标签：return TPL var item 64 TransformBlock 数据流 new

前言

续第七章。

正文

数据流块的并行处理

数据流块在网格上本身就是并行的，为什么这么说呢？

加入有两个数据库，他们链接在一起，然后给他们post数据。

当数据流块一在运行的时候，数据流块二也在执行，他们是并行的。

那么我上面说的是数据流块本身并行。也就是说一个数据流块可以同时处理多组数据。

在Microsoft.Tpl.dataflow 库中仅仅需要设置不限制每次处理数量为1即可:MaxDegreeOfParallelism=DataflowBlockOptions.Unbounded

var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item =>
{
	if (item == 1)
	{
		throw new InvalidOperationException("not good");
	}
	Console.WriteLine("item:" + item);
	return item * 2;
},new ExecutionDataflowBlockOptions {
	MaxDegreeOfParallelism=DataflowBlockOptions.Unbounded
}
);

var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => {
	return item - 2;
});

multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock);

创建自定义数据流块

希望一些重用的程序逻辑在自定义数据流块中可以重用。

static void Main(string[] args)
{
	var newblock=CreateMyCustomBlock();
	newblock.Post(2);
	var result = newblock.Receive();
	Console.WriteLine();
	Console.ReadKey();
}
static IPropagatorBlock<int, int> CreateMyCustomBlock()
{
	var multiplyBlock = new TransformBlock<int, int>(item =>
	{
		if (item == 1)
		{
			throw new InvalidOperationException("not good");
		}
		Console.WriteLine("item:" + item);
		return item * 2;
	},new ExecutionDataflowBlockOptions {
		MaxDegreeOfParallelism=DataflowBlockOptions.Unbounded
	}
	);
	var subtractBlock = new TransformBlock<int, int>(item => {
		return item - 2;
	});
	var addBlock = new TransformBlock<int, int>(item =>
	{
		return item + 10;
	});
	multiplyBlock.LinkTo(subtractBlock);
	subtractBlock.LinkTo(addBlock);
	return DataflowBlock.Encapsulate(multiplyBlock,addBlock);
}

上面的是什麽意思呢？

实际上就是组装，原本三个窜型的3个数据流块，通过两个端点，组装成一个新的数据流块。

标签：return,TPL,var,item,64,TransformBlock,数据流,new
来源： https://www.cnblogs.com/aoximin/p/12745453.html

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