TakeAWhile⽅法执⾏完成");}Console.WriteLine("TakeAWhile⽅法执⾏完毕,时间:{0}", DateTime.Now);}Thread.Sleep(30);Console.WriteLine(i.ToString());}}static int TakeAWhile(int data, int time) {Thread.Sleep(time);return ++data;}}从上⾯的结果得出当程序开始调⽤TakeAWhile⽅法后,主线程阻塞,当TakeAWhile⽅法调⽤完毕之后,主线程⼜重新开始运⾏,这个过程就是线程的同步执⾏的过程.2、线程的异步执⾏what is 异步执⾏?异步执⾏:在主线程执⾏的时候,打开⼀个⼦线程,主线程不会像同步执⾏的那样等待⼦线程的结果返回后在执⾏,主线程会继续执⾏,当主线程需要⼦线程的运⾏结果时,主线程直接调⽤⼦线程的运⾏结果,如果⼦线程的运⾏结果还没有出来,那么主线程等待,直到⼦线程执⾏结束,主线程拿到⼦线程的运⾏结果,主线程在继续。
异步线程处理需要注意的事项
异步线程处理需要注意的事项异步线程处理是指在一个程序中，有些任务可以在后台独立运行，不影响主线程的执行。
异步线程处理可以提高程序的性能和用户体验，但也会带来一些挑战和风险。
本文将介绍异步线程处理的概念、原理、优势和缺陷，以及在实践中需要注意的事项。
1. 异步线程处理的概念和原理1.1 异步线程处理的概念异步线程处理是一种编程模式，它允许程序在不等待某个任务完成的情况下，继续执行其他任务。
异步线程处理通常涉及两个或多个线程，一个是主线程，负责处理用户交互和业务逻辑；另一个或多个是后台线程，负责执行耗时或复杂的任务，如网络请求、文件读写、数据处理等。
异步线程处理的目的是提高程序的响应速度和资源利用率，避免主线程被阻塞或占用过多资源。
1.2 异步线程处理的原理异步线程处理的原理是利用操作系统提供的多线程机制，创建和管理不同的执行单元。
每个线程都有自己的栈空间和局部变量，但可以共享全局变量和堆空间。
操作系统负责调度各个线程的运行，根据优先级、时间片等因素，决定哪个线程获得CPU资源。
当一个线程在执行某个任务时，其他线程可以在等待或执行其他任务。
当一个线程完成了某个任务时，它可以通过回调函数、事件、信号等方式通知主线程或其他线程。
2. 异步线程处理的优势和缺陷2.1 异步线程处理的优势异步线程处理有以下几个优势：提高程序的响应速度。
通过将耗时或复杂的任务放在后台执行，主线程可以及时响应用户的操作和请求，提高用户体验和满意度。
提高程序的并发能力。
通过创建多个后台线程，程序可以同时执行多个任务，提高程序的效率和吞吐量。
提高程序的可扩展性。
通过将任务分解为多个子任务，并分配给不同的后台线程执行，程序可以更容易地适应不同的需求和场景。
提高程序的容错性。
通过将任务隔离在不同的后台线程中执行，程序可以更好地处理异常和错误，避免影响主线程或其他任务。
2.2 异步线程处理的缺陷异步线程处理也有以下几个缺陷：增加程序的复杂度。
多线程异步通信,OVERLAPPED,CreateEvent,GetOverlappedResult
在一个程序中，假设存在两个端口（不限于端口，文件等均可以）之间的通信，因端口数据读写远慢于CPU运行，因此常采用异步通信方式。
示例如下：端口A发送信息，端口B接收，此时针对收发信息都采用异步通信：（1）B接收信息时新建一个线程，并在新建线程中定义一个结构体OVERLAPPED ov; OVERLAPPED是一个包含了用于异步输入输出的信息的结构体。
同时利用ov.hEvent = CreateEvent( NULL,FALSE, FALSE, NULL );新建一个对象事件，该事件用来表明相应任务的执行状况，以此来进行异步通信控制。
（2）在新建线程中执行端口信息读操作，例如FLAG=ReadFile(hDevice, pbyData, ulWriteCount, pulNumberofWritten, ov);其中ov就是异步结构体，其中ov.internal为系统内部值，执行完ReadFile之后，若internal=0，则FLAG=TURE，若Internal!=0表示出现错误或PENDING，于是ReadFile返回FALSE。
然后执行GetLastError判断异常类型。
GetLastError值就是Internal值。
（3）若GetLastError获得的结果为ERROR_IO_PENDING，说明读信息操作正在后台执行。
这也是最常遇到的情况。
因为在异步操作中，程序执行完ReadFile后不等其返回结果就转去执行下一步程序或别的线程，IO操作速度跟不上，即返回ERROR_IO_PENDING。
（4）此时，程序已在别的线程执行，此处通过设置GetOverlappedResult( hDevice, ov, pulNumberofRead, TRUE )等待ReadFile的执行结果。
当ReadFile执行成功，会设置ov.hEvent的内容（前面CreateEvent的作用就体现于此），以此触发GetOverlappedResult，表明执行成功。
C#异步和多线程以及THREAD、THREADPOOL、TASK区别和使用方法
C#异步和多线程以及THREAD、THREADPOOL、TASK区别和使⽤⽅法本⽂的⽬的是为了让⼤家了解什么是异步？什么是多线程？如何实现多线程？对于当前C#当中三种实现多线程的⽅法如何实现和使⽤？什么情景下选⽤哪⼀技术更好？第⼀部分主要介绍在C#中异步（async/await）和多线程的区别，以及async/await使⽤⽅法。
