动作块<T> vs Task.WhenAll

Question

我想知道并行执行多个异步方法的推荐方法是什么？

在 System.Threading.Tasks.Dataflow 中，我们可以指定最大并行度，但无界可能也是 Task.WhenAll 的默认值？

这个：

var tasks = new List<Task>();
foreach(var item in items)
{
    tasks.Add(myAsyncMethod(item));
}
await Task.WhenAll(tasks.ToArray());

或者：

var action = new ActionBlock<string>(myAsyncMethod, new ExecutionDataflowBlockOptions
        {
            MaxDegreeOfParallelism = DataflowBlockOptions.Unbounded,
            BoundedCapacity = DataflowBlockOptions.Unbounded,
            MaxMessagesPerTask = DataflowBlockOptions.Unbounded
        });
foreach (var item in items) { }
{
     action.Post(item);
}
action.Complete();

await action.Completion;

Answer 1

我想知道并行执行多个异步方法的推荐方法是什么？

旁注：实际上不是parallel ，而是concurrent 。

在 System.Threading.Tasks.Dataflow 中，我们可以指定最大并行度，但无界可能也是 Task.WhenAll 的默认值？

正如有人评论的， Task.WhenAll只加入现有的任务； 当您的代码到达Task.WhenAll ，所有并发决策都已经完成。

您可以使用SemaphoreSlim东西来限制普通的异步代码。

是直接使用异步并发还是 TPL Dataflow 的决定取决于周围的代码。 如果这个并发操作只是异步调用一次，那么异步并发是最好的选择； 但如果此并发操作是数据“管道”的一部分，那么 TPL Dataflow 可能更合适。

Answer 2

这两种方法都是可以接受的，选择应该由您的需求决定，因为您可以看到 Dataflow 为您提供了很多可配置性，否则您在直接使用 Tasks 时必须手动实现这些可配置性。

请注意，在这两种情况下，任务池都将负责排队和运行任务，因此行为应保持不变。

Dataflow 擅长将可组合的异步操作组链接在一起，而使用任务可以提供更细粒度的控制。