Når man arbejder med asynkrone opgaver i .NET, kan det være svært at forstå de indviklede mekanismer, der ligger bag, især når det kommer til Synkroniseringskonteksten (SynchronizationContext). For at forstå, hvordan asynkrone opgaver fungerer i .NET, er det vigtigt at dykke ned i, hvordan tråde håndteres og hvordan kommunikationen mellem tråde sker. Dette gælder især, når du arbejder med brugergrænsefladen (UI), hvor korrekt håndtering af tråde kan være den forskel, der gør mellem en flydende og en låst applikation.

En grundlæggende forståelse af SynchronizationContext er, at det er et objekt, der indkapsler information om den synkroniseringskontekst, som en given tråd kører i. Dette objekt bruges til at sikre, at kode, der kører på en tråd, kan kommunikere med andre tråde på en sikker og kontrolleret måde. I et typisk UI-program som WPF eller WinForms, kan UI-tråden kun håndtere én operation ad gangen, så når du har en asynkron opgave, der er blevet afsluttet, og du ønsker at opdatere brugergrænsefladen, skal du sikre, at denne opdatering sker på UI-tråden.

I det, der kunne virke som en simpel situation, kan trådhåndtering hurtigt blive kompleks. Når en asynkron opgave, f.eks. et netværkskald, er afsluttet, er det nødvendigt at sende en besked tilbage til den tråd, der oprindeligt ventede på resultatet – som regel UI-tråden. Dette kræver en "Post"-operation, som kan være ret dyr, afhængigt af hvilken type SynchronizationContext, der er involveret. De fleste implementeringer af SynchronizationContext er ressourcekrævende, og for at undgå denne omkostning vil .NET ikke nødvendigvis sende en Post-operation, hvis den indfangede SynchronizationContext allerede er den samme som den tråd, der afsluttede opgaven.

Når SynchronizationContext er forskellig, skal der dog foretages en kostbar Post-operation. Dette sker f.eks. når en tråd fra thread poolen afslutter opgaven, og koden skal fortsætte på UI-tråden. For at undgå at betale denne performanceomkostning, kan man vælge ikke at bruge SynchronizationContext ved at anvende ConfigureAwait(false) på den asynkrone opgave. Dette kan være særlig nyttigt i performancekritisk kode, hvor det ikke er vigtigt, hvilken tråd der fortsætter med at køre efter en opgave er afsluttet.

ConfigureAwait(false) gør, at den asynkrone metode ikke nødvendigvis vender tilbage til UI-tråden, og i stedet fortsætter på en tråd fra thread poolen, hvilket kan reducere omkostningerne ved at vente på tråde. Det skal dog bemærkes, at ConfigureAwait ikke altid opfører sig, som man måske forventer. Det er en "hint"-mekanisme til .NET og kan afhænge af, hvilken tråd der afslutter opgaven. Hvis tråden ikke er vigtig, fortsætter koden på en tråd fra thread poolen. Hvis det er en vigtig tråd, som UI-tråden, vil .NET forsøge at frigive denne tråd og lade den håndtere andre opgaver, hvilket kan føre til, at din kode fortsætter på en tråd fra thread poolen i stedet.

Når man arbejder med eksisterende, synkrone kode, er det ofte nødvendigt at kommunikere med gammel synkron kode. I dette tilfælde mister man som regel fordelene ved asynkronitet, men det er stadig en god idé at skrive ny kode asynkront for at være forberedt på fremtiden. For at integrere synkron kode i et asynkront miljø kan man bruge Task.Run() til at køre synkrone metoder på thread poolen og vente på, at de afsluttes. Det ser sådan ud:

csharp
var result = await Task.Run(() => MyOldMethod());

Men hvis du forsøger at integrere asynkron kode i synkron kode, kan problemer opstå, især når du bruger Task.Result. Dette kan føre til, at tråden blokkeres, mens den venter på, at opgaven afsluttes. Denne teknik kan føre til deadlocks, især hvis den bruges i en SynchronizationContext, der kun har én tråd, som for eksempel UI-tråden.

Deadlocks opstår, når UI-tråden venter på, at en asynkron opgave afsluttes, mens opgaven selv er afhængig af UI-tråden for at fortsætte. Dette skaber en cirkulær afhængighed, der kan være meget svær at debugge, men ofte er det et konstant problem, der giver sig selv væk under debugging.

