TPL データフローまたはカスタム メソッドを使用して .NET で非同期タスクを効率的に調整するにはどうすればよいですか?

.NET での同時非同期タスクの管理

多くの .NET アプリケーションでは、リソースの過負荷を避けるために同時実行を制限しながら、多数の非同期操作を処理する必要があります。 これには、スロットル機構が必要です。 ThrottleTasksAsync メソッドのようなカスタム ソリューションは存在しますが、タスク並列ライブラリ (TPL) データフローは、よりエレガントで効率的な代替手段を提供します。

非同期タスク調整のための TPL データフロー

TPL Dataflow は、データ フローと同時実行性を管理するための組み込みツールを提供します。 スロットリングには、TransformBlock<TInput, TOutput> が特に便利です。その MaxDegreeOfParallelism プロパティは、同時に実行されるタスクの最大数を直接制御します。

TPL データフローを使用して非同期タスク スロットリングを実装する方法は次のとおりです。

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

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

foreach (var url in urls)
{
    downloader.Post(url);
}

downloader.Complete();
await downloader.Completion;

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

このコード スニペットは、複数の URL を同時にダウンロードする方法を示しています。 TransformBlock は URL (入力) を処理し、Download 関数 (非同期操作) を介してそれぞれをダウンロードし、HttpResponse オブジェクト (出力) を生成します。 MaxDegreeOfParallelism は同時ダウンロードを 50 に制限します。BufferBlock は完了したダウンロードを保存します。 最後に、TryReceiveAll は完了後にすべての結果を取得します。

TPL データフローを使用する利点

TPL Dataflow には、カスタム スロットル ソリューションに比べていくつかの利点があります。

• 簡易同時実行制御: MaxDegreeOfParallelism を介して同時実行を直接管理します。
• 柔軟性の強化: 同時実行レベルと処理ロジックを簡単に適応させます。
• 統合バッファリング: 組み込みバッファリングにより、手動のキューとセマフォの管理が不要になります。
• クロスプラットフォーム サポート: さまざまな .NET プラットフォーム間でシームレスに動作します。

結論

カスタム メソッドは非同期タスクのスロットリングを実現できますが、TPL Dataflow は優れたソリューションを提供します。その本質的なシンプルさ、柔軟性、堅牢なバッファリング機能により、.NET アプリケーション内での同時非同期操作を効率的かつ効果的に管理する場合に最適です。

以上がTPL データフローまたはカスタム メソッドを使用して .NET で非同期タスクを効率的に調整するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。