Вложенность в Parallel.ForEach

Ответ 1

Вся идея Parallel.ForEach() заключается в том, что у вас есть набор потоков, и каждый поток обрабатывает часть коллекции. Как вы заметили, это не работает с async - await, где вы хотите выпустить поток на время вызова async.

Вы можете "исправить" это, заблокировав потоки ForEach(), но это победит всю точку async - await.

Что вы можете сделать, это использовать поток данных TPL вместо Parallel.ForEach(), который хорошо поддерживает асинхронный Task.

В частности, ваш код можно записать с помощью TransformBlock, который преобразует каждый идентификатор в Customer с помощью async lambda. Этот блок может быть настроен для выполнения параллельно. Вы связали бы этот блок с ActionBlock, который записывает каждый Customer на консоль. После настройки блочной сети вы можете Post() каждый идентификатор TransformBlock.

В коде:

  var ids = new List <string> {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,

var getCustomerBlock = new TransformBlock < string, Customer > (   async я = >   {       ICustomerRepo repo = new CustomerRepo();       return wait repo.GetCustomer(i);   }, новый ExecutionDataflowBlockOptions   {       MaxDegreeOfParallelism = DataflowBlockOptions.Unbounded   });
var writeCustomerBlock = new ActionBlock <Customer> (c = > Console.WriteLine(c.ID));
getCustomerBlock.LinkTo(   writeCustomerBlock, новый DataflowLinkOptions   {       PropagateCompletion = true   });

foreach (var id в идентификаторах)   getCustomerBlock.Post(ID);

getCustomerBlock.Complete();
writeCustomerBlock.Completion.Wait();
Код>

Хотя вы, вероятно, хотите ограничить parallelism TransformBlock некоторой небольшой константой. Кроме того, вы можете ограничить емкость TransformBlock и добавить элементы к ней асинхронно, используя SendAsync(), например, если коллекция слишком большая.

В качестве дополнительного преимущества по сравнению с вашим кодом (если он работает) заключается в том, что запись начнется сразу после завершения одного элемента и не дождитесь завершения всей обработки.

Ответ 2

ответ svick (как обычно) отлично.

Тем не менее, я считаю, что Dataflow будет более полезным, когда у вас действительно есть большие объемы данных для передачи. Или, когда вам нужна async -сложная очередь.

В вашем случае более простым решением является просто использовать async -style parallelism:

var ids = new List<string>() { "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10" };

var customerTasks = ids.Select(i =>
  {
    ICustomerRepo repo = new CustomerRepo();
    return repo.GetCustomer(i);
  });
var customers = await Task.WhenAll(customerTasks);

foreach (var customer in customers)
{
  Console.WriteLine(customer.ID);
}

Console.ReadKey();

Ответ 3

Использование DataFlow как предложенного svick может быть излишним, и ответ Стивена не предоставляет средства для управления concurrency операции. Однако это можно сделать довольно просто:

public static async Task RunWithMaxDegreeOfConcurrency<T>(
     int maxDegreeOfConcurrency, IEnumerable<T> collection, Func<T, Task> taskFactory)
{
    var activeTasks = new List<Task>(maxDegreeOfConcurrency);
    foreach (var task in collection.Select(taskFactory))
    {
        activeTasks.Add(task);
        if (activeTasks.Count == maxDegreeOfConcurrency)
        {
            await Task.WhenAny(activeTasks.ToArray());
            //observe exceptions here
            activeTasks.RemoveAll(t => t.IsCompleted); 
        }
    }
    await Task.WhenAll(activeTasks.ToArray()).ContinueWith(t => 
    {
        //observe exceptions in a manner consistent with the above   
    });
}

Вызовы ToArray() можно оптимизировать, используя массив вместо списка и заменяя завершенные задачи, но я сомневаюсь, что это сильно повлияет на большинство сценариев. Использование примера на вопрос OP:

RunWithMaxDegreeOfConcurrency(10, ids, async i =>
{
    ICustomerRepo repo = new CustomerRepo();
    var cust = await repo.GetCustomer(i);
    customers.Add(cust);
});

