F#目前还有些待字闺中的意思，不过随着大家对F#了解的加深。希望更多的程序员能运用好F#。
在本文中，我们会来探索F#中轻量级的，交互式的代理，以及与代理有关的一些模式，包括“隔离的内部状态”。(译注：由于原文较长，因此译文分为两段，目前是第一段，讲解了F#中异步代理的基本使用方式。)
第1部分描述了F#作为一个并行及异步语言，是如何支持轻量级的响应操作，并给出了CPU异步并行和I/O异步并行两种模式。
第2部分描述了如何从异步计算或后台计算单元中获得结果。
模式4：您的第一个代理
我们来观察您所创建的第一个异步代理：
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-->type Agent<'T> = MailboxProcessor<'T> let agent = Agent.Start(fun inbox -> async { while true do let! msg = inbox.Receive() printfn "got message '%s'" msg } )
这个代理不断地异步等待消息，并将它们打印出来。在这段代码中，每个消息都是一个字符串，且agent的类型是：
agent.Post "hello!"这便会打印出：
got message 'hello!'也可以这样发送多条消息：
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-->for i in 1 .. 10000 do
agent.Post (sprintf "message %d" i)
这样便可以打印出10000条消息。
您可以认为每个代理对象都包含一个消息队列(或管道)，并在消息到达时进行响应。一个委托一般都使用异步的循环等待来消息并进行处理。如在上面的例子中，代理使用while循环进行处理。
许多读者可能已经对代理颇为熟悉了。如Erlang，它便是基于代理设计的(在那里被称为进程)。而不久之前，一个基于.NET平台的实验性的孵化型语言，Axum，也注重了基于代理编程的重要性。Axum与F#中的代理设计相互影响，而其他包含轻量级线程的语言也强调了基于代理的组合与设计。
上面的例子一开始创建了一个类型的缩写：Agent，它代表了F#类库中基于内存的代理类型“MailboxProcessor”。如果您愿意的话也可以使用这个完整的名字，不过我更喜欢简单的命名。
您的第一批10万个代理
代理对象非常轻量，这是因为它基于F#的异步编程模型。例如，您可以在一个.NET进程中创建成百上千，甚至更多个代理。例如，我们来创建10万个简单的代理对象：
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-->let agents = [ for i in 0 .. 100000 -> Agent.Start(fun inbox -> async { while true do let! msg = inbox.Receive() if i % 10000 = 0 then printfn "agent %d got message '%s'" i msg } ) ]
您可以这样向每个代理对象发送消息：
for agent in agents do
agent.Post "ping!每第1万个代理对象会在收到消息时打印信息。这个代理集合在处理消息时非常迅速，只要几秒钟时间。代理和内存中的消息处理非常快。
很显然，代理并不与.NET线程直接对应──您不可能在单个应用程序中创建10万的线程(在32位操作系统中，即便1000个线程也已经太多了)。相反，在代理等待消息时，它实际上只是表现为一个回调函数，一些对象分配，以及代理所引用的闭包等等。在收到消息之后，代理的工作会在一个线程池(默认便是.NET线程池)中分配并执行。
尽管需要10万个代理的情况并不多见，不过2000多个代理倒是很正常的。接下来我们便会看到这样一些例子。
高伸缩的Web服务器处理请求
在F#编程中，异步代理的思想其实是一种在多个环境中反复出现的设计模式。在F#中，我们经常使用“代理”这个词表示一种随时发生的，特别是通过循环，或是处理消息，或是产生结果的异步计算。
例如，在以后的文章中，我们会来关注如何使用F#构建伸缩性强的TCP或HTTP服务器应用程序，并将它们部署到EC2或是Windows Azure中去。这里我们打算用“股票服务器”作为例子，它接受TCP或HTTP连接，并向客户端返回一系列的股票信息。每个客户端会每隔一秒钟收到一条股票信息。这个服务最终会以单个URL或REST API的形式发布。
在实现时，我们为每个客户端请求分配一个异步代理(由于只是演示，我们在这里便不断地写入相同的AAPL股票信息)：
open System.Net.Sockets /// serve up a stream of quotes let serveQuoteStream (client: TcpClient) = async { let stream = client.GetStream() while true do do! stream.AsyncWrite( "AAPL 200.38"B ) do! Async.Sleep 1000.0 // sleep one second} 每个代理会一直运行到客户端连接断开。因为代理非常轻量，因此这个股票服务能够在一台机器上支持数千个并发连接(如果使用云托管服务则会有更好的伸缩性)。而同一时刻会出现多少个代理对象则取决于客户端的数量。
上面的例子演示了使用F#进行网络编程是多么的方便──网络协议在此变成了基于异步代理的数据流读写。在以后的文章中我们会观察更多使用F#进行伸缩性强的TCP/HTTP编程。
代理与隔离状态(命令式)
F#代理编程的一个优秀的关键之处便是其隔离性。隔离性则意味着资源“归属”与某个特定的代理，而不会暴露给其他代理。因此，独立状态对并发的访问及数据竞争是一种良好的保护。
在F#中，异步代理的独立性直接表现为文法上的作用域。例如，下面的代码使用一个字典来累计发送至代理对象的不同消息的次数。内部的字典在文法上是异步代理私有的，因此我们无法在代理外部对字典进行读写。这意味着字典的可变状态实际上是被隔离的，代理保证了对它的非并发的安全访问。