第⼆部分主要介绍在C#多线程当中Thread、ThreadPool、Task区别和使⽤⽅法。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------async/await这⾥的异步只是⼀种编程模式，⼀个编程接⼝设计为异步的，⼤多数时候都是为了灵活地处理并发流程需求的，对于async/await⽤法请看以下代码：static void Main(string[] args){_ = Async1();Console.WriteLine("...............按任意键退出");Console.ReadKey();}static async Task Async1(){Console.WriteLine("异步开始");var r = await Async2();var x = await Async3(r);Console.WriteLine("结果是 {0}", r + x);}static async Task<int> Async2(){await Task.Delay(1000);//⼀种异步延迟⽅法return 100;}static async Task<int> Async3(int x){await Task.Delay(1000);return x % 7;}执⾏结果：使⽤async关键字修饰的⽅法为异步⽅法，async关键字要和await关键字⼀同使⽤才会⽣效。
后端开发知识：后端开发中的异步和并行处理技术
后端开发知识：后端开发中的异步和并行处理技术对于后端开发者来说，异步和并行处理技术是非常重要的一部分。
在处理大量的数据和网络请求时，采用异步和并行处理技术能够大大提高程序的性能和效率。
在本篇文章中，我们将会深入探讨异步和并行处理技术在后端开发中的应用和实现。
一、异步处理技术异步处理技术指的是一种事件驱动的编程方法。
在传统的同步处理中，程序会按照预先设定的步骤和顺序进行执行，而在异步处理中，程序不需要等待当前的操作完成以后再执行下一个操作，而是直接进行下一个操作。
当上一个操作完成后，程序会通过回调函数或者其他方式进行通知，然后再进行下一步操作。
这种编程方法能够极大地提高程序的执行速度和处理效率。
在后端开发中，异步处理技术被广泛地应用于处理数据和网络请求。
比如，在处理大量的网络请求时，采用异步处理技术可以使程序更加灵活、高效地应对各种情况。
另外，如果在程序中使用了一些耗时的操作，比如文件读写、数据库查询等，使用异步处理技术可以让程序不会被这些操作耗费太多时间，从而提高程序的响应速度和用户体验。
下面是一个异步处理的例子：```pythonimport asyncioasync def my_coroutine():print("Start coroutine")await asyncio.sleep(1)print("Coroutine completed")loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(asyncio.gather(my_coroutine(),my_coroutine(),my_coroutine()))```该例子中，我们使用了Python 3.5及以上版本的标准库asyncio 来实现异步处理。
程序定义了一个my_coroutine协程函数，该函数会在启动时打印出一行信息，然后等待1秒钟，最后再打印一行信息。
C#多线程和异步（二）——Task和asyncawait详解
C#多线程和异步（⼆）——Task和asyncawait详解⼀、什么是异步 同步和异步主要⽤于修饰⽅法。
当⼀个⽅法被调⽤时，调⽤者需要等待该⽅法执⾏完毕并返回才能继续执⾏，我们称这个⽅法是同步⽅法；当⼀个⽅法被调⽤时⽴即返回，并获取⼀个线程执⾏该⽅法内部的业务，调⽤者不⽤等待该⽅法执⾏完毕，我们称这个⽅法为异步⽅法。
异步的好处在于⾮阻塞(调⽤线程不会暂停执⾏去等待⼦线程完成)，因此我们把⼀些不需要⽴即使⽤结果、较耗时的任务设为异步执⾏，可以提⾼程序的运⾏效率。
net4.0在ThreadPool的基础上推出了Task类，微软极⼒推荐使⽤Task来执⾏异步任务，现在C#类库中的异步⽅法基本都⽤到了Task；net5.0推出了async/await，让异步编程更为⽅便。
本篇主要介绍Task、async/await相关的内容，其他异步操作的⽅式会在下⼀篇介绍。
⼆、Task介绍 Task是在ThreadPool的基础上推出的，我们简单了解下ThreadPool。
ThreadPool中有若⼲数量的线程，如果有任务需要处理时，会从线程池中获取⼀个空闲的线程来执⾏任务，任务执⾏完毕后线程不会销毁，⽽是被线程池回收以供后续任务使⽤。
当线程池中所有的线程都在忙碌时，⼜有新任务要处理时，线程池才会新建⼀个线程来处理该任务，如果线程数量达到设置的最⼤值，任务会排队，等待其他任务释放线程后再执⾏。
线程池能减少线程的创建，节省开销，看⼀个ThreadPool的栗⼦吧static void Main(string[] args){for (int i = 1; i <=10; i++){//ThreadPool执⾏任务ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback((obj) => {Console.WriteLine($"第{obj}个执⾏任务");}),i);}Console.ReadKey();} 上边的代码通过ThreadPool执⾏了10个任务，执⾏结果为： ThreadPool相对于Thread来说可以减少线程的创建，有效减⼩系统开销；但是ThreadPool不能控制线程的执⾏顺序，我们也不能获取线程池内线程取消/异常/完成的通知，即我们不能有效监控和控制线程池中的线程。
