tpl-dataflow

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我设计由各种数据块的数据流复杂。我发送一个数据包到流中，并在最后收到一个结果。我 input.Post(); input.Complete(); // and later with ReceiveAsync(); 工作，为第一次调用一切工作正常，但我不知道如何通过发送第二数据包到流图。我也必须使用一个WriteOnceBlock，可这是呼叫的数据流两倍的问题在图表上？

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使用DataFlow和RX的连续数据流停止处理

我建立了一个系统，可以无限期地从队列中读取消息，然后使用Rx和TPL DataFlow将它们关闭。出于某种原因，在几百条消息之后，ActionBlock停止运行挂起，我找不到原因。 this.GetMessages()继续着火，但this.ProcessMessages不再。 var source = Observable .Timer(TimeSpan.FromMillisecond

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如何使用异常处理创建永无止境的DataFlow Mesh？

我正在创建一个使用TPL DataFlow的任务处理器。我将遵循生产者消费者模型，在生产者生产一些项目的时候需要处理一段时间，消费者不断等待新项目到达。这里是我的代码： async Task Main() { var runner = new Runner(); CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource

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多次调用GetStringAsync的更有效的方法？

我有（我的URL列表约为1000个网址），我想知道是否有更effecient调用多个URL来自同一站点（已改变ServicePointManager.DefaultConnectionLimit）。也就是它更好地重复使用相同的HttpClient或创建在每次调用新的一个，下面使用的只是一个而不是多个。 using (var client = new HttpClient { Timeout =

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检测DataFlow中的重复项目

我一直在构建一个服务，使用Queue<string>对象处理文件来管理项目。 public partial class BasicQueueService : ServiceBase { private readonly EventWaitHandle completeHandle = new EventWaitHandle(false, EventResetMode.Ma

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延迟发布到DataFlow

将项目发布到TPL DataFlow时，是否有任何机制可以允许延迟发布？ public partial class BasicDataFlowService { private readonly ActionBlock<string> workerBlock; public BasicDataFlowService() { workerBlock =

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如何实现一个Windows业务

中连续生产者 - 消费者模式这里就是我想要做的事：请项目的内存队列需要处理（即IsProcessed = 0）每5秒，从数据库获取未加工的项目，如果他们不已经在队列，从队列中，对它们进行处理，并且处理项目或每次添加它们持续拉项目，在数据库中更新（IsProcessed = 1 ）做了这一切“并行的POSS IBLE” 我有一个构造我的服务像 public MyService() {

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链接多个TransformBlocks单挑BatchBlock TPL

我已经建立了使用TPL Dataflow两条管道： TransformBlock => TransformBlock => BatchBlock => .... TransformBlock => BatchBlock => TransformBlock => .... 我要完成 /=> Transform Block => TransformBlock => BatchBlock =

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生产者/消费者模式使用线程和EventWaitHandle

我想这是一种代码审查，但这里是我的生产者/消费者模式的实现。我想知道的是会有这种情况，ReceivingThread()或SendingThread()方法中的while循环可能会停止执行。请注意，从多个不同的线程调用EnqueueSend(DataSendEnqeueInfo info)，我可能无法在这里使用任务，因为我必须在单独的线程中使用命令。 private Thread mReceivi

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阻止数据流的块设计

我们正在尝试使用TPL Dataflow框架的数据处理管道。管道的基本要点是：迭代通过CSV文件在文件系统（10,000）验证我们尚未导入的内容，如果我们通过一个单一的内容忽略迭代CSV文件（20,000-120,000行）并创建符合我们需要的数据结构。批量处理这些新的dataStructured项目并将其推送到数据库中将CSV文件标记为导入。现在我们有一个现有的Python文件，它