如何在C＃中同时执行多个异步WCF调用？

有效地使用TPL DataFlow

>有效处理多个异步WCF调用

在处理C＃中的多个异步WCF调用时，Parallel.ForEach并不理想，因为它不直接支持await。 一个更强大的解决方案是利用任务并行库的数据流（tpl dataflow），该数据流在管理异步操作方面擅长。

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此示例演示了如何使用TPL DataFlow进行同步wcf调用的TPL DataFlow重写代码：

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<code class="language-csharp">// 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();</code>

密钥改进：

• 异步处理：awaittpl dataflow固有地处理TransformBlock。
• 受控的并行性：> 允许您控制并发级别，从而防止了大型数据集的资源耗尽。 MaxDegreeOfParallelism允许最大的并行性，但请考虑在生产环境中为更好的资源管理设定限制。 DataflowBlockOptions.Unbounded>
改进的结构：代码更模块化和可读性，将数据检索和处理分为不同的块。
• > 流式输出：
>结果是在可用时处理并写入控制台的，而不是等待所有操作完成。
• 错误处理：（未显示但很容易添加）TPL DataFlow提供了处理异步操作期间可能发生异常的机制。
与使用嵌套
• 调用相比，这种方法提供了一种更有效，更易于管理的方法来处理众多并发异步WCF调用。 请记住根据系统的资源和收集的大小调整>
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