处理异步的几种方法
处理异步的几种方法在计算机编程中，异步处理指的是一种通过将任务从主线程中抽离出来并在后台进行处理的方法。
这种方法能够提高程序的并发性和性能，因为它可以在等待一些操作的同时进行其他的任务。
在处理异步的过程中，我们可以使用多种技术和方法。
以下是处理异步的几种常见方法：1. 回调函数（Callback）：回调函数是处理异步的最基本的方法之一、在这种方法中，我们将一个函数作为参数传递给异步函数。
当异步函数完成后，它将调用回调函数，并将结果作为参数传递给它。
这种方法的一个缺点是可能导致回调地狱，即多层嵌套的回调函数，使代码难以阅读和维护。
2. Promise：Promise是一种更强大、更灵活的处理异步的方法。
它可以将多个异步操作链接在一起，并在每个操作完成后执行相应的回调函数。
Promise具有三种状态：Pending（等待）、Fulfilled（完成）和Rejected（拒绝）。
Promise通过.then(方法链接回调函数，并可以通过.catch(方法捕捉错误。
3. 异步/等待（Async/Await）：异步/等待是基于Promise的一种较新的异步处理方法。
它使得异步代码看起来像是同步的，更易于理解和维护。
在使用异步/等待时，我们可以使用async关键字将一个函数定义为异步函数，并使用await关键字等待一个Promise的解决。
在等待期间，异步函数会让出主线程，并执行其他的任务。
5. 并发编程（Concurrent programming）：并发编程是一种处理异步的高级技术。
它通过将任务分为多个并发的子任务来提高程序的性能。
并发编程能够充分利用多核处理器的优势，将任务并行执行，以加快程序的运行速度。
在并发编程中，我们可以使用线程、进程、协程等方式来实现任务的并发执行。
以上是处理异步的几种常见方法。
不同的方法适用于不同的场景和需求，开发者可以根据具体情况选择合适的方法。
需要注意的是，异步处理可能会引入一些额外的复杂性和难以调试的问题，因此在实施异步处理时，需要仔细考虑各种因素，并遵循最佳实践。
php 异步执行方法 -回复
php 异步执行方法-回复PHP是一种广泛使用的脚本语言，可以用于开发Web应用程序。
在开发过程中，有时需要处理一些耗时的操作，例如访问外部API、执行复杂的计算任务或处理大量的数据。
为了提高程序的性能和用户体验，可以使用异步执行方法来处理这些耗时的操作。
异步执行是一种并行处理的方式，可以在执行某个操作的同时执行其他任务。
与之相对的是同步执行，即按顺序逐个执行任务。
异步执行可以显著提高程序的性能，因为它允许同时处理多个任务。
在PHP中，有多种实现异步执行的方法。
接下来，我们将一步一步介绍这些方法。
1. 使用多线程一种实现异步执行的方法是使用多线程。
PHP支持多线程，可以使用线程扩展（Thread Extension）来创建和管理线程。
通过创建多个线程，每个线程执行一个任务，程序可以同时并行执行这些任务。
这种方法适用于那些需要同时执行多个独立任务的情况。
2. 使用进程池另一种实现异步执行的方法是使用进程池。
PHP提供了进程控制函数，可以创建子进程来执行任务。
通过创建一个进程池，并将任务分配给空闲的子进程，可以实现异步执行。
这种方法适用于那些需要执行大量且相互独立的任务的情况。
3. 使用消息队列消息队列是一种常见的异步执行方法，可以将任务提交到队列中，然后由一个或多个消费者来处理。
PHP提供了扩展来支持消息队列，例如Gearman和RabbitMQ。
通过将任务放入队列中，生产者可以继续处理其他任务，而消费者可以从队列中获取任务并执行。
这种方法适用于那些需要异步执行的任务数量不定的情况。
4. 使用协程协程是一种轻量级线程，可以在同一个线程中执行多个协程。
PHP提供了协程扩展，可以通过创建协程来实现异步执行。
协程可以在遇到耗时操作时让出执行权，然后在操作完成后继续执行。
这种方法适用于那些需要同时执行多个任务，但每个任务之间存在依赖关系的情况。
无论使用哪种方法，异步执行都可以提高程序的性能和用户体验。
它可以减少等待时间，提高处理速度，并允许同时处理多个任务。
VBA中的多线程和异步操作技巧
VBA中的多线程和异步操作技巧在VBA中，多线程和异步操作可以提高程序的性能和响应速度。
多线程允许程序同时执行多个任务，而不阻塞主程序的执行。
异步操作则允许程序执行长时间运行的任务而不影响用户界面的响应。
在VBA中实现多线程和异步操作需要一些技巧和方法。
下面将介绍一些常用的技巧和方法来实现多线程和异步操作。
1.使用多线程在VBA中，可以使用类模块来实现多线程。
创建一个类模块，然后在这个类模块中添加一个公共过程来执行需要在另一个线程中执行的任务。
在主程序中，创建线程实例并调用这个过程来启动线程，这样就可以实现多线程。
