在 Web 开发中,经常会遇到这样的场景:用户发起一个请求,Web 服务器执行一些计算密集型的操作,等待结果返回给用户。这种情况下,如果用户在等待结果的过程中取消了请求,那么服务器端依然会继续执行计算,这样就会造成资源浪费。

为了解决这个问题,我们可以使用 CancellationToken 来提高 Web 性能。CancellationToken 是 .NET 中一个很重要的概念,它可以用于在代码执行过程中取消操作。

下面,我们将通过一个示例来演示如何使用 CancellationToken 来提高 Web 性能。

代码示例

下面是一段使用 CancellationToken 的代码:

 
public async Task<int> DoWorkAsync(CancellationToken cancellationToken)
{
var result = 0;
for (int i = 0; i < 10000; i++)
{
// 检查是否已经取消操作
cancellationToken.ThrowIfCancellationRequested(); result += i;
} return result;
}

  

上面的代码定义了一个 DoWorkAsync 方法,该方法用于执行一个计算密集型的任务。在方法内部,我们使用了 CancellationToken 的 ThrowIfCancellationRequested 方法来检查是否已经取消了操作。如果取消了操作,那么方法会抛出一个 OperationCanceledException 异常,并终止执行。

这样,我们就可以在 Web 服务器端执行计算密集型的任务时,在用户取消请求时及时停止执行,避免浪费资源。

使用建议

在实际开发中,我们可以将 CancellationToken 作为一个参数,传递给执行计算密集型任务的方法。例如,在 ASP.NET Core 中,我们可以在控制器的 Action 方法中加入一个 CancellationToken 参数,然后在执行计算任务时传递这个参数。

 
[HttpGet]
public async Task<IActionResult> GetData(CancellationToken cancellationToken)
{
var result = await GetDataAsync(cancellationToken);
return Ok(result);
}

  

下面是一段演示了 cancellationToken 在 service 层和数据库访问层的使用方式的代码:

 
// service 层
public async Task<int> GetDataAsync(CancellationToken cancellationToken)
{
// 执行计算密集型的任务
var result = await DoWorkAsync(cancellationToken); // 访问数据库
using (var dbContext = new DbContext())
{
return await dbContext.SaveChangesAsync(cancellationToken);
}
}

  

上面的代码定义了一个 service 层的 GetDataAsync 方法,该方法用于从数据库中获取数据。在方法中,我们首先执行了一个计算密集型的任务,然后使用了 DbContext 的 CountAsync 方法来从数据库中获取数据。

在使用 cancellationToken 的过程中,我们首先在 GetDataAsync 方法的参数列表中加入了一个 CancellationToken 类型的参数。这样,我们就可以在调用该方法时传入一个 cancellationToken 参数,并在方法中使用它来检查是否取消了操作。

在方法中,我们首先执行了一个计算密集型的任务,并将 cancellationToken 作为参数传递给了 DoWorkAsync 方法。如果在执行过程中用户取消了操作,那么 DoWorkAsync 方法会抛出一个 OperationCanceledException 异常,并终止执行。

然后,我们使用 DbContext 的 SaveChangesAsync 方法来从数据库中获取数据。在调用 SaveChangesAsync 方法时,我们也将 cancellationToken 作为参数传递进去。如果用户取消了操作,那么 SaveChangesAsync 方法也会抛出一个 OperationCanceledException 异常,并停止执行。

总结

通过使用 CancellationToken,我们可以在用户取消请求时,及时停止执行的任务,避免浪费资源。

参考资料

本文采用 Chat OpenAI 辅助注水浇筑而成,如有雷同,完全有可能。

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