第六章:C#数据流基础
第六章:C#数据流基础
TPL 数据流(Task Parallel Library Dataflow)是一个强大的库,能够创建网格或管道,异步处理数据。它具备非常明显的声明式编程风格:开发者首先定义完整的网格或管道结构,然后将数据输入该结构,数据便会自动流经各个处理步骤。这种思维方式与传统编程有所不同,但一旦掌握,数据流便能简化许多复杂的并发处理场景。
在 TPL 数据流中,网格由若干个彼此关联的“块”(Block)组成。每个块负责数据处理的一个步骤,完成后将结果传递给下一个块。使用 TPL 数据流需要安装 System.Threading.Tasks.Dataflow
NuGet 包。
6.1 关联的块
TPL 数据流
(Task Parallel Library Dataflow)中的块(Block)是数据流中的基本构建块。块用于处理数据流中的某个步骤,并将处理后的数据传递给其他块。要实现数据在块之间的流动,通常需要将块关联起来,形成一个数据处理的管道或网格。块的关联方式和数据流动的控制是数据流编程中的核心概念之一。
6.1.1 块的基本概念
数据流块是 TPL 数据流中最基本的单位,负责接收、处理、传递数据。每个块都有输入和输出,块之间可以通过链接(LinkTo
)将数据从一个块传递到下一个块。
常见的块类型包括:
BufferBlock<T>
:用于存储和缓冲数据,类似于队列。TransformBlock<TInput, TOutput>
:处理输入并生成输出。它是最常用的块之一,常用于数据的转换、计算等。ActionBlock<T>
:用于执行某些操作,但不产生任何输出。通常用于数据流的最终阶段,如保存到文件、数据库等。BroadcastBlock<T>
:将输入广播给多个目标块。适合需要将数据发送到多个消费者的场景。
6.1.2 块的关联与 LinkTo
块之间的关联通过 LinkTo
方法实现。LinkTo
是一种扩展方法,用于将一个数据流块的输出链接到另一个块的输入。通过这种方式,可以将多个块组合,形成一个数据流管道。
基本示例:
var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item * 2);
var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item - 2);
// 通过 LinkTo 将 multiplyBlock 的输出链接到 subtractBlock 的输入
multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock);
// 发送数据到 multiplyBlock
multiplyBlock.Post(5);
// 从 subtractBlock 获取结果
Console.WriteLine(await subtractBlock.ReceiveAsync()); // 输出 8 (5 * 2 - 2)
块关联的特点:
- 数据流动:
LinkTo
使得数据能够从一个块流向另一个块。数据在multiplyBlock
被处理(乘以 2),然后传递给subtractBlock
进行后续处理(减去 2)。 - 异步处理:各个数据流块独立处理数据,整个处理流程是异步的。每个块都可以并行处理多个数据项,最大限度地利用多核处理器的性能。
6.1.3 PropagateCompletion
:传播完成状态
在默认情况下,数据流块只会传播数据,不会传播完成状态或错误。这意味着即使第一个块完成了,后续块也不会自动完成,可能会导致数据流无法正确结束。因此,通常需要显式传播完成状态。
PropagateCompletion
选项允许在块之间传播完成状态。这样,当源块完成时,目标块也会自动完成。
示例:传播完成状态
var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item * 2);
var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item - 2);
// 设置 PropagateCompletion 选项,确保完成状态传播
var options = new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true };
multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock, options);
// 发送数据并完成第一个块
multiplyBlock.Post(5);
multiplyBlock.Complete();
// 等待 subtractBlock 完成处理
await subtractBlock.Completion;
Console.WriteLine("All blocks completed.");
解释:
multiplyBlock.Complete()
标记multiplyBlock
不再接收任何数据,并且处理完所有当前正在处理的数据后进入完成状态。- 通过
PropagateCompletion
,multiplyBlock
的完成状态会自动传播给subtractBlock
。因此,当multiplyBlock
完成时,subtractBlock
也会完成。
6.1.4 通过 LinkTo
进行数据过滤
LinkTo
方法还支持数据过滤。通过传递一个谓词(Predicate<T>
),可以指定只有满足条件的数据才会流向下一个块。未通过过滤器的数据会保留在当前块中,等待其他处理。
示例:仅允许偶数通过链接
var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item * 2);
var evenBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item / 2);
// 只允许偶数通过
multiplyBlock.LinkTo(evenBlock, item => item % 2 == 0);
// 提交数据
multiplyBlock.Post(3); // 不会通过到 evenBlock
multiplyBlock.Post(4); // 会通过到 evenBlock
// 获取结果
Console.WriteLine(await evenBlock.ReceiveAsync()); // 输出 2
在该示例中,只有偶数会通过链接到下一个块,而奇数会被阻塞在 multiplyBlock
中,不会传递到 evenBlock
。
6.1.5 数据流中的分叉和循环
数据流不仅可以是线性的,还可以实现分叉和循环,来处理更复杂的场景。通过 LinkTo
,一个块可以连接到多个目标块,从而实现分叉数据流。
示例:数据流的分叉
var sourceBlock = new BufferBlock<int>();
var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item * 2);
var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item - 2);
// 将同一个源块的数据分叉到两个目标块
sourceBlock.LinkTo(multiplyBlock);
sourceBlock.LinkTo(subtractBlock);
// 提交数据
sourceBlock.Post(10);
// 获取结果
Console.WriteLine(await multiplyBlock.ReceiveAsync()); // 输出 20