下面是一个简单的示例代码来演示如何在VBA中实现多线程：```vba'Class Module: ThreadClassPublic Sub StartThreadDim t As ThreadClassSet t = New ThreadClasst.RunThreadEnd SubPublic Sub RunThread'执行需要在另一个线程中执行的任务MsgBox "Thread is running!"End Sub``````vba'Main ModuleSub MainDim t As ThreadClassSet t = New ThreadClasst.StartThreadEnd Sub```在这个示例中，创建了一个名为ThreadClass的类模块，其中包含了一个StartThread过程用于启动线程，并在RunThread过程中执行需要在另一个线程中执行的任务。
在主程序中，创建了一个ThreadClass的实例并调用StartThread过程来启动线程。
2. 使用Application.OnTime方法另一种实现异步操作的方法是使用Application.OnTime方法。
通过在程序中使用Application.OnTime方法，可以在未来的一些特定时间执行指定的过程。
java多线程异步执行方法
java多线程异步执行方法
Java多线程异步执行方法是指通过多线程的方式，实现多个任务可以同时执行，提高程序的效率。
在Java中，多线程异步执行方法通常使用Thread、Runnable接口或Callable接口实现。
在实际应用中，可以根据任务的特点选择不同的方式进行实现。
使用Thread类实现多线程异步执行方法时，需要继承Thread类并重写run()方法，在run()方法中编写需要执行的任务代码。
然后，创建多个Thread对象并启动线程，即可实现多个任务的异步执行。
使用Runnable接口实现多线程异步执行方法时，需要实现Runnable接口并重写run()方法。
然后，创建多个Thread对象并将Runnable对象作为参数传入Thread构造函数中，再启动线程，即可实现多个任务的异步执行。
使用Callable接口实现多线程异步执行方法时，需要实现Callable接口并重写call()方法，在call()方法中编写需要执行的任务代码。
然后，创建多个FutureTask对象并将Callable对象作为参数传入FutureTask构造函数中，再将FutureTask对象作为参数传入Thread构造函数中，最后启动线程，即可实现多个任务的异步执行。
总之，在Java中实现多线程异步执行方法需要选择适合自己的方式，并根据不同的任务特点进行实现，以提高程序的效率。
- 1 -。
c#之多线程异步（一）
c#之多线程异步（⼀）1. 计算机概念进程：应⽤程序在服务器上运⾏时占⽤的资源合集。
进程之间互不⼲扰线程：程序执⾏的最⼩单位，响应操作的最⼩执⾏单位。
线程也有属于⾃⼰的计算资源，⼀个进程有多个线程。
多线程：⼀个进程中有多个线程在并发执⾏。
2.c#定义多线程Thread类：是.netFramework对线程对象的封装，通过Thread来完成操作，其本质是通过向操作系统得到的执⾏流。
因为线程这个东西是属于操作系统的，不是c#的，c#语⾔中只是封装了这个类来对它进⾏操作。
CurrentThread：当前线程；类中的定义：//// 摘要:// Gets the currently running thread.//// 返回结果:// A System.Threading.Thread that is the representation of the currently running// thread.public static Thread CurrentThread { get; }ManagedThreadId：它是.Net平台给Thread起的名字，就是个int值，⽤来区分不同线程的，尽量不重复。
//// 摘要:// Gets a unique identifier for the current managed thread.（获取当前托管线程的唯⼀标识符。
）//// 返回结果:// An integer that represents a unique identifier for this managed thread.public int ManagedThreadId { get; }下⾯简单只有⼀个⼦线程的例⼦：public partial class Form1 : Form{public Form1(){InitializeComponent();}///<summary>///同步⽅法///</summary>///<param name="sender"></param>///<param name="e"></param>private void btn_Click(object sender, EventArgs e){Console.WriteLine($"******* **************btn_Click 同步⽅法 start {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString()}-{DateTime.Now.ToLongDateString()}*************************");int j = 0;int k = 1;int m = j + k;for (int i = 0; i < 5; i++){DoSomethingLong($"btn_Click_{i}");}Console.WriteLine($"**************************btn_Click 同步⽅法 end {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString()}-{DateTime.Now.ToLongDateString()}******* ********");}private