РЕДАКТИРОВАТЬ Пользователь SO и TPL wiz Eli Arbel указал мне на статьи из Стивена Тууба. Как обычно, его реализация элегантна и эффективна:

public static Task ForEachAsync<T>(
      this IEnumerable<T> source, int dop, Func<T, Task> body) 
{ 
    return Task.WhenAll( 
        from partition in Partitioner.Create(source).GetPartitions(dop) 
        select Task.Run(async delegate { 
            using (partition) 
                while (partition.MoveNext()) 
                    await body(partition.Current).ContinueWith(t => 
                          {
                              //observe exceptions
                          });

        })); 
}

Ответ 4

Вы можете сэкономить усилия с помощью нового пакета AsyncEnumerator NuGet, которого не было 4 года назад, когда вопрос был изначально опубликован. Он позволяет вам контролировать степень parallelism:

 , используя System.Collections.Async;
...

ожидание ids.ParallelForEachAsync(async я = >
{   ICustomerRepo repo = new CustomerRepo();   var cust = ожидание repo.GetCustomer(i);   customers.Add(касты);
},
maxDegreeOfParallelism: 10);
Код>

Отказ от ответственности: я являюсь автором библиотеки AsyncEnumerator, которая является открытым исходным кодом и лицензирована в рамках MIT, и я публикую это сообщение, чтобы помочь сообществу.

Ответ 5

Оберните Parallel.Foreach в Task.Run() а вместо ключевого слова await используйте [yourasyncmethod].Result

(вам нужно сделать Task.Run, чтобы не блокировать поток пользовательского интерфейса)

Что-то вроде этого:

var yourForeachTask = Task.Run(() =>
        {
            Parallel.ForEach(ids, i =>
            {
                ICustomerRepo repo = new CustomerRepo();
                var cust = repo.GetCustomer(i).Result;
                customers.Add(cust);
            });
        });
await yourForeachTask;

Ответ 6

Это должно быть довольно эффективно и проще, чем работать с полным потоком данных TPL:

var customers = await ids.SelectAsync(async i =>
{
    ICustomerRepo repo = new CustomerRepo();
    return await repo.GetCustomer(i);
});

...

public static async Task<IList<TResult>> SelectAsync<TSource, TResult>(this IEnumerable<TSource> source, Func<TSource, Task<TResult>> selector, int maxDegreesOfParallelism = 4)
{
    var results = new List<TResult>();

    var activeTasks = new HashSet<Task<TResult>>();
    foreach (var item in source)
    {
        activeTasks.Add(selector(item));
        if (activeTasks.Count >= maxDegreesOfParallelism)
        {
            var completed = await Task.WhenAny(activeTasks);
            activeTasks.Remove(completed);
            results.Add(completed.Result);
        }
    }

    results.AddRange(await Task.WhenAll(activeTasks));
    return results;
}

Ответ 7

После введения кучи вспомогательных методов вы сможете запускать параллельные запросы с помощью этого простого sintax:

const int DegreeOfParallelism = 10;
IEnumerable<double> result = await Enumerable.Range(0, 1000000)
    .Split(DegreeOfParallelism)
    .SelectManyAsync(async i => await CalculateAsync(i).ConfigureAwait(false))
    .ConfigureAwait(false);

Что происходит, мы разделим исходную коллекцию на 10 фрагментов (.Split(DegreeOfParallelism)), затем запустим 10 задач, каждый из которых обрабатывает свои элементы по очереди (.SelectManyAsync(...)) и объединяет их обратно в один список.

Стоит упомянуть, что существует более простой подход:

double[] result2 = await Enumerable.Range(0, 1000000)
    .Select(async i => await CalculateAsync(i).ConfigureAwait(false))
    .WhenAll()
    .ConfigureAwait(false);

Но для этого требуется предосторожность: если у вас слишком большой исходный набор, он сразу отправит Task для каждого элемента, что может привести к значительным ударам производительности.

