Wie kann ich die gleichzeitige Aufgabenausführung mithilfe von C#-Aufgaben auf 10 beschränken?

Parallelitätsmanagement mit Aufgaben: Beschränkung der gleichzeitigen Ausführung

In Ihrem Szenario möchten Sie einen Satz von 100 Aufgaben gleichzeitig ausführen, aber nur zulassen Es können maximal 10 Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden. Dazu gehört die effektive Verwaltung der Parallelität, um eine ordnungsgemäße Aufgabenausführung und Ressourcennutzung sicherzustellen.

Um diese Anforderung mithilfe von Aufgaben zu erfüllen, können Sie den folgenden Ansatz verwenden:

// Define a SemaphoreSlim to limit concurrent tasks to 10
SemaphoreSlim maxThread = new SemaphoreSlim(10);

// Iterate through the tasks
for (int i = 0; i < 115; i++)
{
    // Wait for the SemaphoreSlim to allow a new task to execute
    maxThread.Wait();

    // Create a new task and schedule it
    Task.Factory.StartNew(() =>
    {
        // Perform the task's operation
    }, TaskCreationOptions.LongRunning)

    // Release the SemaphoreSlim when the task completes
    .ContinueWith((task) => maxThread.Release());
}

In dieser Implementierung:

1. Ein SemaphoreSlim mit dem Namen maxThread wird mit einer anfänglichen Anzahl von 10 erstellt, was die maximale Anzahl gleichzeitiger Aufgaben darstellt zulässig.
2. Die Schleife durchläuft die 115 Aufgaben.
3. Innerhalb jeder Iteration wartet der Code darauf, dass SemaphoreSlim eine Genehmigung erhält, um sicherzustellen, dass nicht mehr als 10 Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden.
4. Sobald eine Genehmigung erworben wurde, wird mit Task.Factory.StartNew eine neue Aufgabe erstellt. Die Option TaskCreationOptions.LongRunning gibt an, dass die Ausführung der Aufgabe länger dauern kann.
5. Mit ContinueWith wird der Aufgabe eine Fortsetzung hinzugefügt. Wenn die Aufgabe abgeschlossen ist, gibt die Fortsetzung die Genehmigung für SemaphoreSlim frei, sodass eine andere wartende Aufgabe mit der Ausführung beginnen kann.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass jeweils nur 10 Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden, wodurch Parallelität effektiv verwaltet und Ressourcen eingespart werden Hunger.

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