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-->type Agent<'T> = MailboxProcessor<'T> open System.Collections.Generic let agent = Agent.Start(fun inbox -> async { let strings = Dictionary() while true do let! msg = inbox.Receive() if strings.ContainsKey msg then strings.[msg] <- strings.[msg] + 1 else strings.[msg] <- 0 printfn "message '%s' now seen '%d' times" msg strings.[msg] } )
状态隔离是F#的基本特性，它并不是代理所独有的。例如，下面的代码对StreamReader和ResizeArray(这是F#中对System.Collections.Generics.List的别称)的隔离访问。请注意这段代码和.NET类库中的System.IO.File.ReadAllLines方法功能相同：
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-->let readAllLines (file:string) = use reader = new System.IO.StreamReader(file) let lines = ResizeArray<_>() while not reader.EndOfStream do lines.Add (reader.ReadLine()) lines.ToArray()
在这里，reader和ResizeArray对象都无法在函数外部使用。在代理或其他持续计算的情况里，隔离性是至关重要的──状态在这里永远独立于程序运行中的其他部分。
说到底，隔离性是个动态的属性，它经常受到文法的约束。例如，考虑这样一个延迟的，随需加载的读取器，它会读取文件中的所有行：
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-->let readAllLines (file:string) = seq { use reader = new System.IO.StreamReader(file) while not reader.EndOfStream do yield reader.ReadLine() }
隔离状态经常包含可变的值，包括F#中的引用单元。例如，下面的代码在一个引用单元中不断累计接受到的消息个数：
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-->let agent = Agent.Start(fun inbox -> async { let count = ref 0 while true do let! msg = inbox.Receive() incr count printfn "now seen a total of '%d' messages" !count } )
再次强调，这里可变的状态被隔离了，确保了对它单线程的安全访问。
在代理中使用循环和隔离状态(函数式)
F#程序员了解两种实现循环的方法：使用“命令式”的while/for以及可变的累加器(ref或mutable)，或是“函数式”风格的调用，将累加状态作为参数传递给一个或多个递归函数。例如，计算文件行数的程序可以使用命令式的方式来写：
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-->let countLines (file:string) = use reader = new System.IO.StreamReader(file) let count = ref 0 while not reader.EndOfStream do reader.ReadLine() |> ignore incr count !count或是递归式的： let countLines (file:string) = use reader = new System.IO.StreamReader(file) let rec loop n = if reader.EndOfStream then n else reader.ReadLine() |> ignore loop (n+1)
loop 0 在使用时，两种方式都是可行的：函数式的做法相对更加高级一些，但是大大减少了代码中显式的状态修改次数，且更为通用。两种写法对于F#程序员来说，一般都可以理解，他们还可以将“while”循环转化为等价的“let rec”函数(这是个不错的面试问题!)。
有趣的是，在编写异步循环时的规则也一样：您可以使用命令式的“while”或函数式的“let rec”中的任意一种来定义循环。例如，这里有一个利用递归的异步函数统计消息数量的做法：
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-->let agent = Agent.Start(fun inbox -> let rec loop n = async { let! msg = inbox.Receive() printfn "now seen a total of %d messages" (n+1) return! loop (n+1) } loop 0 ）
这样我们便可以获得这样的输出：
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-->now seen a total of 0 messages
now seen a total of 1 messages
....
now seen a total of 10000 messages
再提一次，定义代理对象的两种常见模式为命令式的：
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-->let agent = Agent.Start(fun inbox -> async { // isolated imperative state goes here ... while do // read messages and respond ... }) 及函数式的：
let agent = Agent.Start(fun inbox -> let rec loop arg1 arg2 = async { // receive and process messages here ... return! loop newArg1 newArg2 } loop initialArg1 initialArg2)
再次强调，两种方法在F#都是合理的──使用递归的异步函数可能是更高级的方法，但更为函数式且更为通用