像Labview一样，使用C#构建测量数据流式处理框架

1. C# DataFlow介绍

介绍部分参考博客：TPL DataFlow初探（一）
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官方解释：

TPL（任务并行库）数据流库向具有高吞吐量和低滞后时间的占用大量 CPU 和 I/O 操作的应用程序的并行化和消息传递提供了基础。它还能显式控制缓存数据的方式以及在系统中移动的方式。传统编程模型通常需要使用回调和同步对象（例如锁）来协调任务和访问共享数据。在数据流模型下，您可以声明当数据可用时的处理方式，以及数据之间的所有依赖项。由于运行时管理数据之间的依赖项，因此通常可以避免这种要求来同步访问共享数据。此外，因为运行时计划基于数据的异步到达，所以数据流可以通过有效管理基础线程提高响应能力和吞吐量。

借助于异步消息传递与管道，它可以提供比线程池更好的控制，也比手工线程方式具备更好的性能。我们常常可以消息传递，生产-消费模式或Actor-Agent模式中使用。在TDF是构建于Task Parallel Library (TPL)之上的，它是我们开发高性能，高并发的应用程序的又一利器。

TDP的主要作用就是Buffering Data和Processing Data，在TDF中，有两个非常重要的接口，ISourceBlock<T> 和ITargetBlock<T>接口。继承于ISourceBlock<T>的对象时作为提供数据的数据源对象-生产者，而继承于ITargetBlock<T>接口类主要是扮

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