void DoSomethingLong(string name){Console.WriteLine($"**************************DoSomethingLong start {name}-{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString()}-{DateTime.Now.ToLongDateString()}***** *********");long IResult = 0;for (int i = 0; i < 100000000; i++){IResult = i;}Console.WriteLine($"**************************DoSomethingLong end {name}-{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId.ToString()}-{DateTime.Now.ToLongDateString()}***** *********");}///<summary>///异步⽅法///任何的异步多线程都离不开委托-lambda///</summary>///<param name="sender"></param>///<param name="e"></param>private void btnAsync_Click(object sender, EventArgs e){Console.WriteLine($"**************************btnAsync_Click 异步⽅法 start {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}*************************");Action<string> action = this.DoSomethingLong;#region同步执⾏委托action.Invoke("btnAsync_Click");#endregion#region异步执⾏委托此时会启⽤新线程调⽤DoSomethingLong⽅法，主线程继续向下执⾏，不必等待DoSomethingLong执⾏完成。
多线程（7）多线程中的异常处理
多线程（7）多线程中的异常处理 多线程使⽤过程中，除了线程同步的问题要考虑外，异常处理也是经常要⾯对的事情。
如下代码：1namespace ConsoleApplication292 {3class Program4 {5static void Main(string[] args)6 {7//异步线程的异常处理8try9 {10 Task.Factory.StartNew(() =>11 {12throw new Exception("异步线和发⽣异常了!");13 });14 }15catch (Exception ex)16 {17//这⾥是捕获不到的18 Console.WriteLine(ex.ToString());19 }2021 Console.ReadKey();22 }23 }24 }View Code常⽤的异常处理⽅法1，在异步线程内部使⽤try/catch如下代码：1namespace ConsoleApplication292 {3class Program4 {5static void Main(string[] args)6 {7//异步线程的异常处理8//1，在异步线程内部使⽤try/catch9 Task.Factory.StartNew(() =>10 {11try12 {13throw new Exception("异步线和发⽣异常了!");14 }15catch (Exception ex)16 {17 Console.WriteLine(ex.ToString());18 }19 });2021 Console.ReadKey();22 }23 }24 }View Code运⾏结果：2，调⽤Task的Wait⽅法如下代码：注意：除了调⽤Task的Wait⽅法后，在主线程可以捕获异常外，对于有返回值的Task，只要接收了它的返回值就不再需要调⽤Wait⽅法了。
多线程和异步的关系
多线程和异步的关系
1. 异步通信的意思是,当A发送完消息之后,不等待B的回应,继续执行之后的程序.在将来的某个时刻,A再来检查是否收到B的回应。
异步就是彼此独立,在等待某事件的过程中继续做自己的事，不需要等待这一事件完成后再工作。
2. 多线程是程序设计的逻辑层概念，它是进程中并发运行的一段代码。
多线程可以实现线程间的切换执行。
3. 异步和同步是相对的，同步就是顺序执行，执行完一个再执行下一个，需要等待、协调运行。
线程就是实现异步的一个方式。
异步是让调用方法的主线程不需要同步等待另一线程的完成，从而可以让主线程干其它的事情。
异步和多线程并不是一个同等关系,异步是最终目的,多线程只是我们实现异步的一种手段。
异步是当一个调用请求发送给被调用者,而调用者不用等待其结果的返回而可以做其它的事情。
实现异步可以采用多线程技术或则交给另外的进程来处理。
python tensorrt异步多线程推理