Console.WriteLine(await subtractBlock.ReceiveAsync()); // 输出 8
在这个例子中,sourceBlock
将数据同时发送给两个目标块。每个目标块独立地处理相同的数据,实现了数据流的分叉。
6.1.6 讨论
块的关联和数据的流动是 TPL 数据流的核心机制。LinkTo
提供了灵活的方式来连接块,形成线性管道、分叉、过滤等多种数据处理模式。
-
数据流的声明式风格:
TPL 数据流
提供了一种声明式方式来定义数据处理过程。通过定义块及其关联关系,开发者可以轻松构建并发数据处理的管道。 -
异步与并行:每个块独立处理数据,支持异步和并行执行。
TPL 数据流
能够充分利用多核 CPU,提高处理效率。 -
过滤与分叉:通过
LinkTo
的过滤功能,可以轻松实现数据流的条件分支。同时,块之间可以实现分叉,允许数据同时流向多个目标块。 -
完成状态传播:
PropagateCompletion
是数据流中的重要机制,保证数据处理流程的结束状态能够在整个数据流管道中传播。 -
高级场景:对于更复杂的网格结构,可以使用
LinkTo
实现循环、分支、多目标块等高级数据流模式。这些场景虽然不常见,但在某些特定的并发处理需求下非常有用。
6.2 传播错误
在异步和并发程序中,异常处理是不可忽视的一部分。TPL 数据流
中的错误传播机制,是数据流可靠性和健壮性的重要保证。当数据流中的某个块发生异常时,默认情况下,该块会进入错误状态,并停止处理后续数据。为了能正确响应和处理这些异常,TPL 数据流
提供了多种机制来捕获和传播错误。
6.2.1 块中的异常处理
当数据流块中的委托(如 TransformBlock<TInput, TOutput>
的处理逻辑)抛出异常时,该块会进入错误状态。此时,块会丢弃所有尚未处理的数据,并且不再接收新的数据。处理数据时发生的异常不会立即抛出,而是通过块的 Completion
属性表示块的完成状态。
示例:块中的异常
var block = new TransformBlock<int, int>(item =>
{
if (item == 1)
throw new InvalidOperationException("Invalid data: " + item);
return item * 2;
});
block.Post(1); // 这个输入会抛出异常
block.Post(2); // 这个数据不会被处理,因为块已进入错误状态
try
{
await block.Completion;
}
catch (InvalidOperationException ex)
{
Console.WriteLine($"Caught exception: {ex.Message}");
}
解释:
block.Post(1)
会触发块内部的异常,块进入错误状态。- 块的
Completion
属性为一个Task
,它会在块完成后(即处理完所有数据或进入错误状态)完成。如果块因为异常进入错误状态,则该Task
会以错误完成,抛出与块中异常相同的异常。 - 我们可以通过
await block.Completion
来捕获异常。
6.2.2 Completion
属性与错误传播
每个数据流块都有一个 Completion
属性,这是一个 Task
,表示块的完成状态。当块中的所有数据处理完成时,Completion
任务也会完成。如果块内部发生异常,Completion
任务会以错误结束,并抛出封装了异常的 AggregateException
。
示例:捕获块的异常
var block = new TransformBlock<int, int>(item =>
{
if (item == 1)
throw new InvalidOperationException("Data error.");
return item * 2;
});
block.Post(1); // 触发异常
block.Post(2); // 数据不会被处理
try
{
// 等待块完成,如果出错,会捕获异常
await block.Completion;
}
catch (Exception ex)
{
// 捕获异常并处理
Console.WriteLine(ex.Message); // 输出 "Data error."
}
关键点:
- 每个数据流块都有一个
Completion
任务,用于表示块的完成状态。 - 如果块中出现异常,
Completion
任务会以错误完成,并抛出异常。 - 异常不会立即抛出,而是通过
Completion
任务进行传播。
6.2.3 异常的传播与 PropagateCompletion
在数据流管道中,异常可以通过 PropagateCompletion
选项传播到下游的块。PropagateCompletion
不仅传播完成状态,还会将异常封装在 AggregateException
中,传递给下游块。
示例:传播异常
var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item =>
{
if (item == 1)
throw new InvalidOperationException("Multiply error.");
return item * 2;
});
var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item - 2);
// 传递完成状态和异常
multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true });
multiplyBlock.Post(1); // 触发异常
try
{
// 等待 subtractBlock 完成
await subtractBlock.Completion;
}
catch (AggregateException ex)
{
Console.WriteLine("Caught propagated exception: " + ex.Flatten().Message);
}
解释:
multiplyBlock
中处理数据时抛出了InvalidOperationException
。PropagateCompletion
选项确保异常被传递到subtractBlock
。- 下游块
subtractBlock
的Completion
任务会捕获并封装异常,异常被包装在AggregateException
中。 Flatten()
方法可以解除嵌套的AggregateException
,便于处理原始异常。
6.2.4 AggregateException
与错误的多层传播
当块之间通过 LinkTo
关联,并且开启了 PropagateCompletion
,异常会被逐层传递。每个块都会将收到的异常封装在 AggregateException
中,传递给下一个块。如果管道较长,异常会被多次封装,形成嵌套的 AggregateException
。
示例:多层异常传播
var block1 = new TransformBlock<int, int>(item =>
{
if (item == 1)
throw new InvalidOperationException("Block 1 error.");
return item;
});
var block2 = new TransformBlock<int, int>(item => item);
var block3 = new TransformBlock<int, int>(item => item);
