// let's say there is a list of 1000+ URLs
string[] urls = { "http://google.com", "http://yahoo.com", ... };

// now let's send HTTP requests to each of these URLs in parallel
urls.AsParallel().ForAll(async (url) => {
    var client = new HttpClient();
    var html = await client.GetStringAsync(url);
});

Проблема в том, что он запускает более 1000 одновременных веб-запросов. Есть ли простой способ ограничить одновременное количество этих асинхронных HTTP-запросов? Таким образом, в любой момент времени загружается не более 20 веб-страниц. Как сделать это наиболее эффективно?

Вы определенно можете сделать это в последних версиях async для .NET, используя .NET 4.5 Beta. Предыдущий пост от 'usr' указывает на хорошую статью, написанную Стивеном Тубом, но менее анонсированная новость заключается в том, что семафор async фактически попал в бета-версию .NET 4.5.

Если вы посмотрите на наш любимый SemaphoreSlimкласс (который вам следует использовать, поскольку он более производительный, чем исходный Semaphore), теперь он может похвастаться WaitAsync(...)серией перегрузок со всеми ожидаемыми аргументами - интервалами тайм-аута, токенами отмены, всеми вашими обычными друзьями по планированию: )

Стивен также написал в своем недавнем блоге сообщение о новых возможностях .NET 4.5, которые появились в бета-версии, см. Что нового для параллелизма в .NET 4.5 Beta .

Наконец, вот несколько примеров кода о том, как использовать SemaphoreSlim для регулирования асинхронного метода:

public async Task MyOuterMethod()
{
    // let's say there is a list of 1000+ URLs
    var urls = { "http://google.com", "http://yahoo.com", ... };

    // now let's send HTTP requests to each of these URLs in parallel
    var allTasks = new List<Task>();
    var throttler = new SemaphoreSlim(initialCount: 20);
    foreach (var url in urls)
    {
        // do an async wait until we can schedule again
        await throttler.WaitAsync();

        // using Task.Run(...) to run the lambda in its own parallel
        // flow on the threadpool
        allTasks.Add(
            Task.Run(async () =>
            {
                try
                {
                    var client = new HttpClient();
                    var html = await client.GetStringAsync(url);
                }
                finally
                {
                    throttler.Release();
                }
            }));
    }

    // won't get here until all urls have been put into tasks
    await Task.WhenAll(allTasks);

    // won't get here until all tasks have completed in some way
    // (either success or exception)
}

И последнее, но, вероятно, заслуживающее упоминания - решение, использующее планирование на основе TPL. Вы можете создавать задачи с привязкой к делегатам в TPL, которые еще не были запущены, и разрешить настраиваемому планировщику задач ограничивать параллелизм. Фактически, здесь есть образец MSDN:

См. Также TaskScheduler .

Если у вас есть IEnumerable (например, строки URL-адресов), и вы хотите выполнить операцию ввода-вывода с каждым из них (например, выполнить асинхронный HTTP-запрос) одновременно И, возможно, вы также хотите установить максимальное количество одновременных Запросы ввода-вывода в реальном времени. Вот как это можно сделать. Таким образом, вы не используете пул потоков и др., Метод использует semaphoreslim для управления максимальным количеством одновременных запросов ввода-вывода, аналогичных шаблону скользящего окна, один запрос завершает, оставляет семафор, а следующий входит.

использование: await ForEachAsync (urlStrings, YourAsyncFunc, optionalMaxDegreeOfConcurrency);

public static Task ForEachAsync<TIn>(
        IEnumerable<TIn> inputEnumerable,
        Func<TIn, Task> asyncProcessor,
        int? maxDegreeOfParallelism = null)
    {
        int maxAsyncThreadCount = maxDegreeOfParallelism ?? DefaultMaxDegreeOfParallelism;
        SemaphoreSlim throttler = new SemaphoreSlim(maxAsyncThreadCount, maxAsyncThreadCount);

        IEnumerable<Task> tasks = inputEnumerable.Select(async input =>
        {
            await throttler.WaitAsync().ConfigureAwait(false);
            try
            {
                await asyncProcessor(input).ConfigureAwait(false);
            }
            finally
            {
                throttler.Release();
            }
        });

        return Task.WhenAll(tasks);
    }

К сожалению, в .NET Framework отсутствуют наиболее важные комбинаторы для организации параллельных асинхронных задач. Встроенного такого нет.

