并发系列64章(TPL 数据流)第七章

前言

什么是TPL？全称:transmission control protocol

传输层对应于OSI七层参考模型的传输层，它提供两种端到端的通信服务。

然后思维方式回到为什么有这个TPL 数据流上。

TPL 数据流库向具有高吞吐量和低滞后时间的占用大量 CPU 和 I/O 操作的应用程序的并行化和消息传递提供了基础。 它还能显式控制缓存数据的方式以及在系统中移动的方式。 

为了更好地了解数据流编程模型，请考虑一个以异步方式从磁盘加载图像并创建复合图像的应用程序。 

传统编程模型通常需要使用回调和同步对象（例如锁）来协调任务和访问共享数据。 

通过使用数据流编程模型，您可以从磁盘读取时创建处理图像的数据流对象。 

在数据流模型下，您可以声明当数据可用时的处理方式，以及数据之间的所有依赖项。 由于运行时管理数据之间的依赖项，因此通常可以避免这种要求来同步访问共享数据。

此外，因为运行时计划基于数据的异步到达，所以数据流可以通过有效管理基础线程提高响应能力和吞吐量。

分析一下，这段话。

TPL 数据流库向具有高吞吐量和低滞后时间的占用大量 CPU 和 I/O 操作的应用程序的并行化和消息传递提供了基础。

解决一个问题就是：

高吞吐量和低滞后时间的占用大量 CPU 和 I/O 操作的应用程序。

如何解决的:

应用程序的并行化和消息传递提供了基础。通过并行解决的。

例子:

异步方式从磁盘加载图像并创建复合图像的应用程序

遇到的问题:

协调任务和访问共享数据 需要 回调和同步。

就是说共享数据的时候，需要同步。

总结问题：共享数据代价大。

如果解决的:

由于运行时管理数据之间的依赖项，因此通常可以避免这种要求来同步访问共享数据。

总结：解决了依赖，那么不需要同步了。

综上所述:TPL 数据流库的作用在于解决数据之间的依赖，避免同步访问共享数据。

正文

链接数据流块

var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item=>item*2);
var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item=> { Console.WriteLine(item);  return item - 2; });
multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock);
multiplyBlock.Post(10);
Console.ReadKey();

打印出来就是20了。

传递出错信息

需要处理数据流网格中发生的错误

传递出错信息

如果数据流块的委托抛出异常，这个块就是故障块。一但数据流进入了故障状态，就会删除所有数据(停止接收新的数据)。

什么意思呢?

static async void datalfow()
{
	var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item =>
	{
		if (item == 1)
		{
			throw new InvalidOperationException("not good");
		}
		return item * 2;
	}
	);
	var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => { Console.WriteLine(item); return item - 2; });
	multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true});
	try
	{
		multiplyBlock.Post(10);
		multiplyBlock.Post(1);
		multiplyBlock.Post(20);
		await subtractBlock.Completion;
	}
	catch(AggregateException e)
	{
		Console.WriteLine(e);
	}
}

结果是:

有没有发现multiplyBlock.Post(20);，没有运行？

因为一但一个有错误，那么就会终止，并销毁数据。

这里和上面不同的是，new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true}。

多个这个东西，那么这个有啥用呢？

因为我们链接块的时候，这个库不会帮助我们传递块运行的状态，如果不传递的话，下一个块是不晓得上一个块到底啥情况，这样不利于我们捕获异常。

而这种传递做法，我们只要在最后的处理模块，统一处理错误就可以。

断开链接

这个我从来就没有遇到过。是这样子的，适用一种这样的场景。

比如说有一个数据块需要动态替换，需要断开现有的模块然后接上新的数据块。

static async void datalfow()
{
	var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item =>
	{
		if (item == 1)
		{
			throw new InvalidOperationException("not good");
		}
		Console.WriteLine("item:" + item);
		return item * 2;
	}
	);
	var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => { Console.WriteLine(item-2); return item - 2; });
	var appendBlock = new TransformBlock<int, int>(item => { Console.WriteLine(item+2); return item + 2; });
	var link=multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true});
	try
	{
		for (int i = 0; i < 20; i++)
		{
			multiplyBlock.Post(2);
			if (i==10)
			{
				await Task.Delay(1000);
				link.Dispose();
				multiplyBlock.LinkTo(appendBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true });
			}
		}
		await subtractBlock.Completion;
	}
	catch(AggregateException e)
	{
		Console.WriteLine(e);
	}
}

结果是:

值得注意的是，我这里了一个:

await Task.Delay(1000);

这是模拟动态运行的时候，因为当我post结束的时候，数据块链接还没开始传递。

注:

除非保证链接是空闲的情况下，否则在断开数据块的链接时候会出现竞争。

竞争的是先断开还是先传递。

但是这种竞争是安全的，他会保证要不断开，要不传递带下一个数据块。

限制流量

前面我们都是线性链接，就是一条路走到黑。但是呢，有时候出现分叉的时候，那么该如何均衡呢？

之所以考虑均衡，是因为比如传递到下一个数据块的时候，是会有缓存的。如果有条分叉，一条分叉无限去缓存，那另外一条可能吃不上饭了。

static async void datalfow()
{
	var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item =>
	{
		if (item == 1)
		{
			throw new InvalidOperationException("not good");
		}
		Console.WriteLine("item:" + item);
		return item * 2;
	}
	);
	var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => { Console.WriteLine(item-2); return item - 2; });
	var appendBlock = new TransformBlock<int, int>(item => { Console.WriteLine(item+2); return item + 2; });
	multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true});
	multiplyBlock.LinkTo(appendBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true });
	try
	{
		for (int i = 0; i < 100; i++)
		{
			multiplyBlock.Post(2);
		}
		await subtractBlock.Completion;
	}
	catch(AggregateException e)
	{
		Console.WriteLine(e);
	}
}

这种就属于没吃上饭的情况。

static async void datalfow()
{
	var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item =>
	{
		if (item == 1)
		{
			throw new InvalidOperationException("not good");
		}
		Console.WriteLine("item:" + item);
		return item * 2;
	}
	);
	var options = new DataflowBlockOptions {BoundedCapacity=1 };
	var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => {
		return item - 2;
	}, options);
	var appendBlock = new TransformBlock<int, int>(item => { Console.WriteLine(item+2); return item + 2; }, options);
	multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true});
	multiplyBlock.LinkTo(appendBlock, new DataflowLinkOptions { PropagateCompletion = true });
	try
	{
		for (int i = 0; i < 100; i++)
		{
			multiplyBlock.Post(2);
		}
		await subtractBlock.Completion;
	}
	catch(AggregateException e)
	{
		Console.WriteLine(e);
	}
}

限制缓存为1，那么这时候我们就会相互切换。

下一章

整理:

1.数据流块的并行处理

2.创建自定义数据流块

参考

https://www.cnblogs.com/yswenli/p/8042594.html