在C#中，TaskScheduler 是一个抽象类，用于控制任务的执行方式，特别是它们如何被安排到线程池中的线程上执行。
TaskScheduler 负责将 Task 对象排队并决定何时、以何种方式执行这些任务。
TaskScheduler 的作用
- 调度任务：将任务分配给线程池中的线程执行。
- 控制并发：通过限制同时执行的任务数量来控制并发级别。
- 异常处理：虽然不是直接由
TaskScheduler处理异常，但它通过控制任务的执行环境间接影响了异常的处理方式。
如何使用 TaskScheduler
通常，我们不需要直接创建 TaskScheduler 的实例，因为 Task 类和 TaskFactory 类提供了足够的方法来使用默认的 TaskScheduler（通常是 TaskScheduler.Default，它对应于线程池）。
然而，在某些情况下，你可能需要自定义 TaskScheduler 来满足特定的需求。
示例：使用默认的 TaskScheduler
大多数情况下，你不需要显式地使用 TaskScheduler，因为 Task.Run 和 Task.Factory.StartNew（当不提供 TaskScheduler 时）默认使用 TaskScheduler.Default。
// 使用 Task.Run 启动一个后台任务
Task.Run(() =>
{ // 这里执行耗时操作 Console.WriteLine("任务正在后台执行..."); Thread.Sleep(1000); // 模拟耗时操作 Console.WriteLine("任务完成.");
}); // 等待任务完成（仅为了示例，实际代码中通常不会这样做）
Task.Delay(2000).Wait(); // 确保主线程等待足够长的时间以看到后台任务的结果示例：自定义 TaskScheduler
如果你需要自定义任务调度逻辑（例如，限制并发任务的数量），你可以继承 TaskScheduler 并实现其抽象方法。然而，这通常是一个高级用法，需要深入理解多线程编程和 Task 的工作机制。
这里是一个简化的例子，说明如何继承 TaskScheduler，但请注意，这个例子并没有真正实现任务调度逻辑，而只是展示了如何开始自定义：
public class LimitedConcurrencyTaskScheduler : TaskScheduler
{ // 假设我们有一个限制并发数的字段 private readonly int _maxConcurrencyLevel; private int _activeTasks; public LimitedConcurrencyTaskScheduler(int maxConcurrencyLevel) { _maxConcurrencyLevel = maxConcurrencyLevel; } // 省略了 QueueTask, TryExecuteTaskInline, GetScheduledTasks 等方法的实现 // 这里只是展示如何开始，实际上你需要实现这些方法来控制任务的调度 protected override void QueueTask(Task task) { // 这里应该有逻辑来将任务添加到队列中，并根据需要执行它们 // 但由于这是示例，我们只是简单地将任务计数增加 Interlocked.Increment(ref _activeTasks); // 注意：这实际上并没有真正地将任务排队或执行，只是演示 // 在真实实现中，你应该在这里将任务放入某种队列中，并在有可用线程时执行它们 } // ... 其他方法的实现
} // 注意：上面的 LimitedConcurrencyTaskScheduler 只是一个框架，并没有完整实现
// 在实际使用中，你需要完整实现所有抽象方法，并根据需要添加额外的逻辑 由于自定义 TaskScheduler 的实现相对复杂，且容易出错，因此通常建议仅在我们确实需要控制任务执行的细节时才这样做。在大多数情况下，使用默认的 TaskScheduler 或 Task.Run 就足够了。
补充：
在C#中，如果有大量task同时执行，假设我们需要限制同时执行的Task的最大数量为5，我们可以通过自定义一个TaskScheduler来实现，但这种方法相对复杂且容易出错。更常见和简单的方法是使用SemaphoreSlim来限制并发量。
SemaphoreSlim是一个轻量级的信号量，用于控制对共享资源的并发访问。你可以使用它来限制同时执行的Task数量。
下面是一个使用SemaphoreSlim来限制Task最大执行个数的例子：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks; class Program
{ static SemaphoreSlim semaphore = new SemaphoreSlim(5); // 初始化为5，表示同时允许5个任务执行 static async Task Main(string[] args) { // 假设我们有10个任务需要执行 var tasks = Enumerable.Range(1, 10).Select(async i => { await semaphore.WaitAsync(); // 等待信号量可用 try { // 执行任务 Console.WriteLine($"任务 {i} 开始执行，当前时间：{DateTime.Now:HH:mm:ss.fff}"); await Task.Delay(1000); // 模拟耗时操作 Console.WriteLine($"任务 {i} 执行完成，当前时间：{DateTime.Now:HH:mm:ss.fff}"); } finally { semaphore.Release(); // 释放信号量 } }).ToList(); // 等待所有任务完成 await Task.WhenAll(tasks); Console.WriteLine("所有任务执行完成。"); }
} 在上面这个例子中，我们创建了一个SemaphoreSlim实例，初始化为5，表示同时最多允许5个任务执行。
然后，我们创建了10个任务，每个任务在执行前都会调用semaphore.WaitAsync()来等待信号量变得可用。当信号量可用时，任务会继续执行，并在执行完毕后通过semaphore.Release()释放信号量，以便其他任务可以执行。
这种方法简单且有效，不需要我们深入了解TaskScheduler的内部实现，就可以轻松控制并发量。同时，它也避免了自定义TaskScheduler可能带来的复杂性和潜在的错误。
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