上一篇简单的介绍了TDF提供的一些Block，通过对这些Block配置和组合，可以满足很多的数据处理的场景。这一篇将继续介绍与这些Block配置的相关类，和挖掘一些高级功能。
在一些Block的构造函数中，我们常常可以看见需要你输入DataflowBlockOptions 类型或者它的两个派生类型ExecutionDataflowBlockOptions 和 GroupingDataflowBlockOptions。
DataflowBlockOptions
DataflowBlockOptions有五个属性：BoundedCapacity，CancellationToken，MaxMessagesPerTask，NameFormat和TaskScheduler。
用BoundedCapacity来限定容量
这个属性用来限制一个Block中最多可以缓存数据项的数量，大多数Block都支持这个属性，这个值默认是DataflowBlockOptions.Unbounded = -1，也就是说没有限制。开发人员可以制定这个属性设置数量的上限。那后面的新数据将会延迟。比如说用一个BufferBlock连接一个ActionBlock，如果在ActionBlock上面设置了上限，ActionBlock处理的操作速度比较慢，留在ActionBlock中的数据到达了上限，那么余下的数据将留在BufferBlock中，直到ActionBlock中的数据量低于上限。这种情况常常会发生在生产者生产的速度大于消费者速度的时候，导致的问题是内存越来越大，数据操作越来越延迟。我们可以通过一个BufferBlock连接多个ActionBlock来解决这样的问题，也就是负载均衡。一个ActionBlock满了，就会放到另外一个ActionBlock中去了。
用CancellationToken来取消操作
TPL中常用的类型。在Block的构造函数中放入CancellationToken，Block将在它的整个生命周期中全程监控这个对象，只要在这个Block结束运行（调用Complete方法）前，用CancellationToken发送取消请求，该Block将会停止运行，如果Block中还有没有处理的数据，那么将不会再被处理。
用MaxMessagesPerTask控制公平性
每一个Block内部都是异步处理，都是使用TPL的Task。TDF的设计是在保证性能的情况下，尽量使用最少的任务对象来完成数据的操作，这样效率会高一些，一个任务执行完成一个数据以后，任务对象并不会销毁，而是会保留着去处理下一个数据，直到没有数据处理的时候，Block才会回收掉这个任务对象。但是如果数据来自于多个Source，公平性就很难保证。从其他Source来的数据必须要等到早前的那些Source的数据都处理完了才能被处理。这时我们就可以通过MaxMessagesPerTask来控制。这个属性的默认值还是DataflowBlockOptions.Unbounded=-1，表示没有上限。假如这个数值被设置为1的话，那么单个任务只会处理一个数据。这样就会带来极致的公平性，但是将带来更多的任务对象消耗。
用NameFormat来定义Block名称
MSDN上说属性NameFormat用来获取或设置查询块的名称时要使用的格式字符串。
Block的名字Name=string.format(NameFormat, block.GetType ().Name, block.Completion.Id)。所以当我们输入”{0}”的时候，名字就是block.GetType ().Name，如果我们数据的是”{1}”，那么名字就是block.Completion.Id。如果是“{2}”，那么就会抛出异常。
用TaskScheduler来调度Block行为
TaskScheduler是非常重要的属性。同样这个类型来源于TPL。每个Block里面都使用TaskScheduler来调度行为，无论是源Block和目标Block之间的数据传递，还是用户自定义的执行数据方法委托，都是使用的TaskScheduler。如果没有特别设置的话，将使用TaskScheduler.Default（System.Threading.Tasks.ThreadPoolTaskScheduler）来调度。我们可以使用其他的一些继承于TaskScheduler的类型来设置这个调度器，一旦设置了以后，Block中的所有行为都会使用这个调度器来执行。.Net Framework 4中内建了两个Scheduler，一个是默认的ThreadPoolTaskScheduler，另一个是用于UI线程切换的SynchronizationContextTaskScheduler。如果你使用的Block设计到UI的话，那可以使用后者，这样在UI线程切换上面将更加方便。
.Net Framework 4.5 中，还有一个类型被加入到System.Threading.Tasks名称空间下：ConcurrentExclusiveSchedulerPair。这个类是两个TaskScheduler的组合。它提供两个TaskScheduler：ConcurrentScheduler和ExclusiveScheduler；我们可以把这两个TaskScheduler构造进要使用的Block中。他们保证了在没有排他任务的时候（使用ExclusiveScheduler的任务），其他任务（使用ConcurrentScheduler）可以同步进行，当有排他任务在运行的时候，其他任务都不能运行。其实它里面就是一个读写锁。这在多个Block操作共享资源的问题上是一个很方便的解决方案。
public ActionBlock<int> readerAB1;
public ActionBlock<int> readerAB2;
public ActionBlock<int> readerAB3;
public ActionBlock<int> writerAB1;
public BroadcastBlock<int> bb = new BroadcastBlock<int>((i) => { return i; });
public void Test()