Взгляните на класс AsyncSemaphore, созданный самым уважаемым Стивеном Тубом. То, что вам нужно, называется семафором, и вам нужна его асинхронная версия.

Есть много подводных камней, и прямое использование семафора может быть непростым в случае ошибок, поэтому я бы предложил использовать пакет AsyncEnumerator NuGet вместо того, чтобы заново изобретать колесо:

// let's say there is a list of 1000+ URLs
string[] urls = { "http://google.com", "http://yahoo.com", ... };

// now let's send HTTP requests to each of these URLs in parallel
await urls.ParallelForEachAsync(async (url) => {
    var client = new HttpClient();
    var html = await client.GetStringAsync(url);
}, maxDegreeOfParalellism: 20);

Пример Тео Яунга хорош, но есть вариант без списка ожидающих задач.

 class SomeChecker
 {
    private const int ThreadCount=20;
    private CountdownEvent _countdownEvent;
    private SemaphoreSlim _throttler;

    public Task Check(IList<string> urls)
    {
        _countdownEvent = new CountdownEvent(urls.Count);
        _throttler = new SemaphoreSlim(ThreadCount); 

        return Task.Run( // prevent UI thread lock
            async  () =>{
                foreach (var url in urls)
                {
                    // do an async wait until we can schedule again
                    await _throttler.WaitAsync();
                    ProccessUrl(url); // NOT await
                }
                //instead of await Task.WhenAll(allTasks);
                _countdownEvent.Wait();
            });
    }

    private async Task ProccessUrl(string url)
    {
        try
        {
            var page = await new WebClient()
                       .DownloadStringTaskAsync(new Uri(url)); 
            ProccessResult(page);
        }
        finally
        {
            _throttler.Release();
            _countdownEvent.Signal();
        }
    }

    private void ProccessResult(string page){/*....*/}
}

SemaphoreSlim может быть здесь очень полезным. Вот созданный мной метод расширения.

    /// <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="maxActionsToRunInParallel">Optional, max numbers of the actions to run in parallel,
    /// 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? maxActionsToRunInParallel = null)
    {
        if (maxActionsToRunInParallel.HasValue)
        {
            using (var semaphoreSlim = new SemaphoreSlim(
                maxActionsToRunInParallel.Value, maxActionsToRunInParallel.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 of the provided 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);

Старый вопрос, новый ответ. У @vitidev был блок кода, который был повторно использован почти без изменений в проекте, который я рассмотрел. После обсуждения с несколькими коллегами один спросил: «Почему бы вам просто не использовать встроенные методы TPL?» ActionBlock здесь выглядит победителем. https://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh194773(v=vs.110).aspx . Вероятно, в конечном итоге не изменится какой-либо существующий код, но определенно будет стремиться принять этот nuget и повторно использовать лучшие практики г-на Софти для дросселирования параллелизма.

Вот решение, использующее ленивую природу LINQ. Он функционально эквивалентен принятому ответу ), но использует рабочие задачи вместо a SemaphoreSlim, уменьшая таким образом объем памяти, занимаемый всей операцией. Сначала заставим работать без троттлинга. Первый шаг - преобразовать наши URL-адреса в множество задач.

string[] urls =
{
    "https://stackoverflow.com",
    "https://superuser.com",
    "https://serverfault.com",
    "https://meta.stackexchange.com",
    // ...
};
var httpClient = new HttpClient();
var tasks = urls.Select(async (url) =>
{
    return (Url: url, Html: await httpClient.GetStringAsync(url));
});

Второй шаг - выполнить awaitвсе задачи одновременно с использованием Task.WhenAllметода:

var results = await Task.WhenAll(tasks);
foreach (var result in results)
{
    Console.WriteLine($"Url: {result.Url}, {result.Html.Length:#,0} chars");
}

Вывод:

URL: https://stackoverflow.com , 105,574 символов.
URL: https://superuser.com , 126,953 символов.
URL: https://serverfault.com , 125,963 символов.
URL: https://meta.stackexchange.com , 185,276 символов.
...

