Ein umfassender Leitfaden zur Fehlerbehebung bei `TPL Dataflow`-Pipelines, einschließlich häufiger Fehler und Lösungen zur Erstellung effektiver Datenverarbeitungs-Workflows in .NET Core 3.1.
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Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62327053/ gestellt von dem Nutzer 'Bercovici Adrian' ( https://stackoverflow.com/u/1913744/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62330284/ bereitgestellt von dem Nutzer 'Panagiotis Kanavos' ( https://stackoverflow.com/u/134204/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge.
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Fehlerbehebung bei TPL Dataflow Pipelines in .NET Core 3.1
Die Erstellung von Datenverarbeitungspipelines mit TPL Dataflow in .NET Core kann eine knifflige Angelegenheit sein. Wenn Sie Schwierigkeiten haben, Ihre Pipeline wie gewünscht auszuführen, sind Sie nicht allein. Faktoren wie das Verknüpfen von Blöcken, die Weitergabe der Fertigstellung und die Aufgabenplanung können die Funktionalität Ihrer Einrichtung erheblich beeinflussen. In diesem Blogbeitrag untersuchen wir ein häufiges Problem, bei dem scheinbar keine Daten zwischen den Blöcken fließen, und bieten eine detaillierte Lösung, um Ihre TPL Dataflow-Workflows funktionsfähig zu machen.
Die Pipeline-Herausforderung
Ein Anwender stieß auf eine Situation, in der seine TPL Dataflow Pipeline nicht korrekt lief. Die Pipeline war so konzipiert, dass Nachrichten in einem BatchBlock zwischengespeichert und basierend auf einer definierten Schwelle an einen ActionBlock gesendet werden sollten. Trotz korrekter Verknüpfung und Konfiguration mit DataFlowLinkOptions schienen die Blöcke bis auf den Puffer leer zu sein. Der Anwender war unsicher, welche Schritte als Nächstes zu unternehmen sind.
Wichtige gestellte Fragen
Warum erreichen keine Nachrichten den ActionBlock vom BatchBlock?
Was verhindert, dass die Blöcke wie erwartet funktionieren?
Könnte der Einsatz innerhalb von Unit-Tests ein Problem darstellen?
Das Problem verstehen
Der Hauptgrund, warum die TPL Dataflow Blöcke keine Daten verarbeiten konnten, lag im Einsatz von Parallel.For, welcher alle CPUs blockierte und effektiv verhinderte, dass andere Tasks ausgeführt werden. Dies führte zu folgenden Problemen:
Alle gesendeten Nachrichten verbleiben im Puffer: Wenn die Verarbeitung gestoppt wird, bleiben Nachrichten in den Blöcken unverarbeitet.
Fertigstellung wird nicht korrekt behandelt: Das Aufrufen von Complete ohne Warten auf das Abschließen der Blockverarbeitung führt zu einem unvollständigen Pipeline-Zyklus, was unbefriedigende Testergebnisse verursacht.
Vereinfachung der Pipeline
Die bestehende Pipeline-Struktur war übermäßig komplex und unnötig. Um die Kernprobleme zu beheben, können wir den Pipeline-Code vereinfachen und uns klarer auf die verknüpften Blöcke und ihre Rollen konzentrieren, ohne zusätzliche Komplexität. Lassen Sie uns die Lösung in klarere Schritte unterteilen.
Optimierte Code-Struktur
Hier ist eine überarbeitete Version der Pipeline-Konfiguration, die die Interaktion zwischen den Blöcken verdeutlicht und funktionaler gestaltet:
[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]
Wichtige Gründe für die Optimierung
Entfernung komplexer Klassenstrukturen: Durch Vereinfachung des Codes wird eine unnötige Kapselung weggefallen, die den Datenfluss erschweren kann.
Sofortige Verarbeitung: Die direkte Übergabe der Daten und das await auf die Fertigstellung gewährleisten, dass alle Aufgaben sequentiell ausgeführt werden und blockierende Verhaltensweisen vermieden werden.
Reduzierte Pufferung: Da alle Blöcke ihre eigenen Eingabepuffer besitzen, ist zusätzliche Pufferung überflüssig und kann verwirren, wo sich die Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt befinden.
Fazit
Indem man versteht, wie TPL Dataflow Blöcke interagieren, und die Pipeline-Struktur vereinfacht, kann man Datenverarbeitungs-Workflows in .NET Core 3.1 erheblich verbessern. Sollten Sie ähnliche Herausforderungen haben, denken Sie daran, Ihr Design zu vereinfachen, Aufgaben angemessen zu verwalten und eine korrekte Fertigstellung sicherzustellen. Die Beachtung dieser Richtlinien ermöglicht es, das volle Potenzial Ihrer TPL Dataflow Pipeline
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