.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(0, 100);
await Task.WhenAll(Producer(range), Consumer(n =>
Console.WriteLine($"value {n}")));
}
IEnumerable值的条目通过buffer.Post方法发送到BufferBlock缓冲区，并使用buffer.ReceiveAsync方法异步检索它们。OutputAvailableAsync方法用于当下一个条目准备好可被检索时发出通知。
TransformBlock<TInput,TOutput>
用于映射转换，该转换函数以委托Func<TInput,TOutput>的形式作为参数传递
给定一组地址下载图片为例
var fetchImageFlag = new TransformBlock<string, (string, byte[])>(
async urlImage =>
{
using (var webClient = new WebClient())
{
byte[] data = await webClient.DownloadDataTaskAsync(urlImage);
return (urlImage, data);
}
});
List<string> urlFlags = new List<string>{
"Italy#/media/File:Flag_of_Italy.svg",
"Spain#/media/File:Flag_of_Spain.svg",
"United_States#/media/File:Flag_of_the_United_States.svg"
};
foreach (var urlFlag in urlFlags)
fetchImageFlag.Post($"//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