// 传递完成状态和异常
block1.LinkTo(block2, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true });
block2.LinkTo(block3, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true });
block1.Post(1); // 触发异常
try
{
// 捕获 block3 的异常
await block3.Completion;
}
catch (AggregateException ex)
{
var flattenedEx = ex.Flatten();
foreach (var innerEx in flattenedEx.InnerExceptions)
{
Console.WriteLine($"Caught exception: {innerEx.Message}");
}
}
解释:
block1
抛出了InvalidOperationException
,并通过PropagateCompletion
传播到block2
和block3
。- 异常在每个块中都会被封装在
AggregateException
中,最终在block3
捕获到嵌套的异常。 Flatten()
方法用于将嵌套的AggregateException
展平。
6.2.5 异常处理策略
在复杂的数据流管道中,当异常发生时,如何设计合理的异常处理机制至关重要。以下是几种常见的异常处理策略:
-
全局捕获异常:在数据流的终端(如最后一个块)捕获所有异常。这种方式适合简单的线性管道,所有异常汇总到最后进行处理。
-
局部处理异常:在每个块的
Completion
任务中捕获异常,允许对异常进行更细粒度的控制。这种方式适合复杂的网格结构,每个块都可以独立处理自己的错误。 -
继续处理其他数据:如果希望在异常发生时,仍继续处理其他数据,可以将异常视作另一种数据,传递到下一个块进行处理。通过这种方式,数据流可以在出现错误时继续工作,而不会因为单个异常停止整个数据流。
示例:将异常作为数据处理
var exceptionHandlingBlock = new TransformBlock<int, string>(item =>
{
try
{
if (item == 1)
throw new InvalidOperationException("Invalid data.");
return $"Processed {item}";
}
catch (Exception ex)
{
return $"Error: {ex.Message}";
}
});
exceptionHandlingBlock.Post(1); // 会触发异常,但异常被捕获并作为数据处理
exceptionHandlingBlock.Post(2); // 正常处理
Console.WriteLine(await exceptionHandlingBlock.ReceiveAsync()); // 输出 "Error: Invalid data."
Console.WriteLine(await exceptionHandlingBlock.ReceiveAsync()); // 输出 "Processed 2"
解释:
- 异常被捕获并作为字符串返回,数据流不会因为异常停止。
- 这种模式允许数据流在处理异常的同时继续处理其他有效数据。
6.2.6 错误处理的设计考虑
在设计数据流时,错误处理需要根据业务需求进行精心设计。以下是一些设计考虑:
-
错误传播的范围:是否需要在整个数据流中传播错误?还是只在某些特定块中处理错误?
-
异常处理的时机:是在每个块中局部处理错误,还是在数据流的终端集中处理所有错误?
-
错误与数据分离:是否需要将错误作为数据的一部分进行处理?这种方式适合需要在错误发生时继续处理其他数据的场景。
-
错误的可见性:通过
Completion
属性可以获得错误信息,但如果需要在块处理数据时即时处理错误,可以考虑将异常捕获在块的逻辑中,并作为数据传递。
6.3 块的解耦
在 TPL 数据流
中,块之间通过 LinkTo
方法进行关联,形成数据流管道或网格。通常情况下,关联的块在数据流管道中保持连接,直到整个数据流完成。然而,某些情况下我们可能需要在运行时将块解耦,即动态地移除块之间的连接,改变数据流的结构。这种解耦机制在处理动态数据流、负载平衡、错误恢复等场景非常有用。
6.3.1 使用 IDisposable
解耦块
每当我们使用 LinkTo
将两个块关联时,LinkTo
方法会返回一个 IDisposable
对象。这个返回对象代表块之间的连接。调用 Dispose()
方法可以解耦块,使得数据不再从源块流向目标块。
示例:块的解耦
var sourceBlock = new BufferBlock<int>();
var targetBlock = new TransformBlock<int, int>(x => x * 2);
// 关联块
IDisposable link = sourceBlock.LinkTo(targetBlock);
// 发送数据到源块
sourceBlock.Post(5);
// 获取处理结果
Console.WriteLine(await targetBlock.ReceiveAsync()); // 输出 10 (5 * 2)
// 解耦块
link.Dispose();
// 发送新的数据,但不会传递到 targetBlock
sourceBlock.Post(6);
// 由于解耦,targetBlock 不再接收数据
bool received = await targetBlock.OutputAvailableAsync(TimeSpan.FromSeconds(1));
Console.WriteLine(received); // 输出 False
解释:
- 块之间的连接通过
IDisposable
对象表示。 - 当调用
Dispose()
时,块之间的连接断开,后续数据不会再传递到目标块。 - 在数据流管道中,解耦后,目标块仍然可以继续处理在解耦前接收到的数据。
6.3.2 解耦的线程安全性
TPL 数据流
设计时考虑了并发场景,因此 Dispose()
操作是线程安全的。即使在多个线程同时传输数据的情况下,调用 Dispose()
解耦块不会引发竞争条件或数据丢失。
解耦操作并不立即影响已经在处理中的数据。块之间的连接断开后,已经传递给目标块的所有数据仍会被正常处理,但新的数据将不再传递到目标块。
示例:解耦后数据的处理
var sourceBlock = new BufferBlock<int>();
var targetBlock = new TransformBlock<int, int>(x => x * 2);
// 关联数据流块
IDisposable link = sourceBlock.LinkTo(targetBlock);
// 发送多个数据项
sourceBlock.Post(5);
sourceBlock.Post(6);
// 立即断开连接
link.Dispose();
// 即使连接已断开,targetBlock 仍会处理已经传递的数据
Console.WriteLine(await targetBlock.ReceiveAsync()); // 输出 10 (5 * 2)
Console.WriteLine(await targetBlock.ReceiveAsync()); // 输出 12 (6 * 2)
