任务：几千条(大量)数据往服务器数据库填写。要求单开线程执行，分割成小数据包，多线程运行。
实现方法：Parallel与TaskFactory都可以。
主要代码：
Parallel:
Barrier _bar;
int _maxLength = 20, _maxChannel = 2;//同时最多2条通道，每条通道最多20个数据
bool _isCancel = false;
private void btnWrite_Click(object sender, EventArgs e)
{
var tmpEmails = _emails.Where(x => !x.Value).Select(x => x.Key).ToList();
var state = 0; _isCancel = false;
SetControlEnable(false);
lblProgress.Text = "* 已完成 0%";
var channels = (tmpEmails.Count / _maxLength) + ((tmpEmails.Count % _maxLength > 0) ? 1 : 0);//总共多少条通道 var times = (channels / _maxChannel) + ((channels % _maxChannel > 0) ? 1 : 0);//单服务器分多次
new Action(() =>
{
for (int j = 0; j < times; j++)
{
if (_isCancel)
{
MessageBox.Show("任务取消！");
break;
}
var currChannel = Math.Min(_maxChannel, (channels - j * _maxChannel));//两者取其小的
_bar = new Barrier(currChannel);//根据次数设置栅栏
var tasks = new Action[currChannel];
for (int i = 0; i < currChannel; i++)
{
var subData = tmpEmails.Skip((i + j * _maxChannel) * _maxLength).Take(_maxLength).ToList();
tasks[i] = () =>
{
if (_isCancel) return;
var resMsg = 0;
Connect2WCF.RunSync(sc => resMsg = sc.UpdateMailState(subData, state));
if (resMsg == -1)
MessageBox.Show("保存失败了？详情可以查数据库日志表");
else if (resMsg == 0)
subData.ForEach(one => _emails[one] = true);//标记已经完成的。
new Action(() => txtEmails.Text = string.Join("\r\n", _emails.Where(x => !x.Value).Select(x => x.Key))).InvokeRun(this);
_bar.SignalAndWait();
};
}
Parallel.Invoke(tasks);
new Action(() => lblProgress.Text = "* 已完成 " + ((100 * (j + 1) / times)) + "%").InvokeRun(this);
}
new Action(() => SetControlEnable(true)).InvokeRun(this);
}).RunThread();
}
用Barrier和Parallel.Invoke结合来实现分割小数据包，每次用两个线程，每个线程传递20条数据，两个线程的数据都完成后，刷新完成的进度。isCancel作为取消操作的开关。实现的效果较下面的TaskFactory好。
TaskFactory：
CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource();
int maxLength = 20, maxChannel = 2;//同时最多2条通道，每条通道最多20个数据
private void btnWrite_Click(object sender, EventArgs e)
{
cts = new CancellationTokenSource();
var tmpEmails = _emails.Where(x => !x.Value).Select(x => x.Key).ToList();
var state = 0; SetControlEnable(false);
lblProgress.Text = "* 已完成 0%";
var channels = (tmpEmails.Count / maxLength) + ((tmpEmails.Count % maxLength > 0) ? 1 : 0);//总共多少条通道 var times = (channels / maxChannel) + ((channels % maxChannel > 0) ? 1 : 0);//单服务器分多次
Action<List<string>, CancellationToken> doSave = (data, ct) =>
{
if (ct.IsCancellationRequested) return;
var msg = 0;
Connect2WCF.RunSync(sc => msg = sc.UpdateMailState(data, state));
if (msg == -1)
MessageBox.Show("保存失败了？详情可以查数据库日志表");
else if (msg == 0)
data.ForEach(one => _emails[one] = true);//标记已经完成的。
new Action(() => txtEmails.Text = string.Join("\r\n", _emails.Where(x => !x.Value).Select(x => x.Key))).InvokeRun(this);
}; for (int j = 0; j < times; j++)
{
int k = j;
if (cts.Token.IsCancellationRequested)
{
MessageBox.Show("任务取消！");
break;
}
var currChannel = Math.Min(maxChannel, (channels - j * maxChannel));//两者取其小的 TaskFactory taskFactory = new TaskFactory();
Task[] tasks = new Task[currChannel];
for (int i = 0; i < currChannel; i++)
{
var subData = tmpEmails.Skip((i + j * maxChannel) * maxLength).Take(maxLength).ToList();
tasks[i] = new Task(() => doSave(subData, cts.Token), cts.Token);
}
taskFactory.ContinueWhenAll(tasks,
x => new Action(() => lblProgress.Text = "* 已完成 " + ((100 * (k + 1) / times)) + "%").InvokeRun(this), CancellationToken.None);
Array.ForEach(tasks, x => x.Start());
}
SetControlEnable(true);
}
用TaskFactory和CancellationTokenSource结合来实现，在保存修改数据上，实现的效果和上面的方法差不多，但是在中间取消的效果上差很多，取消后，不会有“任务取消”的弹框。后台的执行逻辑猜测是这样：由于Task是单开线程跑，所以在btn的事件中， 所有Tasks和TaskFactory的声明基本上是很快就执行完成了的（电脑执行速度来看可能是一瞬间）。至于保存数据的代码，则在每个Task的后台线程中各自执行，此时操作的时间早已经跳出了btn的事件函数，于是，点击取消之后，由于btn的事件函数早已执行完，因此不会出现"任务取消"的弹框。而每个Task的执行受到线程个数的限制以及每个TaskFactory的ContinueWhenAll函数的监视，它们是有先后顺序但是却又无序地执行。点击取消后，可能有几个线程正在执行保存数据的任务，已经跳过了cancel的判断，所以取消的命令不会立刻反应到后台执行中，会有一部分任务在取消后，仍然在运行。而剩下的其他任务会判断cancel之后取消。由于线程的执行速度不是固定的，因此，小数据包保存执行的顺序虽然大概按照增序执行，但是细节的排序可能有些插队。
所以，总体而言TaskFactory的执行顺序不可控。断点不可控。而parallel.Invoke函数只有在传入的Action[]全部执行完之后，才会返回，所以有效的保证了大层面的执行顺序。至于Action[]这个队列执行的顺序，在Parallel里面也是不可控的。
补充：4092条数据，开启一个通道时，TaskFactory:Parallel = 19:25；
开启5个通道时，多次测试的结果为TaskFactory:Parallel = {18,16,15}:{19,16,15}，速度差不多。
一个明显的现象：在数据很多的时候，可以清晰的看到TaskFactory中已完成的百分数出现忽大忽小的情况。例如：1，4，7，12，17，6，12，19，23...
另外，Parallel刚开始执行时，有明显的停顿感，猜测可能是启动并行时产生的效率损耗。
如果希望能够操作过程中能暂停处理，可以使用Parallel，它有一个执行主线程，方便随时停止。如果没有暂停需要，而且电脑的核心数不多(只有一个)时，可以考虑用TaskFactory，效率要明显高于Parallel。