Реализация Microsoft, из Task.WhenAllматериализуешься мгновенно поставляется перечислима в массив, в результате чего все задачи на старты сразу. Нам этого не нужно, потому что мы хотим ограничить количество одновременных асинхронных операций. Итак, нам нужно реализовать альтернативу, WhenAllкоторая будет мягко и медленно перечислять наши перечисления. Мы сделаем это, создав несколько рабочих задач (равных желаемому уровню параллелизма), и каждая рабочая задача будет перечислять наши перечисляемые задачи по одной за раз, используя блокировку, чтобы гарантировать, что каждая задача url будет обработана. всего одним рабочим заданием. Затем мы awaitзавершаем все рабочие задачи и, наконец, возвращаем результаты. Вот реализация:

public static async Task<T[]> WhenAll<T>(IEnumerable<Task<T>> tasks,
    int concurrencyLevel)
{
    if (tasks is ICollection<Task<T>>) throw new ArgumentException(
        "The enumerable should not be materialized.", nameof(tasks));
    var locker = new object();
    var results = new List<T>();
    var failed = false;
    using (var enumerator = tasks.GetEnumerator())
    {
        var workerTasks = Enumerable.Range(0, concurrencyLevel)
        .Select(async _ =>
        {
            try
            {
                while (true)
                {
                    Task<T> task;
                    int index;
                    lock (locker)
                    {
                        if (failed) break;
                        if (!enumerator.MoveNext()) break;
                        task = enumerator.Current;
                        index = results.Count;
                        results.Add(default); // Reserve space in the list
                    }
                    var result = await task.ConfigureAwait(false);
                    lock (locker) results[index] = result;
                }
            }
            catch (Exception)
            {
                lock (locker) failed = true;
                throw;
            }
        }).ToArray();
        await Task.WhenAll(workerTasks).ConfigureAwait(false);
    }
    lock (locker) return results.ToArray();
}

... и вот что мы должны изменить в нашем исходном коде, чтобы добиться желаемого регулирования:

var results = await WhenAll(tasks, concurrencyLevel: 2);

Есть разница в обработке исключений. Собственный код Task.WhenAllожидает завершения всех задач и собирает все исключения. Вышеупомянутая реализация завершается сразу же после завершения первой неисправной задачи.

Хотя 1000 задач могут быть поставлены в очередь очень быстро, библиотека Parallel Tasks может обрабатывать только параллельные задачи, равные количеству ядер ЦП на машине. Это означает, что если у вас четырехъядерный компьютер, только 4 задачи будут выполняться одновременно (если вы не снизите MaxDegreeOfParallelism).

Параллельные вычисления следует использовать для ускорения операций, связанных с процессором. Здесь мы говорим о связанных операциях ввода-вывода. Ваша реализация должна быть чисто асинхронной , если только вы не перегружаете загруженное одно ядро ​​вашего многоядерного процессора.

ИЗМЕНИТЬ Мне нравится предложение usr использовать здесь «асинхронный семафор».

Использование MaxDegreeOfParallelism, которое можно указать в Parallel.ForEach():

var options = new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 20 };

Parallel.ForEach(urls, options,
    url =>
        {
            var client = new HttpClient();
            var html = client.GetStringAsync(url);
            // do stuff with html
        });

По сути, вам нужно создать действие или задачу для каждого URL-адреса, по которому вы хотите попасть, поместить их в список, а затем обработать этот список, ограничив количество, которое может обрабатываться параллельно.

В моем сообщении в блоге показано, как сделать это как с помощью задач, так и с помощью действий, и представлен образец проекта, который вы можете загрузить и запустить, чтобы увидеть оба в действии.

