TPL DataFlow 之一 ActionBlock
https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/standard/parallel-programming/dataflow-task-parallel-library
（一）源和目标
TPL数据流库包括数据流块，它是缓冲并处理数据的数据结构。TPL 定义了三种数据流块：源块、目标块和传播器块。
源块(System.Threading.Tasks.Dataflow.ISourceBlock<TOutput>)作为数据源，可以读取。
目标块(System.Threading.Tasks.Dataflow.ITargetBlock<TInput>)作为数据接收方，可以写入。
传播器块（IPropagatorBlock<TInput,TOutput>）作为源块和目标块，可以读取和写入。
（二）连接块[ISourceBlock<TOutput>.LinkTo()]
可以连接数据流块来形成管道（这是数据流块的线性序列），或网络（这是数据流块的图形）。管道是网络的一种形式。 在管道或网络中，当数据可用时源向目标异步传播数据。 ISourceBlock<TOutput>.LinkTo()方法将源数据流块链接到目标块。 源可以链接到零个或多个目标；目标可以从零个或多个源进行链接。您可以同时向管道或网络中添加或从其移除数据流块。 预定义的数据流块类型处理所有的建立或释放链接的线程安全性。
（三）ActionBlock
ActionBlock实现ITargetBlock，说明它是消费数据的，也就是对输入的一些数据进行处理。它在构造函数中，允许输入一个委托，来对每一个进来的数据进行一些操作。如果使用Action(T)委托，那说明每一个数据的处理完成需要等待这个委托方法结束，如果使用了Func<TInput, Task>)来构造的话，那么数据的结束将不是委托的返回，而是Task的结束。默认情况下，ActionBlock会FIFO的处理每一个数据，而且一次只能处理一个数据，一个处理完了再处理第二个，但也可以通过配置来并行的执行多个数据。ActionBlock是顺序处理数据的，这也是ActionBlock一大特性之一。主线程在往ActionBlock中Post数据以后马上返回，具体数据的处理是另外一个线程来做的。数据是异步处理的，但处理本身是同步的，这样在一定程度上保证数据处理的准确性。
3.1 ActionBlock同步处理示例
class Program{ static ActionBlock<string> actionBlock = new ActionBlock<string>(Print); static void Main(string[] args) { TestSync(); Console.ReadKey(); } public static void TestSync() { for (int i = 0; i < 10; i++) { actionBlock.Post(i.ToString()); } Console.WriteLine("Post finished"); } public static void Print(string str) { Console.WriteLine($"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")} Tid:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId} 长度:{actionBlock.InputCount} 【{str}】"); }}
3.2 ActionBlock异步处理示例
class Program{ static ActionBlock<string> actionBlock = new ActionBlock<string>(Print1); static void Main(string[] args) { TestSync(); Console.ReadKey(); } public static void TestSync() { for (int i = 0; i < 10; i++) { actionBlock.Post(i.ToString()); } Console.WriteLine("Post finished"); } public static async Task Print1(string str) { await Task.Delay(1000); Console.WriteLine($"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")} Tid:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId} 长度:{actionBlock.InputCount} 【{str}】"); }}
①：以上异步基于构造函数：public ActionBlock(Func<TInput, Task> action);
②：可以用匿名异步函数来写
static ActionBlock<string> actionBlock = new ActionBlock<string>(async (str) => { await Task.Delay(1000); Console.WriteLine($"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")} Tid:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId} 长度:{actionBlock.InputCount} 【{str}】");});3.3 指定处理器个数
如果你想异步处理多个消息的话，ActionBlock也提供了一些接口，让你轻松实现。在ActionBlock的构造函数中，可以提供一个ExecutionDataflowBlockOptions的类型，让你定义ActionBlock的执行选项，在下面了例子中，我们定义了MaxDegreeOfParallelism选项，设置为3。目的的让ActionBlock中的Item最多可以3个并行处理。
}, new ExecutionDataflowBlockOptions() { MaxDegreeOfParallelism = 3 });
static ActionBlock<string> actionBlock = new ActionBlock<string>(async (str) => { await Task.Delay(1000); Console.WriteLine($"{DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff")} Tid:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId} 长度:{actionBlock.InputCount} 【{str}】");}, new ExecutionDataflowBlockOptions() { MaxDegreeOfParallelism = 3 });
3.4 ActionBlock生命周期
ActionBlock也有自己的生命周期，所有继承IDataflowBlock的类型都有Completion属性和Complete方法。调用Complete方法是让ActionBlock停止接收数据，而Completion属性则是一个Task，是在ActionBlock处理完所有数据时候会执行的任务，我们可以使用Completion.Wait()方法来等待ActionBlock完成所有的任务，Completion属性只有在设置了Complete方法后才会有效。