// 由于连接已断开,targetBlock 不会再接收新的数据
bool received = await targetBlock.OutputAvailableAsync(TimeSpan.FromSeconds(1));
Console.WriteLine(received); // 输出 False
解释:
- 尽管调用了
Dispose()
,但已经进入目标块的数据仍会被处理。 - 解耦只影响后续传输的数据,而不会影响已经传递的数据。
6.3.3 动态调整数据流结构
解耦块为我们提供了在运行时动态调整数据流结构的能力。通过这种机制,我们可以根据实时的业务需求,动态地添加或移除块,改变数据流的拓扑结构。常见的应用场景包括:
- 负载平衡:当某个块的负载过高时,可以临时解耦某些下游块,减轻负载。
- 错误恢复:如果某个块发生异常或需要维护,可以将其解耦,避免影响整个数据流。
- 动态分支:在某些情况下,我们可能需要临时将数据流的某个分支断开,或重新连接到新的块。
示例:动态调整数据流
var sourceBlock = new BufferBlock<int>();
var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(x => x * 2);
var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(x => x - 2);
// 将 sourceBlock 连接到 multiplyBlock 和 subtractBlock
IDisposable multiplyLink = sourceBlock.LinkTo(multiplyBlock);
IDisposable subtractLink = sourceBlock.LinkTo(subtractBlock);
// 发送数据
sourceBlock.Post(5);
// 获取 multiplyBlock 和 subtractBlock 的输出
Console.WriteLine(await multiplyBlock.ReceiveAsync()); // 输出 10 (5 * 2)
Console.WriteLine(await subtractBlock.ReceiveAsync()); // 输出 3 (5 - 2)
// 动态调整数据流,断开 subtractBlock
subtractLink.Dispose();
// 再次发送数据,只会传递到 multiplyBlock
sourceBlock.Post(6);
Console.WriteLine(await multiplyBlock.ReceiveAsync()); // 输出 12 (6 * 2)
// subtractBlock 已解耦,不再接收数据
bool received = await subtractBlock.OutputAvailableAsync(TimeSpan.FromSeconds(1));
Console.WriteLine(received); // 输出 False
解释:
sourceBlock
同时连接到multiplyBlock
和subtractBlock
,数据流在两个方向上并行处理。- 在运行时,我们通过调用
Dispose()
断开了subtractBlock
,此后数据只会传递到multiplyBlock
。
6.3.4 条件性解耦
有时我们希望根据某些条件来动态地解耦块。例如,当某个数据流块处理的数据量超过一定阈值时,我们可能希望将其解耦,以避免进一步的过载。这种条件性解耦通常与监控或计数机制结合使用。
示例:基于条件的解耦
var sourceBlock = new BufferBlock<int>();
var targetBlock = new TransformBlock<int, int>(x => x * 2);
// 关联块
IDisposable link = sourceBlock.LinkTo(targetBlock);
// 模拟处理数据的计数器
int processedCount = 0;
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
sourceBlock.Post(i);
processedCount++;
// 当处理的数量达到 5 时,解耦块
if (processedCount == 5)
{
link.Dispose();
}
}
// 获取已经处理的数据
while (await targetBlock.OutputAvailableAsync())
{
Console.WriteLine(await targetBlock.ReceiveAsync());
}
解释:
- 当处理的数据量达到 5 时,我们调用
Dispose()
来解耦块,停止数据传输。 - 在解耦之前发送的数据仍会被正常处理,解耦后数据流停止传输。
6.3.5 多次解耦和重新链接
在某些动态场景中,块可能需要多次解耦和重新链接。例如,某些块需要根据负载或外部条件临时断开连接,当条件恢复时再重新连接。这种机制可以通过保存 IDisposable
对象的引用,并在需要时调用 Dispose()
或重新调用 LinkTo
方法来实现。
示例:多次解耦和重新链接
var sourceBlock = new BufferBlock<int>();
var targetBlock = new TransformBlock<int, int>(x => x * 2);
// 初次关联块
IDisposable link = sourceBlock.LinkTo(targetBlock);
// 发送数据
sourceBlock.Post(5);
Console.WriteLine(await targetBlock.ReceiveAsync()); // 输出 10
// 解耦块
link.Dispose();
// 重新链接块
link = sourceBlock.LinkTo(targetBlock);
// 发送新的数据
sourceBlock.Post(6);
Console.WriteLine(await targetBlock.ReceiveAsync()); // 输出 12
解释:
- 块可以多次解耦和重新链接。
- 当需要重新建立数据流时,只需再次调用
LinkTo
方法。
6.3.6 解耦与完成状态
需要注意的是,调用 Dispose()
解耦块不会影响块的完成状态。也就是说,尽管块之间的连接断开了,但块仍可以接收新的数据(除非调用 Complete()
)。如果需要停止整个数据流的处理,应该显式调用块的 Complete()
方法。
示例:解耦后完成数据流
var sourceBlock = new BufferBlock<int>();
var targetBlock = new TransformBlock<int, int>(x => x * 2);
// 关联块
IDisposable link = sourceBlock.LinkTo(targetBlock);
// 发送数据
sourceBlock.Post(5);
// 解耦块
link.Dispose();
// 完成源块
sourceBlock.Complete();
// 等待目标块处理完剩余数据
await targetBlock.Completion;
Console.WriteLine("Dataflow completed.");
解释:
- 调用
Dispose()
只是解耦块之间的连接,并不会影响块的完成状态。 - 如果需要停止整个数据流,必须显式调用
Complete()
