我希望得到一些关于线程管理的使用的建议，并希望任务并行库，因为我不确定我是否已经走正确的路线。可能最好的是我概述了我要做的事情。
鉴于问题，我需要使用基于启发式的算法生成解决方案。我开始计算一个基本解决方案，这个操作我认为不能并行化，所以我们不需要担心。
一旦生成初始解决方案，我想触发 n 线程，这会尝试找到更好的解决方案。这些线程需要做几件事：
我尝试了一个涉及管理我自己的线程并关闭它们的实现，但它开始变得非常复杂，我现在想知道TPL是否会更好。我想知道是否有人可以提供任何一般指导？
...谢谢
答案 0 :(得分：4)
我肯定会看TPL。它允许您抽象出问题。您可以考虑任务以及它们如何工作和共享数据，而不是在底层线程模型上花费太多时间并创建wn线程并管理它们。 TPL将允许您创建它分配给线程池的任务。然后，TPL管理池并调整运行任务的数量以最大化性能。它将在各种硬件配置（内核）上实现这一点，这使得开发和应用更容易，在不同硬件之间移动时不需要重大改写。
还有很多你需要考虑的问题，特别是在共享状态方面。 TPL通常是比滚动自己更好的方法，除非您对线程非常有经验和/或有一些TPL不适合的特殊情况应用。
1.他们需要使用不同的“优化指标”进行初始化。在 他们试图说的其他话 优化不同的东西，用 代码中设置的优先级。这个 意味着它们都略有不同 计算引擎。我不确定我是不是 可以用TPL做到这一点..
您可以通过创建任务并向其传递不同的起始条件来实现此目的。
2.如果其中一个线程找到了目前最为人所知的更好的解决方案 解决方案（需要共享 所有线程）然后它需要 更新最佳解决方案，并强制a 要重启的其他线程数 （这又取决于优先顺序 优化指标的水平。）
可以取消任务并启动新任务。
3.我可能还希望跨线程组合某些计算（例如，保持 某种特定概率的联合 解决问题的方法）。这是 可能更多可选。
不确定我理解这个要求。
4.整个系统显然需要线程安全，我希望它是 尽可能快地跑。
即使TPL是您在任务（线程）之间共享数据，那么您仍然有责任以线程安全的方式执行此操作。但是，TPL附带了几个线程安全类，用于队列，集合，包等。
从它的声音来看，这是主/工作模式的一个变体，带有一些推测性的执行和工作窃取。你可以在http://parallelpatterns.codeplex.com/找到关于这个和其他模式的更多细节。由Stephen Toub撰写的白皮书页面也涵盖了其他细节。
答案 1 :(得分：0)
无论你怎么做，这都会很复杂。编写适当的同步代码非常困难。而且我认为TPL对此有点过分了。
我的建议是坐下来看看问题并将其白板化，尽量消除尽可能多的复杂性。
也许这会有所帮助......创建一个优化指标队列和一个具有最佳答案的共享类。使用读写器锁保护共享类，使用互斥锁或其他锁保护您的队列。启动4-8个线程（每个CPU一个线程，如果你阻塞很多，则更多）并让它们循环运行。从队列中删除项目，处理它，检查共享数据，重复直到不再有项目。
抵制启动3,000个线程的诱惑，并注意竞争条件，如下所示：拉开共享课程的读卡器锁定，检查你的答案 - 让我们说这是一个更好的答案，放下读卡器锁定并拉动writer锁定并更新共享类。这里的问题是，在你等待写入程序锁定的时候，另一个线程可能已经更新了类，你只需要在没有写入锁定的情况下将其删除，而不会检查它。
玩得开心。