python tensorrt异步多线程推理```pythonimport torchimport tensorrt as trtdef create_tensorrt_engine(model):"""创建一个 TensorRT 引擎参数：model (torch.nn.Module)：PyTorch 模型返回：trt.Engine：TensorRT 引擎"""# 编译模型torch.save(model.state_dict(), "model.pth")engine = trt.Builder().load_model("model.pth").build_engine()return enginedef async_inference(engine, context, inputs, outputs, stream):"""进行异步推理参数：engine (trt.Engine)：TensorRT 引擎context (trt.Context)：TensorRT 上下文inputs (list[torch.Tensor])：输入张量列表outputs (list[torch.Tensor])：输出张量列表stream (trt.Stream)：TensorRT 流"""# 推送上下文context.push()# 转移输入数据到 GPU[inp.device.scatter(inp.host, stream) for inp in inputs]# 执行异步推理context.execute_async_v2(bindings=bindings,stream_handle=stream.handle)# 转移输出数据回 CPU[out.host.scatter(out.device, stream) for out in outputs]# 同步流stream.synchronize()# 弹出上下文context.pop()class Detector:def __init__(self, device):"""Detector 类的初始化方法参数：device (int)：使用的 GPU 设备编号"""self.device = device# 创建上下文self.ctx = cuda.Device(device).make_context()# 获取引擎self.engine = self.get_engine()# 获取上下文self.context = self.get_context()# 分配输入和输出缓冲区self.inputs, self.outputs, self.bindings, self.stream = self.allocate_buffers(self.engine)# 获取推理函数self.inference_fn = self.do_inference if trt.__version__(0)<'7' elseself.do_inference_v2def get_engine(self):"""获取 TensorRT 引擎返回：trt.Engine：TensorRT 引擎"""model = torch.jit.load("model.pth")return create_tensorrt_engine(model)def get_context(self):"""获取 TensorRT 上下文返回：trt.Context：TensorRT 上下文"""return self.ctxdef allocate_buffers(self, engine):"""分配输入和输出缓冲区参数：engine (trt.Engine)：TensorRT 引擎返回：tuple：包含输入缓冲区、输出缓冲区、绑定和流的元组"""inputs = [engine.create_input_tensor形状(shape) for shape in self.engine.get_input_shapes()]outputs = [engine.create_output_tensor形状(shape) for shape in self.engine.get_output_shapes()]bindings = [engine.allocate_binding(binding) for binding in self.engine.get_bindings()]stream = self.ctx.create_stream()return inputs, outputs, bindings, streamdef do_inference(self, context, bindings, inputs, outputs, stream):"""执行推理操作参数：context (trt.Context)：TensorRT 上下文bindings (list[trt.Binding])：TensorRT 绑定列表inputs (list[torch.Tensor])：输入张量列表outputs (list[torch.Tensor])：输出张量列表stream (trt.Stream)：TensorRT 流"""# 将输入数据传输到 GPU[inp.host.scatter(inp.device, stream) for inp in inputs]# 执行推理context.execute_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) # 将推理结果传输回 CPU[out.host.scatter(out.device, stream) for out in outputs]# 同步流stream.synchronize()def