Использование async/ожидание нескольких задач
Я использую API-клиент, который полностью асинхронен, то есть каждая операция возвращает Task
или Task<T>
, например:
static async Task DoSomething(int siteId, int postId, IBlogClient client)
{
await client.DeletePost(siteId, postId); // call API client
Console.WriteLine("Deleted post {0}.", siteId);
}
Используя операторы async/wait С# 5, какой правильный/наиболее эффективный способ запускать несколько задач и ждать их завершения:
int[] ids = new[] { 1, 2, 3, 4, 5 };
Parallel.ForEach(ids, i => DoSomething(1, i, blogClient).Wait());
или
int[] ids = new[] { 1, 2, 3, 4, 5 };
Task.WaitAll(ids.Select(i => DoSomething(1, i, blogClient)).ToArray());
Поскольку клиент API использует HttpClient внутренне, я ожидаю, что он немедленно выдает 5 HTTP-запросов, записывая их на консоль, как только они завершатся.
Ответы
Ответ 1
int[] ids = new[] { 1, 2, 3, 4, 5 };
Parallel.ForEach(ids, i => DoSomething(1, i, blogClient).Wait());
Несмотря на то, что вы выполняете операции параллельно с указанным выше кодом, этот код блокирует каждый поток, в котором выполняется каждая операция. Например, если сетевой вызов занимает 2 секунды, каждый поток зависает в течение 2 секунд без каких-либо действий, кроме ожидания.
int[] ids = new[] { 1, 2, 3, 4, 5 };
Task.WaitAll(ids.Select(i => DoSomething(1, i, blogClient)).ToArray());
С другой стороны, приведенный выше код с WaitAll
также блокирует потоки, и ваши потоки не будут свободны обрабатывать любую другую работу до завершения операции.
Рекомендуемый подход
Я бы предпочел WhenAll
, который будет выполнять ваши операции асинхронно в Parallel.
public async Task DoWork() {
int[] ids = new[] { 1, 2, 3, 4, 5 };
await Task.WhenAll(ids.Select(i => DoSomething(1, i, blogClient)));
}
Фактически, в приведенном выше случае вам даже не нужно await
, вы можете просто прямо вернуться из метода, поскольку у вас нет никаких продолжений:
public Task DoWork()
{
int[] ids = new[] { 1, 2, 3, 4, 5 };
return Task.WhenAll(ids.Select(i => DoSomething(1, i, blogClient)));
}
Чтобы поддержать это, вот подробное сообщение в блоге, проходящее через все
альтернативы и их преимущества/недостатки: Как и где параллельный асинхронный ввод-вывод с веб-интерфейсом ASP.NET
Ответ 2
Мне было любопытно увидеть результаты методов, предоставленных в вопросе, а также принятый ответ, поэтому я поставил его на тест.
Здесь код:
class Program
{
class Worker
{
public int Id { get; set; }
public int SleepTimeout { get; set; }
public async Task DoWork()
{
Console.WriteLine("Worker {0} started on thread {1} at {2}.",
Id, Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, DateTime.Now.ToString("hh:mm:ss.fff"));
await Task.Run(() => Thread.Sleep(SleepTimeout));
Console.WriteLine("Worker {0} stopped at {1}.",
Id, DateTime.Now.ToString("hh:mm:ss.fff"));
}
}
static void Main(string[] args)
{
var workers = new List<Worker>
{
new Worker { Id = 1, SleepTimeout = 3000 },
new Worker { Id = 2, SleepTimeout = 3000 },
new Worker { Id = 3, SleepTimeout = 3000 },
new Worker { Id = 4, SleepTimeout = 3000 },
new Worker { Id = 5, SleepTimeout = 3000 },
};
Console.WriteLine("Starting test: Parallel.ForEach");
PerformTest_ParallelForEach(workers);
Console.WriteLine("Test finished.\n");
Console.WriteLine("Starting test: Task.WaitAll");
PerformTest_TaskWaitAll(workers);
Console.WriteLine("Test finished.\n");
Console.WriteLine("Starting test: Task.WhenAll");
var task = PerformTest_TaskWhenAll(workers);
task.Wait();
Console.WriteLine("Test finished.\n");
Console.ReadKey();
}
static void PerformTest_ParallelForEach(List<Worker> workers)
{
Parallel.ForEach(workers, worker => worker.DoWork().Wait());
}
static void PerformTest_TaskWaitAll(List<Worker> workers)
{
Task.WaitAll(workers.Select(worker => worker.DoWork()).ToArray());
}
static Task PerformTest_TaskWhenAll(List<Worker> workers)
{
return Task.WhenAll(workers.Select(worker => worker.DoWork()));
}
}
И получившийся результат:
![Test Output]()
Ответ 3
Поскольку API, который вы вызываете, является асинхронным, версия Parallel.ForEach
не имеет большого смысла. Вы не должны использовать .Wait
в версии WaitAll
, так как это приведет к потере parallelism Другой альтернативы, если вызывающий оператор async использует Task.WhenAll
после выполнения Select
и ToArray
для генерации массива задач. Второй альтернативой является использование Rx 2.0