For at undgå deadlocks kan man skubbe den asynkrone opgave til thread poolen, før man venter på den. Dette sikrer, at den oprindelige SynchronizationContext (UI-tråden) ikke bliver fanget, og undgår derved deadlocken.

csharp
var result = Task.Run(() => AlexsMethodAsync()).Result;

Undersøgelsen af undtagelser i asynkrone metoder er også et vigtigt emne. Når en asynkron opgave kaster en undtagelse, sker det ikke som i synkron kode, hvor undtagelser rejser sig op ad opkaldsstakken, indtil de bliver fanget af en catch-blok. I asynkrone metoder håndteres undtagelser anderledes. Når en opgave fejler, placeres undtagelsen i den Task, der blev returneret, og hvis du venter på denne opgave, vil undtagelsen blive kastet, når opgaven fortsætter.

Her er et eksempel, hvor en undtagelse bliver kastet fra en asynkron opgave og fanget i en catch-blok:

csharp
async Task Catcher()


{
    try
    {
        await Thrower();
    }
    catch (AlexsException)
    {
        // Execution will reach here
    }
}
async Task Thrower()
{
    await Task.Delay(100);
    throw new AlexsException();
}

Stack-tracen fra en sådan undtagelse kan stadig være nyttig, da den opretholder den oprindelige stak og giver detaljer om, hvor undtagelsen opstod, selvom koden blev afbrudt af asynkrone opgaver.

Når man arbejder med asynkrone opgaver og deres undtagelser, er det vigtigt at forstå, hvordan .NET behandler undtagelser i denne kontekst, så man kan forudse, hvordan de vil opføre sig, og sikre, at fejlhåndtering fungerer som forventet.

Hvordan undgår man konfliktende kode i asynkrone operationer og anvender aktørmodellen effektivt?

Når vi arbejder med asynkrone operationer, er det vigtigt at forstå, hvordan man sikrer, at konflikten mellem samtidige operationer undgås, og hvordan man bedst udnytter de parallelle ressourcer, der er tilgængelige. Dette er en vigtig del af moderne softwareudvikling, især når vi arbejder med GUI’er eller andre komplekse systemer, hvor flere aktiviteter kan finde sted samtidigt.

En af de mest udfordrende aspekter af asynkrone operationer er den nødvendige afventning, som kan føre til ressourcestyringsproblemer, hvis ikke det håndteres korrekt. I en asynkron funktion er der ikke nogen garanti for, at den kode, der eksekveres efter et await, udføres uden forstyrrelser. Derfor er det essentielt at være opmærksom på, at ressourcerne frigives under afventning. Et typisk faldgrube er at forsøge at bruge en lock-blok for at forberede en asynkron operation, som beskrevet i et simpelt eksempel:

csharp
lock (sync) {


    // Forberedelse af asynkron operation
}
int myNum = await AlexsMethodAsync();
lock (sync) {
    // Brug resultatet af den asynkrone operation
}

Selvom låse kan være nyttige til at forhindre, at flere tråde får adgang til en kritisk sektion på samme tid, gør asynkrone operationer det langt mere komplekst. Mens en opgave venter på et resultat fra en asynkron funktion, kan andre hændelser opstå, som ændrer tilstanden i applikationen. Dette er især vigtigt at tage højde for i UI-tråde, da de kun kan eksekvere én handling ad gangen. Men selv i denne situation, hvor UI-tråden fungerer som en slags "låse"-mekanisme, kan andre hændelser finde sted, mens koden venter. Hvis en bruger for eksempel trykker på en anden knap, mens en asynkron opgave afventer et netværkskald, kan dette medføre uventede resultater. Dette er netop pointen med at bruge asynkrone operationer i UI-applikationer: at sikre en responsiv brugergrænseflade, selv under pågående operationer.

Når vi udvikler programmer, er det derfor vigtigt at placere await-kald på sikre steder i koden og være opmærksom på, at tilstanden i applikationen kan ændre sig under ventetiden. For at sikre, at koden forbliver pålidelig, kan det være nødvendigt at gennemføre en ekstra kontrol, som i følgende eksempel:

csharp
if (DataInvalid()) {
    Data d = await GetNewData();
    if (DataInvalid()) {
        SetNewData(d);
    }
}

Denne ekstra kontrol er nødvendig, da vi aldrig kan være sikre på, at dataene ikke er blevet ændret af andre operationer, mens vi har ventet.

