使用 IObservable 进行批处理

Question

我的服务器端向我发送了成批的消息。批处理中的消息数和频率是任意的。有时，我每隔 1 分钟收到一次消息，有时一个小时都没有消息。从 1 到 10 条消息的任何位置。

我当前的实现使用 Observable.Buffer(TimeSpan.FromSeconds(5)) 对消息进行分组并将消息发送给订阅者。

有没有办法将 Observable 配置为在两条消息之间存在 x 秒延迟时将缓冲消息发送给订阅者，而不是每 5 秒检查一次。

如何避免不必要的计时器每 5 秒滴答作响？（我愿意接受其他建议来优化批处理。

Answer 1

使用 bufferClosesingSelector 工厂方法

decPL 建议使用接受bufferClosingSelector的 Buffer 重载 - 在新缓冲区打开时调用的工厂函数。它生成一个流，其第一个OnNext()或OnCompleted()信号刷新当前缓冲区。decPLs代码如下所示：

observable.Buffer(() => observable.Throttle(TimeSpan.FromSeconds(5)))

这在解决方案方面取得了相当大的进展，但它有几个问题：

• 在消息在限制持续时间内一致发布的活动期间，服务器不会发送消息。这可能会导致大型、不经常发布的列表。
• 源有多个订阅;如果天气寒冷，这可能会产生意想不到的副作用。bufferClosingSelector工厂在每次缓冲区关闭后调用，因此，如果源是冷的，它将从初始事件而不是最新事件进行限制。

防止无限期限制

我们需要使用附加机制来限制缓冲区长度并防止无限期限制。 Buffer有一个重载，允许您指定最大长度，但不幸的是，您无法将其与关闭选择器结合使用。

我们将所需的缓冲区长度限制称为 n。回想一下，关闭选择器的第一OnNext足以关闭缓冲区，因此我们需要做的就是使用计数流Merge限制，该流在来自源的 n 个事件后发送OnNext。我们可以使用.Take(n).LastAsync()来做到这一点;取前 n 个事件，但忽略除最后一个事件之外的所有事件。这是 Rx 中非常有用的模式。

让源"热"

为了解决bufferClosingSelector工厂重新订阅源的问题，我们需要使用源上的常见.Publish().RefCount()模式来为我们提供一个流，该流只会将最新事件发送给订阅者。这也是一个非常有用的模式，需要记住。

溶液

下面是重新设计的代码，其中限制持续时间与计数器合并：

var throttleDuration = TimeSpan.FromSeconds(5);
var bufferSize = 3;
// single subscription to source
var sourcePub = source.Publish().RefCount();
var output = sourcePub.Buffer(
    () => sourcePub.Throttle(throttleDuration) 
                   .Merge(sourcePub.Take(bufferSize).LastAsync()));

