TPL資料流如何簡化非同步任務限制？

使用 TPL 資料流輕鬆進行非同步任務限制

管理大量非同步操作的並發執行通常需要任務限制。 任務並行庫 (TPL) 資料流為這一常見挑戰提供了一個優雅的解決方案。

TPL Dataflow 的 TransformBlock<TInput, TOutput> 提供了一個強大的機制來控制平行任務執行的最大層級。 這使您可以有效地處理資料流（如 URL）並在處理完成後收集結果。

這是一個實際的實作範例：

<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>

此程式碼建立一個 TransformBlock（名為 downloader），將並發下載限制為 50。 downloader 連結到 BufferBlock (buffer) 以保存 HttpResponse 物件。 提交所有 URL 後，我們發出完成信號並等待 downloader 完成。 最後，從 buffer.

檢索收集到的回應

使用 TPL 資料流進行節流的優點

TPL Dataflow 比手動節流方法有顯著優勢：

• 內建節流：固有地處理節流，無需手動信號量或佇列管理。
• 非同步支援：原生支援非同步操作。
• 簡化實作：降低程式碼複雜性和樣板檔案。
• 最佳化效能：專為高效任務管理而設計。

值得注意的是，TransformBlock 緩衝輸入和輸出。 為了防止潛在的死鎖，請將其連結到單獨的 BufferBlock，如上所示，並建議在完成後檢索結果。

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