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我有一个具有以下设计的 TransformManyBlock
:
我在一个巨大的文件 (61GB) 上运行此 block ,该文件太大而无法放入 RAM。为了避免无限内存增长,我已将此 block 和所有下游 block 的 BoundedCapacity
设置为一个非常低的值(例如 1)。尽管如此,该 block 显然贪婪地迭代了 IEnumerable,这消耗了计算机上的所有可用内存,使每个进程都停止了。 block 的 OutputCount 继续无限上升,直到我终止进程。
如何防止 block 以这种方式消耗 IEnumerable
?
编辑:这是一个说明问题的示例程序:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Threading.Tasks.Dataflow;
class Program
{
static IEnumerable<string> GetSequence(char c)
{
for (var i = 0; i < 1024 * 1024; ++i)
yield return new string(c, 1024 * 1024);
}
static void Main(string[] args)
{
var options = new ExecutionDataflowBlockOptions() { BoundedCapacity = 1 };
var firstBlock = new TransformManyBlock<char, string>(c => GetSequence(c), options);
var secondBlock = new ActionBlock<string>(str =>
{
Console.WriteLine(str.Substring(0, 10));
Thread.Sleep(1000);
}, options);
firstBlock.LinkTo(secondBlock);
firstBlock.Completion.ContinueWith(task =>
{
if (task.IsFaulted) ((IDataflowBlock) secondBlock).Fault(task.Exception);
else secondBlock.Complete();
});
firstBlock.Post('A');
firstBlock.Complete();
for (; ; )
{
Console.WriteLine("OutputCount: {0}", firstBlock.OutputCount);
Thread.Sleep(3000);
}
}
}
如果您使用的是 64 位机器,请确保清除 Visual Studio 中的“首选 32 位”选项。我的计算机上有 16GB 的 RAM,这个程序会立即消耗所有可用字节。
最佳答案
您似乎误解了 TPL 数据流的工作原理。
BoundedCapacity
限制您可以发布到 block 中的项目数量。在您的情况下,这意味着将单个 char
放入 TransformManyBlock
并将单个 string
放入 ActionBlock
。
因此,您将单个项目发布到 TransformManyBlock
,然后返回 1024*1024
字符串并尝试将它们传递给 ActionBlock
一次只接受一个。其余的字符串将位于 TransformManyBlock
的输出队列中。
您可能想要做的是创建一个单独的 block ,并在达到容量时等待(同步或其他方式)以流方式将项目发布到其中:
private static void Main()
{
MainAsync().Wait();
}
private static async Task MainAsync()
{
var block = new ActionBlock<string>(async item =>
{
Console.WriteLine(item.Substring(0, 10));
await Task.Delay(1000);
}, new ExecutionDataflowBlockOptions { BoundedCapacity = 1 });
foreach (var item in GetSequence('A'))
{
await block.SendAsync(item);
}
block.Complete();
await block.Completion;
}
关于c# - TPL 数据流 block 消耗所有可用内存,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30994544/
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