Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Локальная копия события

Зачем мне здесь нужна локальная копия мероприятия (цель myEvent)?

public event EventHandler MyEvent = delegate {};

protected OnMyEvent()
{
    var myEvent = MyEvent;
    myEvent(this, EventArgs.Empty);
}

Имхо, это функционально похоже на

protected OnMyEvent() => MyEvent(this, EventArgs.Empty)

Но мне сказали, что локальная копия необходима. И это полностью взрывает мой разум.


Я согласен, что локальная копия обязательна в следующем сценарии:

public event EventHandler MyEvent;

protected OnMyEvent()
{
    var myEvent = MyEvent;
    if(myEvent != null)
        myEvent(this, EventArgs.Empty);
}

Потому что между null проверкой и вызовом какой-то другой поток может отписаться и если это был последний подписчик, то мы получим NullReferenceException.


  • В вашем примере, когда у вас есть обработчик по умолчанию - вам не нужно. В общем - вы должны скопировать в локальную переменную 16.10.2015
  • Но мне сказали, что локальная копия необходима. Вы могли бы задать вопрос тому же человеку. Между прочим, приведенный ниже код с локальным копированием и проверками null также может привести к NullReferenceException (см. раздел ReadIntroduction эта статья) 16.10.2015
  • @SriramSakthivel, я спросил его, и у меня сложилось впечатление, что я не знаю чего-то, что знает он и все остальные. Поэтому вопрос ;) Read introduction звучит как ошибка компилятора. К счастью, теперь у нас есть С# только для MyEvent?.Invoke() 16.10.2015
  • Насколько я знаю, эта локальная переменная будет оптимизирована. Фактически вы получите MyEvent(this, EventArgs.Empty). ReadIntroduction — правильная оптимизация (что меня пугает). Не баг :) 16.10.2015
  • Нет, это неправильный взгляд. Он не будет использовать память для хранения локальной переменной и оптимизирован для использования регистра ЦП. Но нагрузка и тест if() все еще там. В противном случае это просто глупый трюк, чтобы избежать проверки на нуль, он никогда не будет нулевым. Проверка на null намного быстрее, чем вызов пустого метода через делегат. Намеренное написание медленного кода — не лучшая привычка. Вероятность того, что это действительно имеет значение, довольно мала. Пока это не произойдет, и вы понятия не имеете, почему ваша программа работает медленно. 16.10.2015
  • Я не думаю, что вам нужна эта локальная копия, поэтому укажите какой-то источник для этого утверждения. Сейчас это всего лишь сомнительные слухи, а не реальный вопрос. 22.10.2015

Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..