En anden vigtig teknik, som er tæt knyttet til asynkron programmering, er aktørmodellen. I modsætning til låse, hvor en tråd holder ressourcerne, mens den arbejder med dem, opdeler aktørmodellen ansvaret for data mellem forskellige tråde eller aktører. En aktør er en tråd, der er ansvarlig for et bestemt datasæt, og ingen anden tråd må få adgang til dette datasæt på samme tid. I en UI-tråd fungerer denne model som en lås, hvor kun én tråd kan have adgang til UI-datasættet ad gangen. Dog kan aktørmodellen også bruges i andre sammenhænge, f.eks. i parallelt programmering, hvor hver aktør arbejder på sin egen del af opgaven uden at skabe konflikter.

Ved at bruge aktørmodellen, som muligvis er bedst illustreret i systemer med parallelle processorer, kan vi udnytte flere kerner på en mere effektiv måde. Aktørmodellen giver os mulighed for at bygge programmer, hvor forskellige komponenter arbejder parallelt, og samtidig sikre, at de data, de arbejder med, forbliver konsistente og sikre. Denne tilgang er specielt nyttig i systemer, hvor flere processer skal dele arbejdet, men samtidig opretholde uafhængighed og sikkerhed.

Programmering med aktører lyder måske som en metode, der ligner låsebaseret programmering, men der er en vigtig forskel: i aktørmodellen kan en tråd kun være aktiv i én aktør ad gangen. Hvis en tråd skal arbejde med flere aktører, skal den lave en asynkron opkald til den anden aktør og derefter fortsætte arbejdet med den første, mens den venter. Dette gør aktørmodellen mere skalerbar og mere robust, da man undgår de problemer, der opstår med deling af hukommelse, som ofte opstår i traditionelle låsebaserede systemer, herunder deadlocks og race conditions.

I C# kan aktørmodellen implementeres manuelt, men der findes også biblioteker som NAct, som gør denne proces enklere. Ved at bruge sådanne biblioteker kan vi skabe aktører, som håndterer opgaver parallelt uden at skulle bekymre os om trådproblemer. Et eksempel på dette kunne være en krypteringstjeneste, der genererer tilfældige tal og krypterer data samtidigt. Her kan vi bruge NAct til at oprette en aktør, der genererer tilfældige tal, mens krypteringsprocessen fortsætter uden forsinkelser.

En anden teknik, der er nyttig i parallelt programmering, er dataflow-programmering. I stedet for at styre, hvordan operationer parallelliseres, beskriver dataflow-modellen en sekvens af operationer, der skal udføres på inputdata, og systemet håndterer automatisk paralleliseringen af disse operationer. Dette er især effektivt, når det mest performancekritiske aspekt af programmet involverer datatransformationer.

TPL Dataflow-biblioteket i C# er et godt værktøj til at implementere dataflow-programmering. Det gør det nemt at skabe et netværk af operationer, hvor data skubbes fra en blok til en anden, og hver blok udfører en operation på dataene. Ved at kombinere aktørmodellen med dataflow-programmering kan vi opnå en højere grad af parallelisering, hvor hver aktør håndterer sin egen del af opgaven, mens dataen automatisk transformeres og behandles parallelt.

I praksis betyder det, at vi kan bygge applikationer, der er både effektive og skalerbare, hvor forskellige komponenter arbejder parallelt og samtidig opretholder sikkerheden i databehandlingen. Dette giver os muligheden for at udnytte flere kerner effektivt og sikre, at applikationen forbliver responsiv og fejlfri, selv når komplekse opgaver udføres samtidigt.

Hvordan man arbejder med asynkrone processer i TPL Dataflow og enhedstestning

TPL Dataflow gør det muligt at oprette komplekse pipelines, der kan bearbejde data i parallellitet. Det omfatter en lang række indbyggede blokke, som gør det muligt at implementere næsten enhver form for beregningsopgave baseret på et transportbånd. Hver blok arbejder på en besked ad gangen, hvilket er effektivt, når alle blokke arbejder relativt hurtigt. Dog kan udfordringer opstå, hvis en enkelt blok tager længere tid end de øvrige. I sådanne tilfælde kan ActionBlock og TransformBlock konfigureres til at arbejde parallelt indeni hver blok. Dette gør det muligt for en blok at dele sit arbejde på tværs af flere instanser, hvilket reducerer flaskehalse og optimerer hele processen.