С Действиями

Если вы используете Actions, вы можете использовать встроенную функцию .Net Parallel.Invoke. Здесь мы ограничиваем его параллельным запуском не более 20 потоков.

var listOfActions = new List<Action>();
foreach (var url in urls)
{
    var localUrl = url;
    // Note that we create the Task here, but do not start it.
    listOfTasks.Add(new Task(() => CallUrl(localUrl)));
}

var options = new ParallelOptions {MaxDegreeOfParallelism = 20};
Parallel.Invoke(options, listOfActions.ToArray());

С задачами

В задачах нет встроенной функции. Однако вы можете использовать тот, который я предоставил в своем блоге.

    /// <summary>
    /// Starts the given tasks and waits for them to complete. This will run, at most, the specified number of tasks in parallel.
    /// <para>NOTE: If one of the given tasks has already been started, an exception will be thrown.</para>
    /// </summary>
    /// <param name="tasksToRun">The tasks to run.</param>
    /// <param name="maxTasksToRunInParallel">The maximum number of tasks to run in parallel.</param>
    /// <param name="cancellationToken">The cancellation token.</param>
    public static async Task StartAndWaitAllThrottledAsync(IEnumerable<Task> tasksToRun, int maxTasksToRunInParallel, CancellationToken cancellationToken = new CancellationToken())
    {
        await StartAndWaitAllThrottledAsync(tasksToRun, maxTasksToRunInParallel, -1, cancellationToken);
    }

    /// <summary>
    /// Starts the given tasks and waits for them to complete. This will run the specified number of tasks in parallel.
    /// <para>NOTE: If a timeout is reached before the Task completes, another Task may be started, potentially running more than the specified maximum allowed.</para>
    /// <para>NOTE: If one of the given tasks has already been started, an exception will be thrown.</para>
    /// </summary>
    /// <param name="tasksToRun">The tasks to run.</param>
    /// <param name="maxTasksToRunInParallel">The maximum number of tasks to run in parallel.</param>
    /// <param name="timeoutInMilliseconds">The maximum milliseconds we should allow the max tasks to run in parallel before allowing another task to start. Specify -1 to wait indefinitely.</param>
    /// <param name="cancellationToken">The cancellation token.</param>
    public static async Task StartAndWaitAllThrottledAsync(IEnumerable<Task> tasksToRun, int maxTasksToRunInParallel, int timeoutInMilliseconds, CancellationToken cancellationToken = new CancellationToken())
    {
        // Convert to a list of tasks so that we don't enumerate over it multiple times needlessly.
        var tasks = tasksToRun.ToList();

        using (var throttler = new SemaphoreSlim(maxTasksToRunInParallel))
        {
            var postTaskTasks = new List<Task>();

            // Have each task notify the throttler when it completes so that it decrements the number of tasks currently running.
            tasks.ForEach(t => postTaskTasks.Add(t.ContinueWith(tsk => throttler.Release())));

            // Start running each task.
            foreach (var task in tasks)
            {
                // Increment the number of tasks currently running and wait if too many are running.
                await throttler.WaitAsync(timeoutInMilliseconds, cancellationToken);

                cancellationToken.ThrowIfCancellationRequested();
                task.Start();
            }

            // Wait for all of the provided tasks to complete.
            // We wait on the list of "post" tasks instead of the original tasks, otherwise there is a potential race condition where the throttler's using block is exited before some Tasks have had their "post" action completed, which references the throttler, resulting in an exception due to accessing a disposed object.
            await Task.WhenAll(postTaskTasks.ToArray());
        }
    }

А затем, создав список задач и вызвав функцию для их запуска, скажем, не более 20 одновременно, вы можете сделать это:

var listOfTasks = new List<Task>();
foreach (var url in urls)
{
    var localUrl = url;
    // Note that we create the Task here, but do not start it.
    listOfTasks.Add(new Task(async () => await CallUrl(localUrl)));
}
await Tasks.StartAndWaitAllThrottledAsync(listOfTasks, 20);

это не лучшая практика, поскольку она изменяет глобальную переменную. это также не общее решение для async. но это легко для всех экземпляров HttpClient, если это все, что вам нужно. вы можете просто попробовать:

System.Net.ServicePointManager.DefaultConnectionLimit = 20;