在 C 语言中构建基于时间的异步服务的好方法#

Question

我需要构建一个理论上将永远运行的服务。

运行时，它需要每隔几秒钟检查一次本地缓存，如果它在该缓存中找到新项目，它应该为每个新项目创建并执行一个新任务。

我的问题是，实现这种服务的好方法是什么？我主要关心的是我应该如何执行异步任务的基于时间的启动。

我想出了两种方法来做到这一点

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使用 System.Timers.Timer 推送事件，然后在触发事件时运行代码

创建一个将使用 Task.Delay 调用自身的方法

以下是我所说的这两种方法的一些示例：

小时

public void Run()
{
    System.Timers.Timer timer = new System.Timers.Timer(TimeSpan.FromSeconds(2).TotalMilliseconds);
    CancellationTokenSource ts = new CancellationTokenSource();

    timer.Elapsed += async (sender, argz) => await CodeExecutor(ts.Token);
    timer.Start();
}

public async Task CodeExecutor(CancellationToken token)
{
    //Some logic
}

任务延迟

private async Task RepeatableMethod(CancellationToken cancellationToken)
{
    try
    {
        //some logic
    }
    catch (Exception e)
    {
    }
    finally
    {
        await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(2), cancellationToken)
            .ContinueWith(_ => RepeatableMethod(cancellationToken),cancellationToken);
    }
}

我不确定哪种方法更适合我的方案，如果没有不同的方法，那将比这两种方法更好。我主要关心的是，我希望每 2 秒执行一次的逻辑是异步的，并且可能是并行的。

在以下情况下，什么被认为是更好的方法，是否有另一种（好的）方法可以处理我的案件？

Answer 1

使用事件可以解决您的问题吗？只要将某些内容添加到缓存中，您就可以发出一个事件，并在事件侦听器中执行适当的操作。

Answer 2

下面形式的粗略异步计时器当然是可能的：

async Task Timer(Timespan interval, Func<Task> someCallback, CancellationToken token)
{
     while (!token.IsCancellationRequested)
     {
        await Task.Delay(interval, token);
        await someAction(); // Or someAction?.Invoke();
     }
}

但是，有一些事情需要注意：

• 在实践中，使用 Task.Delay 并不像 System.Threading.Timer 那样准确，因为需要计划延续的执行 - 在高负载情况下，我发现精度通常低于 15 毫秒。
需要考虑
• 回调（someAction）所花费的时间。如果这不是微不足道的，那么您可能需要在回调周围添加一个秒表，然后从下一个任务中减去回调所花费的时间。如果您需要相当准确的回调频率，请延迟。
• 您需要担心重入。如果回调时间超过延迟时间，则计时器将受到限制。在这种情况下，您可能需要在回调上删除 await（如果它是异步的），在最坏的情况下，如果回调中存在显着的同步延迟，那么您可能还需要在其自己的线程上启动回调（例如 Task.Run（（） =

对我来说，我通常会使用基于System.Threading.Timer的解决方案 - 它更准确并且是可重入的，并且无论如何都可以同时创建大量计时器，因此基于Task.Delay的计时器似乎没有什么用处。

Answer 3

据我所知，它看起来类似于生产者/消费者模式。

在这种情况下，您可以使用类似 BlockingCollection 的东西，但它不是异步的，这意味着在这种情况下需要一个等待项目的专用线程。Stephen Cleary在他的AsyncEx库中有一个异步实现，可以提供类似的功能。有关它的更多信息可以在他的博客中找到。

或者TPL数据流可能合适，请查看此示例。