En af de væsentlige forbedringer, som TPL Dataflow har, er muligheden for at anvende async metoder i ActionBlocks og TransformBlocks. Dette gør det muligt at køre langvarige operationer, som f.eks. fjernopkald, parallelt uden at bruge op flere tråde, hvilket kan være en betydelig effektivisering. Når man interagerer med dataflow-blokke asynkront, er det desuden vigtigt at gøre dette effektivt. Brug af metoder som SendAsync kan gøre det lettere at sende data til blokke uden at blokere tråde unødvendigt.

Asynkrone metoder åbner op for en række nye muligheder i softwareudvikling, men de kan være svære at teste. Det er derfor nødvendigt at forstå, hvordan man effektivt tester asynkrone metoder, især når man arbejder med frameworks som MSTest. En stor udfordring i enhedstestning af asynkrone metoder er, at de normalt returnerer en Task, som ikke afsluttes med det samme, men først på et senere tidspunkt. Hvis en testmetode er markeret som async, vil den hurtigt returnere, hvilket kan føre til, at testframeworket ikke fanger fejl i den pågældende metode, da den kan afslutte, inden eventuelle undtagelser bliver kastet. Dette kan få alle testene til at fremstå som beståede, selvom de faktisk fejler.

For at undgå denne fælde kan man vælge at undgå at bruge async i selve testmetoderne. I stedet kan man synkront vente på resultatet af asynkrone opkald, f.eks. ved at bruge Task.Result. Dette vil blokere tråden indtil opgaven er afsluttet, hvilket gør det muligt at fange undtagelser, når de opstår. Det er dog vigtigt at bemærke, at dette også medfører nogle ulemper, som at det kan blokere tråde, hvilket ikke er optimalt i et multitrådet miljø. En anden mulighed er at bruge unit test frameworks, der understøtter async direkte, som f.eks. MSTest eller xUnit.net, hvor testmetoden returnerer en Task, og frameworket venter på, at den er afsluttet, før den fortsætter.

Når man tester asynkrone metoder, er det også vigtigt at huske på, at undtagelser, der opstår i asynkrone operationer, kan blive pakket ind i en AggregateException, hvis de ikke bliver håndteret korrekt. Dette kan være svært at fange i et testmiljø, så det er vigtigt at sikre, at der er ordentlig fejlhåndtering og testdækning for disse tilfælde.

Asynkron kode i webserverapplikationer, især når man arbejder med ASP.NET, kan give store performancefordele. Asynkronitet kan reducere belastningen på serveren, da færre tråde kræves for at udføre det samme arbejde. Det er især vigtigt i miljøer med høj belastning, hvor serverens throughput og latens er afgørende. Asynkrone metoder kræver færre ressourcer og reducerer behovet for hukommelse, da trådene ikke er til stede i hukommelsen i længere perioder. Dette hjælper med at undgå flaskehalse og gør det muligt at håndtere flere anmodninger samtidigt uden at påføre systemet unødig belastning.

I ASP.NET MVC 4 og senere versioner er det nu muligt at udnytte asynkrone metoder gennem Task-baseret asynkronitet (TAP). Dette gør det muligt at definere controller-metoder, der returnerer en Task, som kan vente på, at asynkrone operationer bliver afsluttet, før de fortsætter. Denne tilgang kræver, at de anvendte API’er understøtter asynkrone opkald, som for eksempel SqlConnection i .NET. For ældre versioner af ASP.NET MVC, før MVC 4, er understøttelsen af asynkrone metoder mere kompliceret og kræver specielle teknikker som at bruge AsyncController og AsyncManager. Det er dog muligt at implementere asynkrone opkald i disse versioner, selvom koden kan være mere kompleks og svær at vedligeholde.

Det er nødvendigt at forstå, at selv om asynkrone metoder kan øge performance og reducere ressourceforbruget, kræver det korrekt implementering og fejlhåndtering. Det er ikke blot nok at markere metoder som async; man skal også sikre sig, at eventuelle undtagelser bliver korrekt håndteret og at testene dækker alle relevante scenarier. Desuden skal man overveje, hvordan systemet reagerer under høj belastning, og hvordan man undgår at overbelaste serveren med for mange samtidige tråde eller opgaver.