生产就绪代码和测试

这是一个带有测试的生产就绪实现（使用 nuget 包 rx-testing & nunit）。请注意调度程序的参数化以支持测试。

public static partial class ObservableExtensions
{
    public static IObservable<IList<TSource>> BufferNearEvents<TSource>(
        this IObservable<TSource> source,
        TimeSpan maxInterval,
        int maxBufferSize,
        IScheduler scheduler)
    {
        if (scheduler == null) scheduler = ThreadPoolScheduler.Instance;
        if (maxBufferSize <= 0)
            throw new ArgumentOutOfRangeException(
                "maxBufferSize", "maxBufferSize must be positive");
        var publishedSource = source.Publish().RefCount();
        return publishedSource.Buffer(
            () => publishedSource
                .Throttle(maxInterval, scheduler)
                .Merge(publishedSource.Take(maxBufferSize).LastAsync()));
    }
}
public class BufferNearEventsTests : ReactiveTest
{
    [Test]
    public void CloseEventsAreBuffered()
    {
        TimeSpan maxInterval = TimeSpan.FromTicks(200);
        const int maxBufferSize = 1000;
        var scheduler = new TestScheduler();
        var source = scheduler.CreateColdObservable(
            OnNext(100, 1),
            OnNext(200, 2),
            OnNext(300, 3));
        IList<int> expectedBuffer = new [] {1, 2, 3};
        var expectedTime = maxInterval.Ticks + 300;
        var results = scheduler.CreateObserver<IList<int>>();
        source.BufferNearEvents(maxInterval, maxBufferSize, scheduler)
              .Subscribe(results);
        scheduler.AdvanceTo(1000);
        results.Messages.AssertEqual(
            OnNext<IList<int>>(expectedTime, buffer => CheckBuffer(expectedBuffer, buffer)));
    }
    [Test]
    public void FarEventsAreUnbuffered()
    {
        TimeSpan maxInterval = TimeSpan.FromTicks(200);
        const int maxBufferSize = 1000;
        var scheduler = new TestScheduler();
        var source = scheduler.CreateColdObservable(
            OnNext(1000, 1),
            OnNext(2000, 2),
            OnNext(3000, 3));
        IList<int>[] expectedBuffers =
        {
            new[] {1},
            new[] {2},
            new[] {3}
        };
        var expectedTimes = new[]
        {
            maxInterval.Ticks + 1000,
            maxInterval.Ticks + 2000,
            maxInterval.Ticks + 3000
        };  
        var results = scheduler.CreateObserver<IList<int>>();
        source.BufferNearEvents(maxInterval, maxBufferSize, scheduler)
              .Subscribe(results);
        scheduler.AdvanceTo(10000);
        results.Messages.AssertEqual(
            OnNext<IList<int>>(expectedTimes[0], buffer => CheckBuffer(expectedBuffers[0], buffer)),
            OnNext<IList<int>>(expectedTimes[1], buffer => CheckBuffer(expectedBuffers[1], buffer)),
            OnNext<IList<int>>(expectedTimes[2], buffer => CheckBuffer(expectedBuffers[2], buffer)));
    }
    [Test]
    public void UpToMaxEventsAreBuffered()
    {
        TimeSpan maxInterval = TimeSpan.FromTicks(200);
        const int maxBufferSize = 2;
        var scheduler = new TestScheduler();
        var source = scheduler.CreateColdObservable(
            OnNext(100, 1),
            OnNext(200, 2),
            OnNext(300, 3));
        IList<int>[] expectedBuffers =
        {
            new[] {1,2},
            new[] {3}
        };
        var expectedTimes = new[]
        {
            200, /* Buffer cap reached */
            maxInterval.Ticks + 300
        };
        var results = scheduler.CreateObserver<IList<int>>();
        source.BufferNearEvents(maxInterval, maxBufferSize, scheduler)
              .Subscribe(results);
        scheduler.AdvanceTo(10000);
        results.Messages.AssertEqual(
            OnNext<IList<int>>(expectedTimes[0], buffer => CheckBuffer(expectedBuffers[0], buffer)),
            OnNext<IList<int>>(expectedTimes[1], buffer => CheckBuffer(expectedBuffers[1], buffer)));
    }
    private static bool CheckBuffer<T>(IEnumerable<T> expected, IEnumerable<T> actual)
    {
        CollectionAssert.AreEquivalent(expected, actual);
        return true;
    }
}

Answer 2

如果我正确理解了您的描述，Observable.Buffer仍然是您的朋友，只是使用导致可观察事件的重载来指示何时应发送缓冲项目。 内容如下：

observable.Buffer(() => observable.Throttle(TimeSpan.FromSeconds(5)))

Answer 3

这是一个老问题，但它似乎与我最近的问题有关。谜语找到了一种很好的方法来做我认为你想要实现的事情，所以我想我会分享。我将解决方案包装在扩展方法中：

public static class ObservableExtensions
{
    public static IObservable<T[]> Batch<T>(this IObservable<T> observable, TimeSpan timespan)
    {
        return observable.GroupByUntil(x => 1, g => Observable.Timer(timespan))
                         .Select(x => x.ToArray())
                         .Switch();
    }
}

它可以像这样使用：

observableSource.Batch(TimeSpan.FromSeconds(5));