,以标记数据流的结束。
6.4 块的节流
在并发编程中,节流(Throttling)是一种控制资源使用和限制操作速率的技术,以防止系统过载。TPL 数据流
中的块(Block)同样可以进行节流,以防止数据流管道处理过多的数据,导致性能下降或资源耗尽。节流机制通过限制并发程度、控制数据流量或设置缓冲区大小,确保块以可控的速度处理数据。
6.4.1 数据流块的背压机制
在 TPL 数据流
中,背压(Backpressure)是节流的重要概念。当某些块的处理速度较慢时,背压会防止上游块继续发送数据,直到下游块有足够的缓冲空间来接收新数据。背压机制能够自动调节数据流速率,避免数据过载。
当数据流中的某个块饱和(内部缓冲区已满)时,它会对上游块施加背压,阻止上游块再发送数据。这种机制可以保护整个数据流系统免于过负荷运行。
示例:背压的简单演示
var bufferBlock = new BufferBlock<int>();
var slowBlock = new TransformBlock<int, int>(async item =>
{
// 模拟慢速处理
await Task.Delay(1000);
return item * 2;
});
// 将 bufferBlock 连接到 slowBlock
bufferBlock.LinkTo(slowBlock);
// 发送多个数据到 bufferBlock
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
bufferBlock.Post(i);
}
while (await slowBlock.OutputAvailableAsync())
{
Console.WriteLine(await slowBlock.ReceiveAsync());
}
解释:
bufferBlock
是一个简单的缓冲块,能够存储多个数据。slowBlock
是一个处理速度较慢的块,每次处理数据时会延迟 1 秒。- 尽管数据很快被发送到
bufferBlock
,但由于slowBlock
处理速度较慢,缓冲区会填满,触发背压,限制新数据的发送。
6.4.2 控制块的并发性
TPL 数据流
中的某些块(如 TransformBlock
和 ActionBlock
)允许通过设置并发级别来控制块的并行处理能力。通过配置 ExecutionDataflowBlockOptions.MaxDegreeOfParallelism
参数,块可以限制同时处理的任务数量,从而实现节流。
示例:限制并发性
var options = new ExecutionDataflowBlockOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = 2 // 限制并发任务数为 2
};
var block = new TransformBlock<int, int>(async item =>
{
// 模拟慢速处理
Console.WriteLine($"Processing {item}");
await Task.Delay(1000); // 每次处理需要 1 秒
return item * 2;
}, options);
// 发送多个数据
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
block.Post(i);
}
// 打印处理结果
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
Console.WriteLine(await block.ReceiveAsync());
}
解释:
MaxDegreeOfParallelism = 2
限制了同时执行的任务数为 2。- 尽管发送了 5 个数据,但只有 2 个数据会被并发处理,其余数据会排队等待。
- 这种方式对块的处理能力进行节流,防止过多并发任务压垮系统。
6.4.3 控制块的输入缓冲大小
除了控制块的并发性,TPL 数据流
中还可以通过设置输入缓冲区大小来限制块可以接收的最大数据量。通过 BoundedCapacity
参数,我们可以指定块的最大缓冲容量。一旦块的缓冲区达到上限,块将对上游块施加背压,阻止其继续发送数据。
示例:限制缓冲区大小
var options = new ExecutionDataflowBlockOptions
{
BoundedCapacity = 2 // 限制缓冲区容量为 2
};
var block = new TransformBlock<int, int>(item =>
{
Console.WriteLine($"Processing {item}");
return item * 2;
}, options);
// 发送数据到块
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
if (!block.Post(i))
{
Console.WriteLine($"Could not post {i}, buffer is full");
}
}
// 读取处理结果
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
Console.WriteLine(await block.ReceiveAsync());
}
解释:
BoundedCapacity = 2
限制了块的输入缓冲区只能存储 2 个数据项。- 当缓冲区已满时,块会拒绝新的
Post()
操作,并返回false
,表示无法接收更多数据。 - 这种方式通过限制缓冲区大小来防止数据流管道过度拥塞。
6.4.4 使用 Throttle
模式进行节流
在某些场景中,我们可能希望通过显式的节流策略来控制数据流的速度。例如,限制每秒处理的数据量,或在一定时间间隔内发送少量数据。我们可以通过自定义逻辑来实现这种时间控制的节流(Throttle)。
示例:基于时间的节流
var block = new TransformBlock<int, int>(item =>
{
Console.WriteLine($"Processing {item} at {DateTime.Now}");
return item * 2;
});
// 节流发送,限制每秒发送 1 个数据
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
block.Post(i);
await Task.Delay(1000); // 每秒发送 1 个数据
}
// 读取处理结果
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
Console.WriteLine(await block.ReceiveAsync());
}
解释:
- 通过
Task.Delay(1000)
,我们人为地控制数据流的发送速率,使得每秒钟发送 1 个数据。 - 这种基于时间的节流模式适用于需要限制数据流速率的场景,例如 API 速率限制或定时任务。
6.4.5 合并多个节流策略
在实际应用中,块的节流通常需要多种策略结合使用。例如,可以同时限制块的并发性、缓冲区大小,并应用显式的时间节流策略。通过这种组合,可以更精细地控制数据流的行为,确保系统在高负载下依然能够稳定运行。
示例:合并并发性和缓冲区限制
var options = new ExecutionDataflowBlockOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = 3, // 限制最大并发处理数为 3