do_inference_v2(self, context, bindings, inputs, outputs, stream): """执行推理操作（TensorRT 7.0+）参数：context (trt.Context)：TensorRT 上下文bindings (list[trt.Binding])：TensorRT 绑定列表inputs (list[torch.Tensor])：输入张量列表outputs (list[torch.Tensor])：输出张量列表stream (trt.Stream)：TensorRT 流"""# 将输入数据传输到 GPU[inp.device.scatter(inp.host, stream) for inp in inputs]# 执行推理context.execute_async_v2(bindings=bindings,stream_handle=stream.handle)# 将推理结果传输回 CPU[out.host.scatter(out.device, stream) for out in outputs]# 同步流stream.synchronize()# 返回仅 CPU 上的输出return [out.host for out in outputs]def detect(self):"""执行检测任务参数：None返回：None"""# 前处理res = self.do_inference_v2(self.context, self.bindings, self.inputs, self.outputs, self.stream)# 后处理# 此处添加后处理代码# 此处必须添加 pop，若后处理不需要 cuda 和 GPU，则可在 postProcess 之前 popself.ctx.pop()if __name__ == "__main__":device = 0detector = Detector(device)detector.detect()```在上述代码中，我们定义了一个名为 Detector 的类，它使用 PyTorch 模型和TensorRT 引擎进行推理操作。
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// TrusteeshipThread.cpp: implementation of the CTrusteeshipThread class.
//
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
while(TRUE)
{
if (m_State != STATE_Run)
{
return NULL;
}
UseStartTaskQueue();
for (vector<CTaskPtr>::iterator pos = m_TaskQueue.begin();
::InitializeCriticalSection(&m_TaskCs);
m_NotifyWnd = NULL;
CreateWorkThread(thrNumber);
}
CTrusteeshipThread::~CTrusteeshipThread()
{
CloseAllWorkThread();
HANDLE m_hTaskEvent;
CRITICAL_SECTION m_TaskCs;
vector<CTaskPtr> m_TaskQueue;
void UseStartTaskQueue() // 开始使用TaskQueue数组
{
::EnterCriticalSection(&m_TaskCs);
{
UseStartTaskQueue();
m_TaskQueue.push_back(task);
UseEndTaskQueue();
// 将事件设置为受信
SetEvent(m_hTaskEvent);
return TRUE;
}
DWORD WINAPI CTrusteeshipThread::WorkerThread_S(LPVOID pParam)
}
void CTrusteeshipThread::Notify(CTaskPtr& task)
{
if (m_NotifyWnd != NULL)
{
SendMessage(m_NotifyWnd, m_Message, (DWORD)&task, (DWORD)this);
}
CTrusteeshipThread::CTrusteeshipThread(UINT thrNumber)
{
TCHAR addr[100] = {0};
_itot_s((int)this, addr, 100, 10);
_tstring eventName = _T("CTrusteeshipThread:");
static DWORD WINAPI WorkerThread_S(LPVOID pParam);
void Notify(CTaskPtr& task);
};
接口非常简单，构造函数的参数是线程池内的线程数，默认0会取CPU的线程数的倍数（其实我是从某本书上看来的，说这样能最大利用CPU资源）AddTask函数将任务添加处理器。SetNotifyWnd函数是为了支持前面说的设计，完全不用考虑。其实这个类可以设计的更好，比如根据任务的负载情况动态的调节线程数，因为当时需要解决的问题不存在这样精细的问题所以就没有写而日后也没有涉及到，不过设计之初还是考虑到这点了，恩，如果增加这个功能的话也完全不会破坏现有的接口和结构。另外一点就算动态调整线程数所能带来的性能优化其实是有限的，或者在大多数情况下会造成恶化，因为线程在睡眠的时候是不会占用CPU的时间片的，它只是一块内存而已，而增减线程的操作需要占用CPU还会重新分配内存，对于内存碎片等问题都需要考虑在内的。
