一、概要
Async/Await在.Net Core中吗是无所不在，四处都是触发器操作方式，那为甚么会用？有甚么促进作用？
二、Async/Await有甚么用？
用语实例：
用语很单纯，这儿就不详尽说具体内容是不是用了，只提供更多两个实例，他们的最终目标是科学研究它的促进作用。
public class AsyncAwaitTest { public void Start() { Console.WriteLine($”aaa,缓存Id:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}“); AsyncMethod(); Console.WriteLine($”eee,缓存Id:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}“); Console.ReadLine(); } public async Task<bool> AsyncMethod(){ Console.WriteLine($”bbb,缓存Id:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}“); awaitTask.Run(() => { Thread.Sleep(500); Console.WriteLine($”ccc,缓存Id:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}“); }); Console.WriteLine($”ddd,缓存Id:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}“); return true; } }运行结果
特点：
1）不会阻塞缓存
从实例的执行顺序，可以看出，当执行async/await方法时，主缓存遇到await关键字，主缓存就返回执行“eee”，然后释放，而不是等待，新开了两个子缓存6执行另外的业务，await前面的方法还是主缓存执行，await后面的方法，等缓存6执行完了再继续执行。
2）同步的方式写触发器
虽然是用了触发器，但还是等待执行结果再往下执行，执行流程是同步的。
先来看一段微软官网的描述
此模型可很好地处理典型的服务器方案工作负荷。由于没有专用于阻止未完成任务的缓存，因此服务器缓存池可服务更多的Web请求。
考虑使用两个服务器：两个运行触发器代码，两个不运行触发器代码。对于本例，每个服务器只有5个缓存可用于服务器请求。此字数太小，不切实际，仅供演示。
假设这两个服务器都接收6个并发请求。每个请求执行两个I/O操作方式。未运行触发器代码的服务器必须对第6个请求排队，直到5个缓存中的两个完成了I/O密集型工作
并编写了响应。此时收到了第20个请求，由于队列过长，服务器可能会开始变慢。
运行有触发器代码的服务器也需要对第6个请求排队，但由于使用了async和await，I/O密集型工作开始时，每个缓存都会得到释放，无需等到工作结束。
收到第20个请求时，传入请求队列将变得很小（如果其中还有请求的话），且服务器不会慢。
尽管这是两个人为想象的实例，但现实世界中其工作方式与此类似。事实上，相比服务器将缓存专用于接收到的每个请求，使用async和await能够使
服务器处理两个数量级的请求。
注意上面官网描述的I/O密集型。甚么样的是I/O密集型呢？，就是cpu性能比硬盘内存好太多，大部分时间都是cpu在等IO的读写操作方式。例如读文件，读文件的时候是不需要cpu参与的，只需要发两个命令给硬盘，硬盘读完文件会再通知cpu继续处理，这种叫DMA技术。
DMA(Direct Memory Access，直接存储器访问) 是所有现代电脑的重要特色，它是指一种高速的数据传输操作方式，允许在外部设备和存储器之间直接读写数据，既不通过cpu，也不需要cpu干预。
这个时候触发器就显出它的优势来了，比如读文件需要1s，如果是同步操作，那么就有两个缓存在等1s再往下执行。如果是触发器的，读文件的时候，这个缓存就释放了，等读完文件，硬盘通知cpu再派两个缓存接着处理，那中间的1秒，原来的缓存就可以去处理其他请求了。
4.代码对照说明
public class HomeController : Controller { /// <summary> /// 同步请求 /// </summary> /// <param name=”path”></param> /// <returns></returns> public string GetData() { var result = System.IO.File.ReadAllBytes(@”F:\package\package.rar”); return “ok”; } /// <summary> /// 触发器请求 /// </summary> /// <param name=”path”></param> /// <returns></returns> public async Task<string> GetDataAsync2() { var result = await System.IO.File.ReadAllBytesAsync(@”F:\package\package.rar”); return “ok”; } }同步请求的流程为
可以看出，硬盘在读取文件时，缓存是在等待的，这时候缓存1在这1s中是不工作的，空等状态。
触发器请求的流程为
触发器请求时，缓存1遇到await关键字，发出命令就返回，然后释放掉了，硬盘读完数据会通知cpu，这时cpu派两个新的缓存去接着处理，
因此，读文件的这1s，缓存1可以去处理其它请求了，没有空等，这就是提高了cpu的利用率，单位时间内处理的请求数就变大了。
Cpu密集型的触发器是不能提高QPS的，下面代码就是Cpu密集型的。
Cpu密集型：计算密集型，硬盘、内存性能比Cpu好很多，或不太需要访问I/O设备。
/// <summary> /// 触发器请求 /// </summary> /// <param name=”path”></param> /// <returns></returns> public async Task<string> GetDataAsync2() { await Task.Run(() => { Thread.Sleep(100);//模拟业务处理耗时 }); return “ok”; }这儿前面主缓存遇到await虽然释放了，但await里面又有两个缓存接着工作，Cpu（缓存并没有空闲）
Task异常捕获的方式
当Task运行中出现了异常，正常情况下他们在主缓存的Try是捕获不到的，而如果在Task内部写try，出现了异常他们会完全不知道。下面就来介绍几个主缓存捕获Task异常的方法。
阻塞缓存式
他们可以使用Wait()，WaitAny()，WaitAll()来捕获Task的异常，详见下图：
捕获Task异常，准确来说会用AggregateException类，右边是运行结果，成功捕获到了异常信息，其它两个等待也是类似的用语，
在等待多个Task异常时，可以访问异常对象的InnerExceptions属性来遍历所有的异常：
上述异常捕获的解决方案，因为涉及到了等待，所以会阻塞主缓存，并且如果异常发生在等待之前，同样是不能捕获到，所以这种方式，虽然单纯，但是使用场景并不多。
异步式
他们知道Task有个ContinueWith方法，它会在Task完成后继续触发器执行传入的委托，他们可以通过这个方法实现异常捕获，请看如下代码：
因为是触发器执行，所以这样不会阻塞主缓存。
事件式
事件式的思路是在主缓存中定义事件，在Task中通过触发事件的形式让主缓存捕获到异常，请看代码：
internal class TaskExceptionEventArgs:EventArgs { /// <summary> /// 存放Task引发的异常对象 /// </summary> public AggregateException AggregateException { get; set; } }主代码如下：
class Program { private static event EventHandler<TaskExceptionEventArgs> taskExceptionEventHandler; static void Main(string[] args) { //为事件添加事件处理器taskExceptionEventHandler = (sender, aeArgs) => { Console.WriteLine(aeArgs.AggregateException.Message); }; Task.Run(async () => { await Task.Delay(2 * 1000); try { throw new AggregateException(“内部异常1”); } catch (AggregateException ex) { //触发事件，并传入参数taskExceptionEventHandler.Invoke(null, newTaskExceptionEventArgs { AggregateException = ex }); } }); } }这样用语很灵活，而且拿到的是最直接的异常对象，并且不用等待Task执行完毕。
