我遇到了RX.net的背压问题我无法找到解决方案。我有一个可观察的实时日志消息流。
var logObservable = /* Observable stream of log messages */
我希望通过TCP接口公开,该接口在通过网络发送之前将来自logObservable
的实时日志消息序列化。所以我做了以下几点:
foreach (var message in logObservable.ToEnumerable())
{
// 1. Serialize message
// 2. Send it over the wire.
}
如果出现背压情况,.ToEnumerable()
会出现问题,例如如果另一端的客户端暂停流。问题是.ToEnumerable()
缓存导致大量内存使用的项目。我正在寻找像DropQueue
这样的机制,它只缓冲最后10条消息,例如。
var observableStream = logObservable.DropQueue(10).ToEnumerable();
这是解决此问题的正确方法吗?您是否知道实施这样的机制以避免可能的背压问题?
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我的DropQueue
实施:
public static IEnumerable<TSource> ToDropQueue<TSource>(
this IObservable<TSource> source,
int queueSize,
Action backPressureNotification = null,
CancellationToken token = default(CancellationToken))
{
var queue = new BlockingCollection<TSource>(new ConcurrentQueue<TSource>(), queueSize);
var isBackPressureNotified = false;
var subscription = source.Subscribe(
item =>
{
var isBackPressure = queue.Count == queue.BoundedCapacity;
if (isBackPressure)
{
queue.Take(); // Dequeue an item to make space for the next one
// Fire back-pressure notification if defined
if (!isBackPressureNotified && backPressureNotification != null)
{
backPressureNotification();
isBackPressureNotified = true;
}
}
else
{
isBackPressureNotified = false;
}
queue.Add(item);
},
exception => queue.CompleteAdding(),
() => queue.CompleteAdding());
token.Register(() => { subscription.Dispose(); });
using (new CompositeDisposable(subscription, queue))
{
foreach (var item in queue.GetConsumingEnumerable())
{
yield return item;
}
}
}