eventName += addr;
eventName += _T(":");
_itot_s((int)GetCurrentProcessId(), addr, 100, 10);
eventName += addr;
m_hTaskEvent = CreateEvent(NULL, TRUE, TRUE, eventName.c_str());
#endif
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Construction/Destruction
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
pos != m_TaskQueue.end(); pos++)
{
CTaskPtr task = *pos;
m_TaskQueue.erase(pos);
UseEndTaskQueue();
return task;
}
// 将事件设置为非受信
protected:
BOOL CloseAllWorkThread(DWORD dwMilliseconds = INFINITE); // 关闭所有工作线程
BOOL CreateWorkThread(UINT thrNumber = 0); // 创建工作线程
#ifdef AFX_TBEGIN
CloseHandle(m_hTaskEvent);
::DeleteCriticalSection(&m_TaskCs);
}
CTaskPtr CTrusteeshipThread::GetTask()
{
// 如果队列为空进入等待,
::WaitForSingleObject(m_hTaskEvent, INFINITE);
enum STATE_ENUM
{
STATE_Run, // 运行
STATE_StopPending, // 正在停止 STATE_StoppeFra bibliotek // 停止
};
void SetNotifyWnd(HWND hWnd, LONG mess) { m_NotifyWnd = hWnd; m_Message = mess; }
virtual ~CTask() {};
virtual void OnTransact() {};
// 这个函数不会被托管线程调用，应该由窗口收到完成消息后调用
virtual void OnCompletion(void*) {};
};
TRUSTEESHIP(CTask);
任务从这个基类继承，其中OnTransact虚函数是任务的实体，就是你要用这个任务要做的事情，OnCompletion虚函数其实不需要写，这是为了配合其他设计而做的接口，这里忽略就好，而且那不是个很好的设计所以就不多解释了。对了这里用了前一篇提到的智能指针。（TRUSTEESHIP宏）
集中处理类的声明：
class CTrusteeshipThread
{
public:
CTrusteeshipThread(UINT thrNumber = 0);
virtual ~CTrusteeshipThread();
BOOL AddTask(CTaskPtr task);
这是最初的版本，因为后来发现了boost所以就没再改进，恩，现在我在把自己所有的工具类在向boost靠拢，利用boost重新设计，这里最后我会介绍它的boost版本。
先贴代码，我想代码比起文字更能说明问题。首先是任务类：
class CTask
{
public:
CTask() {};
就叫集中处理器吧，多线程应用或者需要异步处理的任务，我思考了这样的一个思路，将所有线程进行集中管理，而将任务提交给线程管理者来进行执行。优点显而易见，对于应用于不同机器中，线程数应该等于CPU核心的线程数，这样效能才能得到最大发挥，而且集中管理的线程更容易监视和调试。不过缺点也很明显，就是资源竞争问题，做个比如，如果集中处理器中只有一条服务线程，而两个任务被同时加入到了处理队列中而现执行的任务需要等待另一个任务的处理结果，而本身自己这个任务正在被处理占用了唯一的服务线程，至于服务器没有余力去处理它所依赖的另一个任务而造成锁死，其实就算两条线程或者更多处理线程也会存在这种问题，而这个设计并没解决这个问题。所以还是应该在实际应用中去自己注意不要发生这样的问题。恩，这里我的思路是与其去等待不如去触发，所以我在实际应用中会尽量去用触发机制而避免锁死线程去等待某个需要的资源。其实还有一种思路就是自己设计等待模型，在等待的过程中释放线程的占用，不过这个我没有写出来因为暂时还没有必要这么做因为一个合理的解决方案设计是不会发生资源竞争问题的，不过仔细想想做出来也满方便的，这个回头思考一下。
}
BOOL CTrusteeshipThread::CloseAllWorkThread(DWORD dwMilliseconds)
{
m_State = STATE_StopPending;
// 将事件设置为受信,唤醒所有等待进程
SetEvent(m_hTaskEvent);
{
UINT sehI = 0;
BEGIN:
sehI ++;
// __try
// {
return WorkerThread(pParam);
// }
// __except(EXCEPTION_EXECUTE_HANDLER)