HarmonyOS鸿蒙Next中TaskPool与Worker在大数据处理场景下如何选择并正确处理跨线程数据共享？

HarmonyOS鸿蒙Next中TaskPool与Worker在大数据处理场景下如何选择并正确处理跨线程数据共享？ TaskPool适用于短时、多并发的大数据处理，由系统自动调度线程，降低资源开销；Worker适用于长耗时、需常驻的后台处理。跨线程共享大数据，优先使用Transferable或SharedArrayBuffer转移所有权，避免深拷贝；TaskPool通过任务参数传递，Worker通过postMessage传递。共享内存需锁或原子操作保证同步。

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您的总结已覆盖核心要点。补充一点：TaskPool中任务函数需为独立模块，大数据通过@Concurrent装饰器配合TaskParam传递；Worker则需自行管理生命周期。共享内存使用SharedArrayBuffer时，务必在Atomics操作下读写，避免数据竞争。实际中若任务频繁创建销毁，优先TaskPool；若需长期后台运行或持续监听消息，选Worker更稳妥。