爲什麼我不應該使用F＃異步工作流進行並行處理？

我最近一直在學習F＃，特別感興趣的是它容易利用數據並行性。這個成語似乎很容易理解和直接使用，並從中獲得實際價值。爲什麼我不應該使用F＃異步工作流進行並行處理？

那麼爲什麼async不是真的是爲了這個？ Donald Syme himself表示PLINQ和期貨可能是更好的選擇。我在這裏閱讀的其他答案同意以及推薦TPL。（只要您使用F＃Powerpack獲得PSeq函數，PLINQ與上述內置函數沒有太大區別。）

F＃和函數式語言對此很有意義，和some applications與async並行取得了巨大成功。

那麼爲什麼不應該我用async來執行並行數據處理？我會通過編寫並行async代碼而不是使用PLINQ或TPL來損失什麼？

來源

2011-03-16 Gnat

我寫了一篇文章，使用Task和Async重新實現了一個C＃TPL示例，該示例對兩者之間的差異也有一些評論。你可以find it here，也有更多advanced async-based version。

下面是從兩個選項進行比較的第一篇文章報價：

的兩種可能的實現之間的選擇取決於許多因素。異步工作流程是專門爲F＃設計的，因此它們更適合於語言。它們爲I/O綁定任務提供更好的性能，並提供更方便的異常處理。而且，順序語法非常方便。另一方面，任務針對CPU綁定計算進行了優化，並且可以更容易地從應用程序的其他位置訪問計算結果，而無需顯式緩存。

來源

2011-03-16 16:01:00

首選項摘要然後是I/O - > Async，CPU - > TPL/PLINQ，語法的簡易性 - > Async/PLINQ。從我可以從包括上述文章在內的所有資源中收集的信息，使用Async.Parallel來處理CPU綁定的任務沒有太大的缺點。特別是TPL的排隊和工作分配功能是否使它成爲CPU限制操作的更好選擇？ – Gnat 2011-03-17 15:54:34

我總是認爲這是TPL，PLinq等......讓你超越Async所做的。（取消機制是想到的。）This question有一些更好的答案。

本文向TPL提示slight performance advantage，但可能不夠重要。

來源

2011-03-16 15:40:16 Massif

但是，請注意，文章暗示TPL與Async相比具有一定的性能優勢已經超過3年了 - 在當時情況可能已經發生了很大變化。 – ildjarn 2011-03-16 15:55:53

F＃異步具有與TPL相同的取消機制。 – Brian 2011-03-16 16:43:01

那麼爲什麼我不應該使用異步來執行並行數據處理呢？

如果您有一小部分完全獨立的非async任務和大量內核，那麼使用異步來實現並行性沒有任何問題。然而，如果你的任務是以任何方式依賴的，或者你的任務比核心更多，或者你在代碼中使用的太遠，那麼你將在桌面上留下很多性能，並且可以通過選擇並行編程的更合適的基礎。

請注意，您的例子可以更優雅地使用TPL從F＃雖然這樣寫：

Array.Parallel.map f xs

我該怎麼寫並行異步代碼，而不是使用PLINQ或TPL損失呢？

你失去了寫緩存忘卻的代碼，因此，將大量的高速緩存未命中的苦，因此，所有核心拖延等待共享內存，這意味着在多核可擴展性差的能力。

TPL基於這樣的想法，即子任務應該以高概率在與其父代相同的核心上執行，因此，將因重用相同數據而受益，因爲它在本地CPU高速緩存中很熱。 async沒有這樣的保證。

來源

2011-04-10 00:04:32

爲什麼我不應該使用F＃異步工作流進行並行處理？

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