{
ConcurrentExclusiveSchedulerPair pair = new ConcurrentExclusiveSchedulerPair();
readerAB1 = new ActionBlock<int>((i) =>
{
Console.WriteLine("ReaderAB1 begin handling." + " Execute Time:" + DateTime.Now);
Thread.Sleep(500);
}
, new ExecutionDataflowBlockOptions() { TaskScheduler = pair.ConcurrentScheduler });
readerAB2 = new ActionBlock<int>((i) =>
{
Console.WriteLine("ReaderAB2 begin handling." + " Execute Time:" + DateTime.Now);
Thread.Sleep(500);
}
, new ExecutionDataflowBlockOptions() { TaskScheduler = pair.ConcurrentScheduler });
readerAB3 = new ActionBlock<int>((i) =>
{
Console.WriteLine("ReaderAB3 begin handling." + " Execute Time:" + DateTime.Now);
Thread.Sleep(500);
}
, new ExecutionDataflowBlockOptions() { TaskScheduler = pair.ConcurrentScheduler });
writerAB1 = new ActionBlock<int>((i) =>
{
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
Console.WriteLine("WriterAB1 begin handling." + " Execute Time:" + DateTime.Now);
Console.ResetColor();
Thread.Sleep(3000);
}
, new ExecutionDataflowBlockOptions() { TaskScheduler = pair.ExclusiveScheduler });
bb.LinkTo(readerAB1);
bb.LinkTo(readerAB2);
bb.LinkTo(readerAB3);
Task.Run(() =>
{
while (true)
{
bb.Post(1);
Thread.Sleep(1000);
}
});
Task.Run(() =>
{
while (true)
{
Thread.Sleep(6000);
writerAB1.Post(1);
}
});
}用MaxDegreeOfParallelism来并行处理
通常，Block中处理数据都是单线程的，一次只能处理一个数据，比如说ActionBlock中自定义的代理。使用MaxDegreeOfParallelism可以让你并行处理这些数据。属性的定义是最大的并行处理个数。如果定义成-1的话，那就是没有限制。用户需要在实际情况中选择这个值的大小，并不是越大越好。如果是平行处理的话，还应该考虑是否有共享资源。
TDF中的负载均衡
我们可以使用Block很方便的构成一个生产者消费者的模式来处理数据。当生产者产生数据的速度快于消费者的时候，消费者Block的Buffer中的数据会越来越多，消耗大量的内存，数据处理也会延时。这时，我们可以用一个生产者Block连接多个消费者Block来解决这个问题。由于多个消费者Block一定是并行处理，所以对共享资源的处理一定要做同步处理。
使用BoundedCapacity属性来实现
当连接多个ActionBlock的时候，可以通过设置ActionBlock的BoundedCapacity属性。当第一个满了，就会放到第二个，第二个满了就会放到第三个。
public BufferBlock<int> bb = new BufferBlock<int>();
public ActionBlock<int> ab1 = new ActionBlock<int>((i) =>
{
Thread.Sleep(1000);
Console.WriteLine("ab1 handle data" + i + " Execute Time:" + DateTime.Now);
}
, new ExecutionDataflowBlockOptions() { BoundedCapacity = 2 });
public ActionBlock<int> ab2 = new ActionBlock<int>((i) =>
{
Thread.Sleep(1000);
Console.WriteLine("ab2 handle data" + i + " Execute Time:" + DateTime.Now);
}
, new ExecutionDataflowBlockOptions() { BoundedCapacity = 2 });
public ActionBlock<int> ab3 = new ActionBlock<int>((i) =>
{
Thread.Sleep(1000);
Console.WriteLine("ab3 handle data:" + i + " Execute Time:" + DateTime.Now);
}
, new ExecutionDataflowBlockOptions() { BoundedCapacity = 2 });
public void Test()
{
bb.LinkTo(ab1);
bb.LinkTo(ab2);
bb.LinkTo(ab3);
for (int i = 0; i < 9; i++)
{
bb.Post(i);
}
}测试代码可以从这里下载。