Хорошей практикой программирования считается вызывать ConfigureAwait в базовых «библиотечных» методах и возобновлять контекст только тогда, когда потребуется — в ваших внешних методах «пользовательского интерфейса».
Единственная ситуация, в которой может возникнуть необходимость в создании экземпляров Thread, — создание потоков STA для COM-взаимодействий.
как правило, параллельное программирование на сервере будет конфликтовать со встроенными параллельными средствами и не принесет никакой реальной пользы.
У каждого приложения .NET имеется пул потоков. Пул потоков содержит набор рабочих потоков, готовых к выполнению любой работы, которая им будет назначена.
Поток является независимым исполнителем (executor). Каждый процесс состоит из нескольких потоков, и все эти потоки могут выполнять разные операции одновременно. Каждый поток имеет собственный независимый стек, но он совместно использует память со всеми остальными потоками процесса. В некоторых приложениях существует один специальный поток. Например, приложения с пользовательским интерфейсом имеют один специальный UI-поток, а у консольных приложений существует один специальный главный поток.
В современных асинхронных приложениях .NET используются два ключевых слова: async и await. Ключевое слово async добавляется в объявление метода и имеет двойное назначение: оно разрешает использование ключевого слова await внутри этого метода и приказывает компилятору сгенерировать для этого метода конечный автомат по аналогии с тем, как работает yield return.
асинхронной операции — некоторой запущенной операции, которая завершится через некоторое время. Хотя операция продолжается, она не блокирует исходный поток; поток, который запустил операцию, свободен для выполнения другой работы. Когда операция завершится, она уведомляет свое обещание или активизирует обратный вызов или событие, чтобы приложение узнало о завершении.
Асинхронное программирование
Разновидность конкурентности, использующая обещания или обратные вызовы для предотвращения создания лишних потоков.
Параллельная обработка распределяет работу между несколькими потоками, каждый из которых может выполняться независимо на отдельном ядре.
Параллельная обработка
Выполнение большого объема работы за счет распределения ее между несколькими потоками, выполняемыми одновременно.
