我正在研究一个系统,该系统涉及通过TCP网络连接接受命令,然后在执行这些命令时发送响应。相当基本的东西,但我希望支持一些要求:
我想使用async / await干净地实现它,根据我所读到的,TPL Dataflow听起来像是一种干净地将处理分解为可以在线程池上运行而不是在线程池上运行的好方法的好方法为不同的会话/命令绑定线程,阻塞等待句柄。
这就是我的开始(一些部分被简化,例如异常处理的细节;我还省略了一个为网络I / O提供有效等待的包装器):
private readonly Task _serviceTask;
private readonly Task _commandsTask;
private readonly CancellationTokenSource _cancellation;
private readonly BufferBlock<Command> _pendingCommands;
public NetworkService(ICommandProcessor commandProcessor)
{
_commandProcessor = commandProcessor;
IsRunning = true;
_cancellation = new CancellationTokenSource();
_pendingCommands = new BufferBlock<Command>();
_serviceTask = Task.Run((Func<Task>)RunService);
_commandsTask = Task.Run((Func<Task>)RunCommands);
}
public bool IsRunning { get; private set; }
private async Task RunService()
{
_listener = new TcpListener(IPAddress.Any, ServicePort);
_listener.Start();
while (IsRunning)
{
Socket client = null;
try
{
client = await _listener.AcceptSocketAsync();
client.Blocking = false;
var session = RunSession(client);
lock (_sessions)
{
_sessions.Add(session);
}
}
catch (Exception ex)
{ //Handling here...
}
}
}
private async Task RunCommands()
{
while (IsRunning)
{
var command = await _pendingCommands.ReceiveAsync(_cancellation.Token);
var task = Task.Run(() => RunCommand(command));
}
}
private async Task RunCommand(Command command)
{
try
{
var response = await _commandProcessor.RunCommand(command.Content);
Send(command.Client, response);
}
catch (Exception ex)
{
//Deal with general command exceptions here...
}
}
private async Task RunSession(Socket client)
{
while (client.Connected)
{
var reader = new DelimitedCommandReader(client);
try
{
var content = await reader.ReceiveCommand();
_pendingCommands.Post(new Command(client, content));
}
catch (Exception ex)
{
//Exception handling here...
}
}
}
基础知识似乎很简单,但有一部分让我失望:如何确保在关闭应用程序时,我等待所有挂起的命令任务完成?当我使用Task.Run执行命令时,我得到Task对象,但是如何跟踪挂起的命令,以便在允许服务关闭之前确保所有命令都完整?
我考虑过使用一个简单的List,在List完成时从List中删除命令,但我想知道我是否缺少TPL Dataflow中的一些基本工具,这些工具可以让我更干净地完成这项工作。 / p>
编辑:
阅读有关TPL Dataflow的更多信息,我想知道我应该使用的是TransformBlock是否具有增加的MaxDegreeOfParallelism以允许处理并行命令?这设置了可并行运行的命令数量的上限,但我认为这对我的系统来说是一个合理的限制。我很想听听那些有TPL Dataflow经验的人知道我是否走在正确的轨道上。
答案 0 :(得分:5)
是的,所以......你有点在这里使用TPL的力量。如果您订阅了TPL DataFlow,那么您仍然在后台BufferBlock
中手动接收来自Task
的项目的事实并不是您希望这样做的“方式”样式。
您要做的是将ActionBlock
链接到BufferBlock
并执行命令处理/发送。这也是您可以设置MaxDegreeOfParallelism
来控制要处理的并发命令数的块。因此,设置可能如下所示:
// Initialization logic to build up the TPL flow
_pendingCommands = new BufferBlock<Command>();
_commandProcessor = new ActionBlock<Command>(this.ProcessCommand);
_pendingCommands.LinkTo(_commandProcessor);
private Task ProcessCommand(Command command)
{
var response = await _commandProcessor.RunCommand(command.Content);
this.Send(command.Client, response);
}
然后,在您的关机代码中,您需要通过调用Complete
_pipelineCommands
上的BufferBlock
来表示您已完成将项目添加到管道中,然后等待{完成{1}} _commandProcessor
以确保所有项目都已通过管道。您可以通过抓取块ActionBlock
属性返回的Task
并在其上调用Completion
来执行此操作:
Wait
如果您想获得奖励积分,您甚至可以将命令处理与命令发送分开。这将允许您将这些步骤彼此分开配置。例如,您可能需要限制处理命令的线程数,但希望有更多的发送响应。您只需在流程的中间引入_pendingCommands.Complete();
_commandProcessor.Completion.Wait();
即可实现此目的:
TransformBlock
您可能希望使用自己的数据结构而不是_pendingCommands = new BufferBlock<Command>();
_commandProcessor = new TransformBlock<Command, Tuple<Client, Response>>(this.ProcessCommand);
_commandSender = new ActionBlock<Tuple<Client, Response>(this.SendResponseToClient));
_pendingCommands.LinkTo(_commandProcessor);
_commandProcessor.LinkTo(_commandSender);
private Task ProcessCommand(Command command)
{
var response = await _commandProcessor.RunCommand(command.Content);
return Tuple.Create(command, response);
}
private Task SendResponseToClient(Tuple<Client, Response> clientAndResponse)
{
this.Send(clientAndResponse.Item1, clientAndResponse.Item2);
}
,这只是为了说明目的,但关键是这正是您想要用来打破管道的结构,以便您可以完全按照你的需要控制它的各个方面。
答案 1 :(得分:0)
任务默认为后台,这意味着当应用程序终止时,它们也会立即终止。您应该使用线程而不是任务。然后你可以设置:
Thread.IsBackground = false;
这将阻止您的应用程序在工作线程运行时终止。 虽然这当然需要对上面的代码进行一些更改。
在执行关闭方法时,您还可以等待主线程中的任何未完成任务。
我没有看到更好的解决方案。