Comment puis-je effectuer plusieurs appels WCF asynchrones simultanément dans C #?

Gestion efficace de plusieurs appels WCF asynchrones avec TPL Dataflow

Lorsque vous traitez avec plusieurs appels WCF asynchrones en C #, Parallel.ForEach n'est pas idéal car il ne prend pas directement en charge await. Une solution plus robuste consiste à tirer parti du flux de données de la bibliothèque parallèle de la tâche (TPL Dataflow) qui excelle dans la gestion des opérations asynchrones.

Cet exemple montre comment réécrire le code à l'aide de TPL Dataflow pour les appels WCF asynchrones simultanés:

// Create a TransformBlock to asynchronously fetch Customer data.
var getCustomerBlock = new TransformBlock<string, Customer>(
    async id =>
    {
        ICustomerRepo repo = new CustomerRepo();
        return await repo.GetCustomer(id);
    }, new ExecutionDataflowBlockOptions
    {
        MaxDegreeOfParallelism = DataflowBlockOptions.Unbounded // Adjust as needed
    });

// Create an ActionBlock to process each retrieved Customer.
var writeCustomerBlock = new ActionBlock<Customer>(c => Console.WriteLine(c.ID));

// Link the blocks; PropagateCompletion ensures the pipeline finishes.
getCustomerBlock.LinkTo(writeCustomerBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true });

// Post IDs to the TransformBlock.
foreach (var id in ids)
{
    getCustomerBlock.Post(id);
}

// Signal completion and wait for all processing to finish.
getCustomerBlock.Complete();
writeCustomerBlock.Completion.Wait();

Améliorations de clés:

• Traitement asynchrone: Le flux de données TPL gère intrinsèquement les opérations asynchrones (await) dans le TransformBlock.
• Parallélisme contrôlé: MaxDegreeOfParallelism Vous permet de contrôler le niveau de concurrence, empêchant l'épuisement des ressources avec de grands ensembles de données. DataflowBlockOptions.Unbounded permet un parallélisme maximal, mais envisagez de fixer une limite pour une meilleure gestion des ressources dans les environnements de production.
• Structure améliorée: Le code est plus modulaire et lisible, séparant la récupération des données et le traitement en blocs distincts.
• Sortie en streaming: Les résultats sont traités et écrits sur la console à mesure qu'ils deviennent disponibles, plutôt que d'attendre que toutes les opérations se terminent.
• Gestion des erreurs: (non représentée, mais facilement ajoutée), le flux de données TPL fournit des mécanismes de gestion des exceptions qui peuvent se produire pendant les opérations asynchrones.

Cette approche offre un moyen plus efficace et gérable de gérer de nombreux appels WCF asynchrones simultanés par rapport à l'utilisation de Parallel.ForEach avec des appels imbriqués await. N'oubliez pas de régler MaxDegreeOfParallelism en fonction des ressources de votre système et de la taille de votre collection ids.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!