TPL データフローはどのようにして非同期タスクのスロットリングを簡素化できるのでしょうか?

TPL データフローによる簡単な非同期タスクのスロットリング

多数の非同期操作の同時実行を管理するには、多くの場合、タスクのスロットリングが必要になります。 タスク並列ライブラリ (TPL) データフローは、この一般的な課題に対する洗練されたソリューションを提供します。

TPL Dataflow の TransformBlock<TInput, TOutput> は、並列タスク実行の最大レベルを制御するための堅牢なメカニズムを提供します。 これにより、データ ストリーム (URL など) を効率的に処理し、処理が完了したら結果を収集できます。

実際の実装例は次のとおりです:

<code class="language-csharp">var downloader = new TransformBlock<string, HttpResponse>(
        url => Download(url),
        new ExecutionDataflowBlockOptions { MaxDegreeOfParallelism = 50 }
    );

var buffer = new BufferBlock<HttpResponse>();
downloader.LinkTo(buffer);

foreach (var url in urls)
    downloader.Post(url);
    //or await downloader.SendAsync(url);

downloader.Complete();
await downloader.Completion;

IList<HttpResponse> responses;
if (buffer.TryReceiveAll(out responses))
{
    //process responses
}</code>

このコードは、同時ダウンロードを 50 に制限する TransformBlock (downloader という名前) を作成します。downloader は、BufferBlock オブジェクトを保持するために buffer (HttpResponse) にリンクされています。 すべての URL を送信した後、完了を通知し、downloader の終了を待ちます。 最後に、収集された応答が buffer.

から取得されます。

スロットリングに TPL データフローを使用する利点

TPL Dataflow には、手動のスロットリング方法に比べて大きな利点があります。

• 組み込みスロットリング: スロットリングを本質的に処理し、手動のセマフォやキュー管理の必要性を排除します。
• 非同期サポート: 非同期操作をネイティブにサポートします。
• 実装の簡素化: コードの複雑さとボイラープレートを軽減します。
• 最適化されたパフォーマンス: 効率的なタスク管理のために設計されています。

TransformBlock は入力と出力をバッファリングすることに注意することが重要です。 潜在的なデッドロックを防ぐには、上記のように別の BufferBlock にリンクし、完了後に結果を取得することをお勧めします。

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