task.continuewith vs c# 中的数据流

Posted 2023-03-31

【中文标题】task.continuewith vs c# 中的数据流

【英文标题】：task.continuewith vs dataflow in c#

【发布时间】：2016-12-05 04:41:56

【问题描述】：

我已经开始学习TPL Dataflow。我正在努力找出Task.ContinueWith 和数据流之间的区别。以下是具有相同目标的两个示例代码。首先是使用Task.ContinueWith 完成，然后是数据流。 下面是Task.ContinueWith的例子

var tk1 = Task.Run(() =>

    Console.WriteLine("Entered 1st Task");
    Thread.Sleep(3000);
    return 2;
);

tk1.ContinueWith((t) =>

    Console.WriteLine("Entered 2nd Task");
    Thread.Sleep(2000);
    Console.WriteLine(t.Result);
);

tk1.Wait();

以下与数据流相同

var df1 = new TransformBlock<int,int>(t =>

    Console.WriteLine("Entered 1st DF");
    Thread.Sleep(3000);
    return 2;
);

var df2 = new ActionBlock<int>(t =>


    Console.WriteLine("Entered 2nd Task");
    Thread.Sleep(2000);
    Console.WriteLine(t);
);

df1.LinkTo(df2);

df1.Completion.ContinueWith(t =>
df2.Complete());

df1.Post(2);

df2.Completion.Wait();

Task.ContinueWith 看起来比数据流提供的冗长语法简单。任何人都可以请澄清两者之间的区别。

【参考方案1】：

我用来创建复杂的处理管道的数据流，其中流可以分支、合并和循环。 （你在这里展示的例子很简单）

Task.ContinueWith 用在一个更简单的代码中，当流程在一个函数列表中一个接一个地完成时。

【参考方案2】：

使用您的代码，实际上没有区别。

但是您在数据流方面做错了 - 转换块有什么用，它总是只产生一个独立于输入的结果？

最好做一些处理...

var df1 = new TransformBlock<int,int>(input =>
    
        Console.WriteLine("Entered 1st DF");
        Thread.Sleep(3000);
        return input+1;
    );

...然后您就会看到不同之处：

Task.Run 只会运行一次，但是

df1.Post(2);
df1.Post(5);
df1.Post(27);
df1.Post(-1);

将全部通过您的数据流网格并产生输出。

顺便说一句：使用async/await 而不是Task.ContinueWith 可以使您的代码更简单、更易读。

【参考方案3】：

您需要完全了解TPL Dataflow 的基础知识，因为现在您正在尝试做TPL Dataflow 管道本身可以轻松完成的事情：

df1.LinkTo(df2, new DataflowLinkOptions  PropagateCompletion = true );

现在您不需要将ContinueWith 用于df1.Completion，但您仍然需要将df1 块（顺便说一下，名字很难看）通知给（惊喜）complete，因为它没有'不知道什么时候完成，与任务相比：

df1.Post(2);
df1.Complete();

调用此方法将拒绝发送到df1块的所有其他消息，并且在它的缓冲区变空后，它将沿着管道传播完成，因此您只需要等待它（同步或异步）：

df2.Completion.Wait();
// or
await df2.Completion;

因此，基本上，不同之处在于任务只能运行一次，而块则永远运行，直到您手动完成为止。请注意，您仍然可以继续执行 Completion 块任务：

df2.Completion.ContinueWith(t =>

    // some other logic here
);