我遇到了RX.net的背压问题,我找不到解决办法。我有一个可以观察到的实时日志消息流。
var logObservable = /* Observable stream of log messages */我想通过一个TCP接口来公开它,该接口在通过线路发送之前序列化来自logObservable的实时日志消息。因此,我做以下几点:
foreach (var message in logObservable.ToEnumerable())
{
// 1. Serialize message
// 2. Send it over the wire.
}如果出现背压场景,.ToEnumerable()就会出现问题,例如,另一端的客户端暂停流。问题是.ToEnumerable()缓存这些项,这会导致大量的内存使用。我正在寻找一种类似于DropQueue的机制,它只对最后10条消息进行缓冲。
var observableStream = logObservable.DropQueue(10).ToEnumerable();这是解决这个问题的正确途径吗?你知道如何实施这样一种机制来避免可能出现的背压问题吗?
发布于 2017-12-08 14:16:22
我的DropQueue实现:
public static IEnumerable<TSource> ToDropQueue<TSource>(
this IObservable<TSource> source,
int queueSize,
Action backPressureNotification = null,
CancellationToken token = default(CancellationToken))
{
var queue = new BlockingCollection<TSource>(new ConcurrentQueue<TSource>(), queueSize);
var isBackPressureNotified = false;
var subscription = source.Subscribe(
item =>
{
var isBackPressure = queue.Count == queue.BoundedCapacity;
if (isBackPressure)
{
queue.Take(); // Dequeue an item to make space for the next one
// Fire back-pressure notification if defined
if (!isBackPressureNotified && backPressureNotification != null)
{
backPressureNotification();
isBackPressureNotified = true;
}
}
else
{
isBackPressureNotified = false;
}
queue.Add(item);
},
exception => queue.CompleteAdding(),
() => queue.CompleteAdding());
token.Register(() => { subscription.Dispose(); });
using (new CompositeDisposable(subscription, queue))
{
foreach (var item in queue.GetConsumingEnumerable())
{
yield return item;
}
}
}https://stackoverflow.com/questions/46991491
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