快捷導(dǎo)航

C#中限制并發(fā)任務(wù)數(shù)量的高效方法與技巧分享

更新時間：2024年12月23日 08:32:56 作者：小碼編匠

在C#中,處理并發(fā)操作是一項常見且強大的功能,尤其是在需要執(zhí)行多個任務(wù)但又希望限制同時運行任務(wù)數(shù)量的場景中,本文將深入探討幾種有效的方法來限制C#中的并發(fā)任務(wù)數(shù)量,并通過具體的應(yīng)用場景和示例代碼展示如何實現(xiàn)這些方法,需要的朋友可以參考下

前言

在C#中，處理并發(fā)操作是一項常見且強大的功能，尤其是在需要執(zhí)行多個任務(wù)但又希望限制同時運行任務(wù)數(shù)量的場景中。

過多的并發(fā)任務(wù)可能會耗盡系統(tǒng)資源，導(dǎo)致性能下降和不穩(wěn)定。因此，合理控制并發(fā)任務(wù)的數(shù)量是確保應(yīng)用高效、穩(wěn)定運行的關(guān)鍵。

本文將深入探討幾種有效的方法來限制C#中的并發(fā)任務(wù)數(shù)量，并通過具體的應(yīng)用場景和示例代碼展示如何實現(xiàn)這些方法。

不管是在開發(fā)高性能Web服務(wù)、桌面應(yīng)用程序還是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，掌握這些技術(shù)都能幫助大家更好地管理資源，提升系統(tǒng)的響應(yīng)速度和可靠性。

使用 SemaphoreSlim

SemaphoreSlim 是一個輕量級的同步原語，用于控制訪問某一資源或資源池的線程數(shù)。通過它，我們可以很容易地限制并發(fā)任務(wù)的數(shù)量。

應(yīng)用場景

當(dāng)你有一個需要訪問共享資源（如數(shù)據(jù)庫連接池）的任務(wù)列表，但希望同時執(zhí)行的任務(wù)數(shù)量不超過某個特定值時，可以使用 SemaphoreSlim。

示例

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        int maxConcurrentTasks = 3;
        SemaphoreSlim semaphore = new SemaphoreSlim(maxConcurrentTasks);
        List<Task> tasks = new List<Task>();

        for (int i = 0; i < 100; i++)
        {
            await semaphore.WaitAsync();
            var task = Task.Run(async () =>
            {
                try
                {
                    // 模擬長時間運行的任務(wù)
                    Console.WriteLine($"Task {Task.CurrentId} started.");
                    await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(2));
                    Console.WriteLine($"Task {Task.CurrentId} completed.");
                }
                finally
                {
                    semaphore.Release();
                }
            });
            tasks.Add(task);
        }

        await Task.WhenAll(tasks);
        Console.WriteLine("All tasks completed.");
    }
}

在這個示例中，我們限制了最多只有3個任務(wù)可以同時運行。通過對 SemaphoreSlim 的調(diào)用，我們確保了當(dāng)達到最大并發(fā)任務(wù)數(shù)量時，其他任務(wù)將會等待直到某個任務(wù)完成并釋放信號量。

使用 TPL Dataflow

TPL (Task Parallel Library) Dataflow 提供了一個更高級的方式來處理數(shù)據(jù)流和并發(fā)任務(wù)，通過它可以很容易地限制并發(fā)任務(wù)的數(shù)量。

應(yīng)用場景

當(dāng)你需要處理一系列的數(shù)據(jù)或任務(wù)，并且每個任務(wù)都可能需要一些時間來完成，同時你想要限制同時處理這些任務(wù)的數(shù)量時，可以使用 TPL Dataflow。

示例

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Threading.Tasks.Dataflow;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        var options = new ExecutionDataflowBlockOptions
        {
            MaxDegreeOfParallelism = 3 // 最大并發(fā)任務(wù)數(shù)量
        };

        var block = new ActionBlock<int>(async n =>
        {
            Console.WriteLine($"Processing {n}...");
            await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(1)); // 模擬異步操作
            Console.WriteLine($"Processed {n}.");
        }, options);

        for (int i = 0; i < 100; i++)
        {
            block.Post(i);
        }

        block.Complete();
        await block.Completion;
        Console.WriteLine("All tasks completed.");
    }
}