.NET并发编程-TPL Dataflow并行工作流

本系列学习在.NET中的并发并行编程模式,实战技巧

本小节了解TPL Dataflow并行工作流,在工作中如何利用现成的类库处理数据。旨在通过TDF实现数据流的并行处理。

TDF Block

数据流由一个一个的块组成,一个块处理完毕后链接到下一个块上。每一个块以消息的形式接收和缓存来自一个或多个源的数据,当接收到信息时,块通过将其行为应用于输入来作出反应,块的输出将传递到下一个块中。

TDF并不是作为.NET4.5框架的一部分分发,需要单独安装,用过nuget导入Microsoft.Tpl.Dataflow。4.5之上在System.Threading.Tasks.Dataflow类库中。TDF提供了一组丰富的组件(块),用于基于进程内消息传递语义来组合数据流和管道基础设施。

TDF最常用的块是标准的BufferBlock、ActionBlock和TransformBlock。它们每个都基于一个委托,该委托可以是匿名函数的形式,用于定义要计算的工作。

BufferBlock<TInput>

BufferBlock是一个很好的工具,用于启用和实现异步生产者/消费者模式,其中内部的消息队列可以由多个源写入或从多个目标读取。保证先进先出的顺序。

 

 

以下展示基于TDF BufferBlock的生产者消费者模式

BufferBlock<int> buffer = new BufferBlock<int>(); 
async Task Producer(IEnumerable<int> values)
{
    foreach (var value in values)
        await buffer.SendAsync(value);    
    buffer.Complete();         
}
async Task Consumer(Action<int> process)
{
    while (await buffer.OutputAvailableAsync()) 
        process(await buffer.ReceiveAsync());   
}
public async Task Run()
{
    IEnumerable<int> range = Enumerable.Range(0100);
    await Task.WhenAll(Producer(range), Consumer(n =>
        Console.WriteLine($"value {n}")));
}

IEnumerable值的条目通过buffer.Post方法发送到BufferBlock缓冲区,并使用buffer.ReceiveAsync方法异步检索它们。OutputAvailableAsync方法用于当下一个条目准备好可被检索时发出通知。

TransformBlock<TInput,TOutput>

用于映射转换,该转换函数以委托Func<TInput,TOutput>的形式作为参数传递

 

给定一组地址下载图片为例

var fetchImageFlag = new TransformBlock<string, (string, byte[])>(
    async urlImage =>
    { 
        using (var webClient = new WebClient())
        {
            byte[] data = await webClient.DownloadDataTaskAsync(urlImage); 
            return (urlImage, data);
        }  
    });
List<string> urlFlags = new List<string>{
    "Italy#/media/File:Flag_of_Italy.svg",
    "Spain#/media/File:Flag_of_Spain.svg",
    "United_States#/media/File:Flag_of_the_United_States.svg"
    };
foreach (var urlFlag in urlFlags)
    fetchImageFlag.Post($"https://en.wikipedia.org/wiki/{urlFlag}");

TransformBlock<string, (string, byte[]) 块以元组字符串和字节数组格式来提取标记图像。转换得到字节数组对象后,此处还没有消费使用。下面通过另一个块组合将其保存到本地。

ActionBlock<TInput>

通过名称就可以看出,该块用于接收数据时调用一个委托去处理。因为它没有输出,所以通常用于工作流的结束节点上。

 

 

前面通过转换块将图片地址下载转换成了字节数组,下面通过ActionBlock将其持久化本地。

var saveData = new ActionBlock<(string, byte[])>(async data =>
{
    (string urlImage, byte[] image) = data; 
    string filePath = urlImage.Substring(urlImage.IndexOf("File:") + 5);
    await Agents.File.WriteAllBytesAsync(filePath, image); 
});
fetchImageFlag.LinkTo(saveData);    

ActionBlock块实例化传递给构造函数的参数可以是委托Action或Func<TInput,Task>。后者对每个消息输入异步执行内部操作。最后ActionBlock块saveData使用LinkTo扩展方法连接到前面的TransformBlock块上。通过这种方式,TransformBlock生成的输出会在可用时被立即推送到ActionBlock中。

最后粘贴一下File的扩展方法,用于异步读写文件。

public static class File
{

    public static async Task<string[]> ReadAllLinesAsync(string path)
    {
        using (var sourceStream = new FileStream(path,
            FileMode.Open, FileAccess.Read, FileShare.None,
            bufferSize: 4096, useAsync: true))
        using (var reader = new StreamReader(sourceStream))
        {
            var fileText = await reader.ReadToEndAsync();
            return fileText.Split(new[] { Environment.NewLine }, StringSplitOptions.None);
        }
    }
    public static async Task WriteAllTextAsync(string path, string contents)
    
{
        byte[] encodedText = Encoding.Unicode.GetBytes(contents);
        await WriteAllBytesAsync(path, encodedText);
    }
    public static async Task WriteAllBytesAsync(string path, byte[] bytes)
    
{
        using (var sourceStream = new FileStream(path,
            FileMode.Append, FileAccess.Write, FileShare.None,
            bufferSize: 4096, useAsync: true))
        {
            await sourceStream.WriteAsync(bytes, 0, bytes.Length);
        };
    }
}

ending

第一次做人,何不痛痛快快,潇潇洒洒,讨好自己

工作认认真真的完成,生活充充实实的过着

posted @ 2021-05-09 16:45  那是山  阅读(434)  评论(1编辑  收藏  举报