BoundedCapacity = 2 // 限制缓冲区大小为 2
};
var block = new TransformBlock<int, int>(async item =>
{
Console.WriteLine($"Processing {item} at {DateTime.Now}");
await Task.Delay(1000); // 模拟 1 秒的处理时间
return item * 2;
}, options);
// 发送多个数据到块
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
if (!block.Post(i))
{
Console.WriteLine($"Could not post {i}, buffer is full.");
}
}
// 读取处理结果
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
Console.WriteLine(await block.ReceiveAsync());
}
解释:
MaxDegreeOfParallelism = 3
限制了块的最大并发处理能力,确保最多只能并发处理 3 个数据。BoundedCapacity = 2
限制了块的缓冲区大小,使得缓冲区只能存储 2 个数据项。如果块的缓冲区已满,新数据将被拒绝。- 这种组合策略在数据流量较大时能够有效防止系统过载。
6.4.6 节流策略的设计考虑
在设计数据流的节流策略时,需要综合考虑以下几个因素:
-
系统资源的限制:节流的主要目的是防止系统资源(如 CPU、内存、网络带宽等)被耗尽。因此,节流策略应根据系统的资源限制进行配置。
-
数据处理的优先级:某些数据可能具有较高的优先级,必须优先处理。节流策略应考虑不同的数据处理优先级,避免因节流导致高优先级数据的延迟。
-
负载的动态性:系统负载通常是动态变化的。节流策略应能够根据负载情况动态调整,例如在负载较低时放宽节流限制,在负载较高时加强节流。
-
吞吐量与响应时间的平衡:节流策略往往需要在系统吞吐量和响应时间之间做出权衡。过度节流可能导致数据处理延迟,而节流不足则可能导致系统过载。
小结
- 节流是
TPL 数据流
中的重要机制,通过限制并发性、控制缓冲区大小或显式的时间控制,确保数据流管道在高负载的情况下依然能够平稳运行。 - 背压机制是数据流的自我调节方式,能够自动控制数据的流动,防止下游块过载。
- MaxDegreeOfParallelism 和 BoundedCapacity 是常用的节流参数,分别控制块的并发能力和缓冲容量。
- 基于时间的节流模式可以用于限制数据流的发送速率,适用于需要显式控制数据处理速度的场景。
6.5 块的并行处理
在 TPL 数据流
中,块的处理通常是独立的。每个块可以并行处理输入数据,形成一种天然的并行机制。然而,默认情况下,块的处理是串行的,即每次只能处理一个数据项。如果需要更高的并行度,尤其是在处理高强度 CPU 计算或 I/O 操作时,可以通过设置 MaxDegreeOfParallelism
选项来让块并行处理多个数据项。
6.5.1 MaxDegreeOfParallelism
MaxDegreeOfParallelism
是 ExecutionDataflowBlockOptions
中的一个重要参数,它决定了一个块可以同时处理的任务数量。默认情况下,MaxDegreeOfParallelism
的值为 1
,意味着块一次只能处理一个数据项。如果将这个值设置为更高的数字,块就可以并行处理多个数据项。
示例:让块并行处理输入数据
var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(
item =>
{
Console.WriteLine($"Processing {item} on thread {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");
return item * 2;
},
new ExecutionDataflowBlockOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = 4 // 允许最多4个并行任务
});
var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item - 2);
// 将multiplyBlock连接到subtractBlock
multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock);
// 向multiplyBlock发送数据
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
multiplyBlock.Post(i);
}
// 读取subtractBlock的输出
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
Console.WriteLine(await subtractBlock.ReceiveAsync());
}
解释:
- 在这个例子中,
multiplyBlock
的并行度被设置为4
,因此它可以同时处理最多 4 个输入数据项。 - 每个输入项都会在不同的线程上并行处理,这是通过
MaxDegreeOfParallelism
实现的。 - 输出结果的顺序可能与输入顺序不同,因为处理是并行的,线程调度的顺序可能不一致。
6.5.2 并行处理的适用场景
并行处理适用于需要执行高强度计算或异步 I/O 操作的场景。例如,如果一个块需要处理 CPU 密集型任务(如数据加密、解压缩、复杂的数学计算等),或者执行异步操作(如访问远程 API、文件读写、数据库操作等),通过增加并行度可以显著提高数据流的处理性能。
CPU 密集型任务
对于 CPU 密集型任务,增加并行度能够充分利用多核 CPU 的能力。这样,多个任务可以同时在不同的核心上执行,减少任务的总执行时间。
异步 I/O 操作
对于异步 I/O 操作(如网络请求、文件操作等),增加并行度可以提高系统吞吐量。由于 I/O 操作通常依赖外部资源(如磁盘、网络),通过并发执行多个异步任务,可以更快地处理大量数据。
示例:异步任务的并行处理
var asyncBlock = new TransformBlock<int, int>(async item =>
{
Console.WriteLine($"Starting async processing for {item} on thread {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");
await Task.Delay(1000); // 模拟异步操作
Console.WriteLine($"Finished async processing for {item}");
return item * 2;
}, new ExecutionDataflowBlockOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = 3 // 同时处理3个异步任务
});
// 向asyncBlock发送数据
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
asyncBlock.Post(i);
}
// 获取处理结果
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
