如何使用 TPL 数据流或自定义方法有效地限制 .NET 中的异步任务？

在 .NET 中管理并发异步任务

许多 .NET 应用程序需要处理大量异步操作，同时限制同时执行以避免资源过载。 这就需要一个节流机制。虽然存在像 ThrottleTasksAsync 方法这样的自定义解决方案，但任务并行库 (TPL) 数据流提供了更优雅、更高效的替代方案。

用于异步任务限制的 TPL 数据流

TPL Dataflow 提供用于管理数据流和并发性的内置工具。 对于节流，TransformBlock<TInput, TOutput> 特别有用。它的 MaxDegreeOfParallelism 属性直接控制并发执行任务的最大数量。

以下是如何使用 TPL Dataflow 实现异步任务限制：

<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>

此代码片段演示了同时下载多个 URL。 TransformBlock 处理 URL（输入），通过 Download 函数下载每个 URL（异步操作），并生成 HttpResponse 对象（输出）。 MaxDegreeOfParallelism 将并发下载限制为 50。BufferBlock 存储已完成的下载。 最后，TryReceiveAll 检索完成后的所有结果。

使用 TPL 数据流的好处

TPL Dataflow 与自定义节流解决方案相比具有多种优势：

• 简化并发控制：通过MaxDegreeOfParallelism直接管理并发。
• 增强的灵活性：轻松调整并发级别和处理逻辑。
• 集成缓冲：内置缓冲消除了手动队列和信号量管理。
• 跨平台支持：跨各种 .NET 平台无缝工作。

结论

虽然自定义方法可以实现异步任务节流，但 TPL Dataflow 提供了更好的解决方案。其固有的简单性、灵活性和强大的缓冲功能使其成为在 .NET 应用程序中高效管理并发异步操作的首选。

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