如何使用 TPL 資料流或自訂方法有效地限制 .NET 中的非同步任務？

在 .NET 中管理並發非同步任務

許多 .NET 應用程式需要處理大量非同步操作，同時限制同時執行以避免資源過載。 這就需要一個節流機制。雖然存在像 ThrottleTasksAsync 方法這樣的自訂解決方案，但任務並行庫 (TPL) 資料流提供了更優雅、更有效率的替代方案。

用於非同步任務限制的 TPL 資料流

TPL Dataflow 提供管理資料流和並發性的內建工具。 對於節流，TransformBlock<TInput, TOutput> 特別有用。它的 MaxDegreeOfParallelism 屬性直接控制並發執行任務的最大數量。

以下是如何使用 TPL Dataflow 實現非同步任務限制：

<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>

此程式碼片段示範了同時下載多個 URL。 TransformBlock 處理 URL（輸入），透過 Download 函數下載每個 URL（非同步操作），並產生 HttpResponse 物件（輸出）。 MaxDegreeOfParallelism 將並發下載限制為 50。 BufferBlock 儲存已完成的下載。 最後，TryReceiveAll 檢索完成後的所有結果。

使用 TPL 資料流的好處

TPL Dataflow 與自訂節流解決方案相比具有多種優勢：

• 簡化並發控制：透過MaxDegreeOfParallelism直接管理並發。
• 增強靈活性：輕鬆調整並發等級和處理邏輯。
• 整合緩衝：內建緩衝消除了手動佇列和信號量管理。
• 跨平台支援：跨各種 .NET 平台無縫運作。

結論

雖然自訂方法可以實現非同步任務節流，但 TPL Dataflow 提供了更好的解決方案。其固有的簡單性、靈活性和強大的緩衝功能使其成為在 .NET 應用程式中高效管理並發非同步操作的首選。

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