Console.WriteLine($"Result: {await asyncBlock.ReceiveAsync()}");
}
解释:
- 在这个示例中,
MaxDegreeOfParallelism
设置为3
,意味着块可以同时处理 3 个异步任务。 - 每个任务会模拟 1 秒的异步操作,多个任务会并行执行。
6.5.3 BoundedCapacity 与 MaxDegreeOfParallelism 的配合使用
在并行处理的场景中,除了设置 MaxDegreeOfParallelism
,还可以使用 BoundedCapacity
选项来控制块的输入缓冲区大小。BoundedCapacity
限制了块可以接收的最大数据项数,当缓冲区满时,上游块会被背压。
通过合理设置 MaxDegreeOfParallelism
和 BoundedCapacity
,可以有效控制块的并行处理能力和内存使用。
示例:配合使用 BoundedCapacity
和 MaxDegreeOfParallelism
var options = new ExecutionDataflowBlockOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = 3, // 最多并行处理3个任务
BoundedCapacity = 5 // 缓冲区最多存储5个数据
};
var block = new TransformBlock<int, int>(async item =>
{
Console.WriteLine($"Processing {item} on thread {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");
await Task.Delay(1000); // 模拟慢速处理
return item * 2;
}, options);
// 发送数据
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
if (!block.Post(i))
{
Console.WriteLine($"Block is full, could not post {i}");
}
}
// 获取处理结果
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
Console.WriteLine($"Result: {await block.ReceiveAsync()}");
}
解释:
MaxDegreeOfParallelism = 3
:块可以并行处理 3 个数据项。BoundedCapacity = 5
:块的缓冲区最多可以存储 5 个数据项。如果缓冲区满了,Post()
操作会返回false
,表明无法接收更多数据。- 当缓冲区满时,块会对上游块施加背压,限制上游块继续传递数据。
6.5.4 调试并行处理
在调试并行处理时,可以通过调试器查看块中待处理数据的数量。如果某个块的待处理数据项数量过多,可能意味着该块成为了性能瓶颈。这时可以考虑增加 MaxDegreeOfParallelism
以提高并行处理能力,或者对数据流结构进行重构。
提示:
- 可以在调试器中暂停执行,查看块的
InputCount
属性,它表示当前块中待处理的数据项数量。 - 如果
InputCount
非常高,说明块的处理速度跟不上数据的产生速度,可能需要通过并行处理来改善。
6.5.5 异步块的并行处理
对于异步操作,MaxDegreeOfParallelism
选项同样适用。每当一个异步任务开始时,它会占用一个并行“槽”(slot)。任务完成后,槽会释放,新的任务可以开始处理。
异步块的并行处理可以显著提高系统的吞吐量,特别是在执行 I/O 绑定操作时(例如 HTTP 请求、数据库查询等)。
示例:异步并行处理
var asyncBlock = new TransformBlock<int, int>(async item =>
{
Console.WriteLine($"Processing {item} on thread {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");
await Task.Delay(1000); // 模拟异步操作
return item * 2;
}, new ExecutionDataflowBlockOptions
{
MaxDegreeOfParallelism = 5 // 同时处理5个异步任务
});
// 向块发送数据
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
asyncBlock.Post(i);
}
// 读取并输出结果
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
Console.WriteLine($"Result: {await asyncBlock.ReceiveAsync()}");
}
解释:
- 该块能够同时处理 5 个异步任务。
- 异步任务会并发执行,并且每个任务都会在 1 秒后完成。
6.5.6 并行处理的设计考虑
并行处理虽然能提高性能,但并不是所有场景都适合并行化。在设计并行处理时,需要考虑以下因素:
-
任务的独立性:
- 确保任务之间是独立的,没有竞争资源或依赖关系。如果多个任务并发执行时需要争夺同一资源(如锁定共享数据),并行化可能反而会导致性能下降。
-
上下游的平衡:
- 并行化某个块的处理能力后,可能会导致下游块成为系统的瓶颈。因此,整个数据流管道的并行处理能力需要平衡。
-
系统资源的限制:
- 并行处理会增加 CPU 和内存的使用量,尤其是在处理大量数据时。如果系统资源有限,过度并行化可能会导致资源竞争,反而降低系统的整体性能。
小结
MaxDegreeOfParallelism
选项可以让块并行处理多个数据项,默认值为1
(串行处理)。- 并行处理适用于高强度 CPU 计算或异步 I/O 操作的场景,能够显著提高系统吞吐量。
- 与
BoundedCapacity
配合使用,可以控制块的缓冲区大小,避免内存占用过多或系统过载。 - 在设计并行处理时,需考虑任务的独立性、上下游块的平衡,以及系统资源的限制。
6.6 创建自定义块
在 TPL 数据流
中,可以通过组合多个块来创建更复杂的自定义块。通过封装这些组合块,可以将复杂的逻辑抽象为单一的块,简化数据流的设计和复用。为了方便创建自定义块,TPL 数据流
提供了 DataflowBlock.Encapsulate
方法,它可以将一个输入块和一个输出块封装成一个新的块,并自动处理数据流的传播和完成状态的传递。
6.6.1 使用 DataflowBlock.Encapsulate
创建自定义块
假设你有多个块,它们执行不同的操作,例如乘法、加法、和除法。你希望将这些块组合成一个自定义块,将它们的复杂逻辑封装起来,以后可以在数据流中像使用普通块一样使用这个自定义块。
示例:创建自定义块
IPropagatorBlock<int, int> CreateMyCustomBlock()
{
// 定义三个 TransformBlock,执行不同的计算
var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item * 2); // 乘以 2
var addBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item + 2); // 加 2
var divideBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item / 2); // 除以 2
// 设置 PropagateCompletion 为 true,以便完成状态向下游传播
var flowCompletion = new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true };
// 将块连接起来:multiplyBlock -> addBlock -> divideBlock
multiplyBlock.LinkTo(addBlock, flowCompletion);
addBlock.LinkTo(divideBlock, flowCompletion);
// 使用 Encapsulate 将第一个块和最后一个块封装起来
return DataflowBlock.Encapsulate(multiplyBlock, divideBlock);
}
解释:
multiplyBlock
:将输入数据乘以 2。addBlock
:将数据加 2。divideBlock
:将数据除以 2。- 使用
LinkTo
方法将这些块链接在一起,形成一个数据流处理管道。 DataflowBlock.Encapsulate
方法接收两个参数:输入块(multiplyBlock
)和输出块(divideBlock
),并将它们封装成一个新的自定义块。PropagateCompletion = true
确保完成状态从一个块传播到下游块,这意味着当输入块完成时,整个自定义块的处理会顺利完成。
6.6.2 使用自定义块
定义了自定义块后,你可以像使用普通的块一样使用它。下面是如何使用这个自定义块的示例。
var customBlock = CreateMyCustomBlock();
// 向自定义块发送数据
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
customBlock.Post(i);
}
// 标记自定义块完成
customBlock.Complete();
// 从自定义块读取结果
while (await customBlock.OutputAvailableAsync())
{
Console.WriteLine(await customBlock.ReceiveAsync());
}
输出示例:
1 -> (1 * 2 + 2) / 2 = 2
2 -> (2 * 2 + 2) / 2 = 3
3 -> (3 * 2 + 2) / 2 = 4
4 -> (4 * 2 + 2) / 2 = 5
5 -> (5 * 2 + 2) / 2 = 6
解释:
customBlock.Post(i)
向自定义块发送数据。customBlock.Complete()
标记输入完成,最终会传播到每个内部块并完成整个处理管道。- 结果通过
customBlock.ReceiveAsync()
从自定义块中读取,输出的结果是输入数据经过三个块处理后的最终结果。
6.6.3 自定义块的选项设计
当创建自定义块时,应该考虑哪些选项需要暴露给用户,哪些选项需要在内部块上配置。例如,MaxDegreeOfParallelism
、BoundedCapacity
、EnsureOrdered
等数据流选项在某些自定义块中可能很有用,而在另一些自定义块中可能并不适用。
通常情况下,自定义块的实现者可以根据需求设计适合的选项,而不是简单地接受所有 DataflowBlockOptions
参数。例如,如果自定义块内部包含多个块,某些块可能不支持并行处理,那么暴露 MaxDegreeOfParallelism
选项就没有意义。
6.6.4 包含多个输入或输出的自定义块
DataflowBlock.Encapsulate
只适用于将单个输入块和单个输出块封装成一个自定义块。如果需要创建包含多个输入或多个输出的自定义块,可以将这些块封装在一个对象中,并通过 ITargetBlock<T>
和 ISourceBlock<T>
属性分别暴露输入和输出。
示例:多个输入或输出的自定义块
public class CustomMultiBlock
{
private TransformBlock<int, int> _multiplyBlock;
private TransformBlock<int, int> _addBlock;
public CustomMultiBlock()
{
_multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item * 2);
_addBlock = new TransformBlock<int, int>(item => item + 2);
// 将两个块连接
_multiplyBlock.LinkTo(_addBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true });
}
// 暴露多个输入和输出
public ITargetBlock<int> Input => _multiplyBlock;
public ISourceBlock<int> Output => _addBlock;
}
使用示例:
var multiBlock = new CustomMultiBlock();
// 向多输入块发送数据
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
multiBlock.Input.Post(i);
}
multiBlock.Input.Complete();
// 读取输出
while (await multiBlock.Output.OutputAvailableAsync())
{
Console.WriteLine(await multiBlock.Output.ReceiveAsync());
}
解释:
CustomMultiBlock
包含两个块,并通过Input
和Output
属性暴露块的输入和输出。- 这种方式适用于更复杂的自定义块,特别是当块可能包含多个输入或输出时。
6.6.5 讨论
在创建自定义块时,除了封装多个块并通过 Encapsulate
方法暴露输入和输出,还要考虑以下几点:
-
选项的暴露:
- 自定义块通常需要通过某种方式暴露配置选项(如并行度、容量限制等),但并不是所有选项都适合暴露。例如,某些块可能不支持并行处理,因此
MaxDegreeOfParallelism
选项对用户来说就没有意义。
- 自定义块通常需要通过某种方式暴露配置选项(如并行度、容量限制等),但并不是所有选项都适合暴露。例如,某些块可能不支持并行处理,因此
-
完成状态的传播:
- 完成状态的传播是数据流运行中的一个关键部分。确保所有封装块的完成状态能够正确地向下游传播,避免出现部分块未完成的情况。
- 在封装多个块时,通过
LinkTo
的DataflowLinkOptions.PropagateCompletion
参数可以确保完成状态从上游块向下游块传播。
-
多输入和多输出的自定义块:
DataflowBlock.Encapsulate
只支持封装单输入和单输出的块。如果需要创建多输入或多输出的自定义块,应该将这些块封装在一个类中,并通过ITargetBlock<T>
和ISourceBlock<T>
属性暴露输入和输出。
-
封装复杂逻辑:
- 自定义块可以封装任意复杂的数据处理逻辑,包括组合多个块、处理不同类型的数据等。这种灵活性使得
TPL 数据流
能够适应各种实际应用场景。
- 自定义块可以封装任意复杂的数据处理逻辑,包括组合多个块、处理不同类型的数据等。这种灵活性使得