TPL数据流如何简化异步任务限制？

使用 TPL 数据流轻松进行异步任务限制

管理大量异步操作的并发执行通常需要任务限制。 任务并行库 (TPL) 数据流为这一常见挑战提供了一个优雅的解决方案。

TPL Dataflow 的 TransformBlock<TInput, TOutput> 提供了一个强大的机制来控制并行任务执行的最大级别。 这使您可以有效地处理数据流（如 URL）并在处理完成后收集结果。

这是一个实际的实现示例：

<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>

此代码创建一个 TransformBlock（名为 downloader），将并发下载限制为 50。downloader 链接到 BufferBlock (buffer) 以保存 HttpResponse 对象。 提交所有 URL 后，我们发出完成信号并等待 downloader 完成。 最后，从 buffer.

中检索收集到的响应

使用 TPL 数据流进行限制的优点

TPL Dataflow 比手动节流方法具有显着优势：

• 内置节流：固有地处理节流，无需手动信号量或队列管理。
• 异步支持：原生支持异步操作。
• 简化实现：降低代码复杂性和样板文件。
• 优化性能：专为高效任务管理而设计。

值得注意的是，TransformBlock 缓冲输入和输出。 为了防止潜在的死锁，请将其链接到单独的 BufferBlock，如上所示，并建议在完成后检索结果。

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