c# - 使用异步/等待和任务优化即发即忘

Question

我有大约 500 万个项目需要更新。我并不真正关心响应(如果有响应就好了，这样我就可以记录它，但如果这会花费我时间，我不想要响应。)话虽如此，这段代码是否经过优化以运行尽可能快？如果有 500 万个项目，我是否会面临任务取消或超时错误的风险？我每秒大约收到 1 或 2 个回复。

var tasks = items.Select(async item =>
{
    await Update(CreateUrl(item));
}).ToList();

if (tasks.Any())
{
    await Task.WhenAll(tasks);
}                

private async Task<HttpResponseMessage> Update(string url)
{
    var client = new HttpClient();
    var response = await client.SendAsync(url).ConfigureAwait(false);    
    //log response.
}

更新: 我实际上收到了 TaskCanceledExceptions。我的系统是否耗尽了线程？我该怎么做才能避免这种情况？

Answer 1

您的方法将同时启动所有任务，这可能不是您想要的。不会涉及任何线程，因为使用 async 操作 There is no thread ，但可能存在并发连接数限制。

可能有更好的工具可以做到这一点，但如果您想使用 async/await，一个选择是使用 Stephen Toub 的 ForEachAsync，如 this article 中所述。 。它允许您控制要执行的同时操作数，这样您就不会超出连接限制。

这是文章中的内容:

public static class Extensions
{
     public static async Task ExecuteInPartition<T>(IEnumerator<T> partition, Func<T, Task> body)
     {
         using (partition)
             while (partition.MoveNext())
                await body(partition.Current);
     }

     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 ExecuteInPartition(partition, body));
     }
}

用法:

public async Task UpdateAll()
{
    // Allow for 100 concurrent Updates
    await items.ForEachAsync(100, async t => await Update(t));  
}