Методы расширения, используемые в приведенных выше примерах, выглядят следующим образом:

public static class CollectionExtensions
{
    /// <summary>
    /// Splits collection into number of collections of nearly equal size.
    /// </summary>
    public static IEnumerable<List<T>> Split<T>(this IEnumerable<T> src, int slicesCount)
    {
        if (slicesCount <= 0) throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(slicesCount));

        List<T> source = src.ToList();
        var sourceIndex = 0;
        for (var targetIndex = 0; targetIndex < slicesCount; targetIndex++)
        {
            var list = new List<T>();
            int itemsLeft = source.Count - targetIndex;
            while (slicesCount * list.Count < itemsLeft)
            {
                list.Add(source[sourceIndex++]);
            }

            yield return list;
        }
    }

    /// <summary>
    /// Takes collection of collections, projects those in parallel and merges results.
    /// </summary>
    public static async Task<IEnumerable<TResult>> SelectManyAsync<T, TResult>(
        this IEnumerable<IEnumerable<T>> source,
        Func<T, Task<TResult>> func)
    {
        List<TResult>[] slices = await source
            .Select(async slice => await slice.SelectListAsync(func).ConfigureAwait(false))
            .WhenAll()
            .ConfigureAwait(false);
        return slices.SelectMany(s => s);
    }

    /// <summary>Runs selector and awaits results.</summary>
    public static async Task<List<TResult>> SelectListAsync<TSource, TResult>(this IEnumerable<TSource> source, Func<TSource, Task<TResult>> selector)
    {
        List<TResult> result = new List<TResult>();
        foreach (TSource source1 in source)
        {
            TResult result1 = await selector(source1).ConfigureAwait(false);
            result.Add(result1);
        }
        return result;
    }

    /// <summary>Wraps tasks with Task.WhenAll.</summary>
    public static Task<TResult[]> WhenAll<TResult>(this IEnumerable<Task<TResult>> source)
    {
        return Task.WhenAll<TResult>(source);
    }
}

Ответ 8

Я немного опаздываю на вечеринку, но вы можете захотеть использовать GetAwaiter.GetResult() для запуска вашего асинхронного кода в контексте синхронизации, но, как указано ниже,

 Parallel.ForEach(ids, i =>
{
    ICustomerRepo repo = new CustomerRepo();
    // Run this in thread which Parallel library occupied.
    var cust = repo.GetCustomer(i).GetAwaiter().GetResult();
    customers.Add(cust);
});

Ответ 9

Метод расширения для этого, который использует SemaphoreSlim, а также позволяет установить максимальную степень параллелизма

    /// <summary>
    /// Concurrently Executes async actions for each item of <see cref="IEnumerable<typeparamref name="T"/>
    /// </summary>
    /// <typeparam name="T">Type of IEnumerable</typeparam>
    /// <param name="enumerable">instance of <see cref="IEnumerable<typeparamref name="T"/>"/></param>
    /// <param name="action">an async <see cref="Action" /> to execute</param>
    /// <param name="maxDegreeOfParallelism">Optional, An integer that represents the maximum degree of parallelism,
    /// Must be grater than 0</param>
    /// <returns>A Task representing an async operation</returns>
    /// <exception cref="ArgumentOutOfRangeException">If the maxActionsToRunInParallel is less than 1</exception>
    public static async Task ForEachAsyncConcurrent<T>(
        this IEnumerable<T> enumerable,
        Func<T, Task> action,
        int? maxDegreeOfParallelism = null)
    {
        if (maxDegreeOfParallelism.HasValue)
        {
            using (var semaphoreSlim = new SemaphoreSlim(
                maxDegreeOfParallelism.Value, maxDegreeOfParallelism.Value))
            {
                var tasksWithThrottler = new List<Task>();

                foreach (var item in enumerable)
                {
                    // Increment the number of currently running tasks and wait if they are more than limit.
                    await semaphoreSlim.WaitAsync();

                    tasksWithThrottler.Add(Task.Run(async () =>
                    {
                        await action(item).ContinueWith(res =>
                        {
                            // action is completed, so decrement the number of currently running tasks
                            semaphoreSlim.Release();
                        });
                    }));
                }

                // Wait for all tasks to complete.
                await Task.WhenAll(tasksWithThrottler.ToArray());
            }
        }
        else
        {
            await Task.WhenAll(enumerable.Select(item => action(item)));
        }
    }

Пример использования:

await enumerable.ForEachAsyncConcurrent(
    async item =>
    {
        await SomeAsyncMethod(item);
    },
    5);