Hvordan async-metoden fungerer i C#: En dybdegående gennemgang af compiler-transformationen

Async-metoden er et væsentligt element i moderne C#-programmering, og den giver en elegant løsning på håndteringen af asynkrone operationer. Men hvordan fungerer det egentlig, når vi bruger async og await? I denne gennemgang ser vi på, hvordan C#-kompilatoren transformerer async-metoder til en form, der kan eksekveres effektivt og med støtte til fortsat eksekvering efter et await.

Når du kalder en asynkron metode, såsom en metode der bruger await Task.Delay(500), erstatter kompilatoren den oprindelige metode med en "stub"-metode. Denne stubmetode har samme signatur som den oprindelige metode, men mangler async-nøgleordet. Hvad der sker bag kulisserne, er, at kompilatoren genererer en tilstandsmaskine, der holder styr på, hvor i metoden eksekveringen er, og kan genoptage den efter et await.

Kompilatoren genererer en struktur, der repræsenterer denne tilstandsmaskine. Denne struktur indeholder alle de oprindelige lokale variabler, som nu er medlemvariabler. Det er her, vi finder den vigtigste funktionalitet: når eksekveringen når et await, gemmes den aktuelle tilstand, og når metoden genoptages, genskabes denne tilstand. Det gør det muligt for metoden at "pause" sin kørsel og fortsætte på præcis det sted, den blev afbrudt.

En vigtig del af tilstandsmaskinen er AsyncTaskMethodBuilder, som fungerer som en slags “puppet-task” og styrer, hvordan den oprindelige opgave skal fuldføres. Denne hjælper med at oprette den Task, som bliver returneret fra stubmetoden. Ved at bruge en strukturel tilgang fremfor at allokere objektet på heapen, opnår kompilatoren højere ydeevne, da der undgås unødvendig hukommelsesallokering.

Når metoden er i gang, kaldes den interne MoveNext-metode, som indeholder al logikken for at fortsætte udførelsen af metoden. Denne metode kører første gang, når metoden kaldes, og derefter hver gang den genoptages efter et await. Det er her, den oprindelige metode bliver oversat til en række operationer, der kan fortsætte efter behov, hvilket giver os et effektivt asynkront flow.

For at gøre det hele endnu mere effektivt, bruger C# kompilatoren et værktøj kaldet AsyncInfo.Run. Dette værktøj giver en abstraktion, der gør det muligt at håndtere afbrydelser og fremskridt i asynkrone metoder. AsyncInfo.Run modtager en delegate, som giver den mulighed at sende et CancellationToken eller en IProgress videre til den oprindelige asynkrone metode. Dette er nødvendigt, da de simplere AsAsyncOperation ikke kan håndtere disse scenarier.

I nogle tilfælde vil metoder kræve, at de håndterer mere komplekse asynkrone mønstre, hvor både afbrydelse og opdatering af fremdrift er nødvendigt. I sådanne tilfælde kan AsyncInfo.Run være en nyttig erstatning for den simplere AsAsyncOperation, som kun kan håndtere meget grundlæggende asynkrone opgaver.

Det er også vigtigt at forstå, at async-metoden i sig selv ikke nødvendigvis forbedrer ydeevnen. Det handler snarere om, hvordan kompilatoren håndterer eksekveringen bag kulisserne. async og await giver en elegant og overskuelig måde at arbejde med asynkrone opgaver på, men den virkelige magi sker, når vi kigger på, hvordan kompilatoren strukturerer og optimerer disse opgaver til at køre effektivt.

Når du skriver asynkrone metoder, skal du være opmærksom på, hvordan kompilatoren transformer disse metoder. Forståelsen af denne proces kan hjælpe dig med at optimere ydeevnen, forudse potentielle problemer og forstå de underliggende mekanismer, der driver asynkrone operationer i C#. Og selvom det kan virke som en kompleks proces, gør det muligt at arbejde med asynkrone operationer på en enkel og effektiv måde.

For at få det meste ud af async-funktionaliteten, skal du have en god forståelse af, hvordan det påvirker både hukommelse og eksekveringstid, især når du arbejder med komplekse asynkrone mønstre. Dette kræver både en teoretisk forståelse af de involverede teknologier og praktisk erfaring med at implementere dem i virkelige applikationer.

Hvordan arbejder man med wire og skaber smykker: En introduktion til at lave øreringe
Hvordan konfigurere din gimbal for stabilisering af video
Hvordan Intel, Bakterier og Ødelagte Stormmønstre Former Verden