Reactive Framework，PLINQ，TPL和并行扩展如何相互关联？
至less从.NET 4.0发布以来，微软似乎已经付出了很多的努力来支持并行和asynchronous编程，并且围绕这一点出现了许多API和库似乎。 特别是最近到处都有人提到下面这些奇特的名字：
- react native框架，
- PLINQ（并行LINQ），
- TPL（任务并行库）和
- 并行扩展。
现在，他们似乎都是微软的产品，他们似乎都针对.NET的asynchronous或并行编程scheme。 但是，他们究竟是什么以及他们是如何相互关联的还不太清楚。 有些可能实际上是相同的东西。
简而言之，任何人都可以直接logging什么是什么？
PLINQ （Parallel Linq）只是编写常规Linq查询的一种新方式，以便它们并行运行 – 换句话说，Framework将自动处理跨多个线程的查询，以便更快地完成查询（即使用多个CPU核心）。
例如，假设你有一串string，并且想要得到所有以字母“A”开始的string。 你可以这样写你的查询：
var words = new[] { "Apple", "Banana", "Coconut", "Anvil" }; var myWords = words.Select(s => s.StartsWith("A")); 这工作正常。 如果你有5万个词的search，你可能想要利用每个testing都是独立的事实，并将其分成多个核心：
var myWords = words.AsParallel().Select(s => s.StartsWith("A"));
只需要将常规查询转换为在多核上运行的并行查询即可。 很简约。
TPL （任务并行库）是对PLINQ的补充，它们一起组成并行扩展。 PLINQ在很大程度上是基于function性的编程风格， 没有任何副作用，而副作用正是TPL的目的。 如果你想实际上并行工作 ，而不是仅仅并行地search/select东西，那么你可以使用TPL。
TPL本质上是公开了For ， Foreach和Invoke重载的Parallel类。 Invoke有点像排队在ThreadPool任务，但使用起来有点简单。 国际海事组织，更有趣的是For和Foreach 。 所以举个例子，假设你有一大堆你想压缩的文件。 你可以编写常规的顺序版本：
string[] fileNames = (...); foreach (string fileName in fileNames) { byte[] data = File.ReadAllBytes(fileName); byte[] compressedData = Compress(data); string outputFileName = Path.ChangeExtension(fileName, ".zip"); File.WriteAllBytes(outputFileName, compressedData); }
同样，这个压缩的每次迭代都是完全独立于其他的。 我们可以通过一次做几个来加速它：
Parallel.ForEach(fileNames, fileName => { byte[] data = File.ReadAllBytes(fileName); byte[] compressedData = Compress(data); string outputFileName = Path.ChangeExtension(fileName, ".zip"); File.WriteAllBytes(outputFileName, compressedData); });
再一次，这只是平行的操作。 现在当我们运行我们的CompressFiles方法（或任何我们决定调用它的方法）时，它将使用多个CPU内核，并可能完成一半或四分之一的时间。
这只是在ThreadPool全部夹紧的优点是，这实际上是同步运行的 。 如果你使用了ThreadPool （或者只是简单的Thread实例），你将不得不想出一个办法来确定什么时候所有的任务都完成了，虽然这不是非常复杂，但是这是很多人们往往搞砸了，或者至less有麻烦。 当你使用Parallel类的时候，你并不需要考虑它。 multithreading方面是隐藏的，都是在幕后处理的。
反应式扩展 （Rx）实际上是一个完全不同的野兽。 这是对事件处理的不同思考方式。 这里有很多材料可以覆盖，但是为了简短起见，Rx不是将事件处理程序连接到事件，而是让事件序列作为…序列（ IEnumerable<T> ）来处理。 您可以以迭代的方式处理事件，而不是随机地随意触发事件，必须始终保存状态以检测以特定顺序发生的一系列事件。
我发现的最酷的例子之一是在这里 。 跳到“Linq to IObservable”部分，在那里他用4行代码实现了拖放处理程序，这在WPF中通常很痛苦。 Rx给了你事件的组合 ，而事实上你并不需要使用常规的事件处理程序，像这样的代码片断也可以直接重构成行为类，你可以将它放在任何地方。
就是这样。 这些是在.NET 4.0中可用的一些较酷的function。 当然还有更多，但是这些是你问的！
我喜欢Aaronaught的回答，但我会说Rx和TPL解决不同的问题。 TPL团队添加的部分内容是ThreadPool的线程原语和对运行时构build块的显着增强。 而且您列出的所有内容都build立在这些原语和运行时function之上。
但是TPL和Rx解决了两个不同的问题。 当程序或algorithm是“拉和排队”时，TPL效果最好。 当程序或algorithm需要对stream中的数据作出“反应”时（例如鼠标input或从类似WCF的端点接收到相关消息stream时），Rx会更胜一筹。
您需要TPL的“工作单元”概念来完成像文件系统一样的工作，遍历一个集合，或像组织图表一样走一个层次结构。 在每一种情况下，程序员都可以推理工作总量，工作可以分解成一定规模的大块（任务），并且在计算层次结构时，任务可以“链接”在一起。 所以某些types的工作适合于TPL的“任务层次”模型，并从像取消这样的pipe道增强中受益（请参阅第9频道的CancellationTokenSourcevideo）。 TPL还为专业领域提供了很多旋钮，如近实时数据处理。
Rx将是大多数开发者最终使用的。 这就是WPF应用程序如何能够像外部数据（IM消息stream到IM客户端）或外部input（如从Aaronaught链接的鼠标拖动示例）那样对外部消息做出反应。 在封面下，Rx使用来自TPL / BCL的线程原语，来自TPL / BCL的线程安全集合以及ThreadPool等运行时对象。 在我看来，Rx是编程的“最高级别”来expression你的意图。
一般的开发人员是否可以用Rx来expression他们的意图，但是还没有被看到。 🙂
但是我认为，未来几年TPL vs. Rx将成为下一个像LINQ-to-SQL vs. Entity Framework这样的辩论。 在同一个域中有两种风格的API，专门用于不同的场景，但是有许多方面的重叠。 但是在TPL＆Rx的情况下，它们实际上是相互了解的，并且有内置的适配器来组合应用程序并将两个框架一起使用（如将PLINQ循环的结果送入IObservable Rxstream）。 对于没有进行任何并行编程的人来说，有很多的学习要加快速度。
更新：在过去的6个月（自我原来的答案之后的18个月），我一直在使用TPL和RxNet。 我在中间层WCF服务（企业LOB服务）中selectTPL和/或RxNet的想法：http://yzorgsoft.blogspot.com/2011/09/middle-tier-tpl-andor-rxnet.html
