zio-streams提供throttleShape
了
/**
* Delays the chunks of this stream according to the given bandwidth parameters using the token bucket
* algorithm. Allows for burst in the processing of elements by allowing the token bucket to accumulate
* tokens up to a `units + burst` threshold. The weight of each chunk is determined by the `costFn`
* function.
*/
final def throttleShape(units: Long, duration: Duration, burst: Long = 0)(
costFn: Chunk[O] => Long
): ZStream[R with Clock, E, O]
我在努力了解这些参数unit
,duration
burst
并且costFun
是为了使用。从我对令牌桶的阅读中
throttleShape(1, 1.second)(_ => 1)
表示处理一个元素需要花费一个令牌(costFun = _ => 1
),并且unit = 1
在一秒钟(duration = 1.second
)之后补充一个令牌()。但是,除以下各项外,我使用各种值进行的实验似乎不会产生任何节流作用
throttleShape(1, 1.second)(_ => 2)
这使其挂起。例如,如何解释以下使用无限持续时间的片段(来自PR)的节流
Stream(1, 2, 3, 4)
.throttleShape(1, Duration.Infinity)(_ => 0)
.runCollect
Stream(1, 2, 3, 4)
.throttleShape(2, Duration.Infinity)(_ => 1)
.take(2)
.runCollect
具体来说,假设我想每分钟最多处理100个元素,那么应该如何throttleShape
指定呢?
问题在于您的初始流是单个的,Chunk[Int]
并且throttleShape
如注释中所述-您按块而不是按元素来限制。
构造单个块是Stream(1, 2, 3, 4)
因为它对应于
/**
* Creates a pure stream from a variable list of values
*/
def apply[A](as: A*): ZStream[Any, Nothing, A] = fromIterable(as)
在其中
/**
* Creates a stream from an iterable collection of values
*/
def fromIterable[O](as: => Iterable[O]): ZStream[Any, Nothing, O] =
fromChunk(Chunk.fromIterable(as))
因此,如果要按元素限制,则应将块重新缩放为1个元素.chunkN(1)
。您应该在节流之前这样做。
所以在
说我想每分钟最多处理100个元素
如果您不需要块的优化(以批量/块方式处理项目),则可以将块缩放为1,然后 throttleShape(100, 1.minute)(_ => 1)
stream.Stream.fromIterable(1 to 1000)
.chunkN(1)
.throttleShape(100, 1.minute)(_ => 1)
.foreachChunk(chunk => console.putStrLn(s"processed '${chunk.foldLeft("")(_ + _)}'"))
或者,如果你想在过程块,并保持相同的处理速度-你可以写costFn
为_.size
:
stream.Stream.fromIterable(1 to 1000)
.chunkN(5)
.throttleShape(100, 1.minute)(_.size)
.foreachChunk(chunk => console.putStrLn(s"processed '${chunk.foldLeft("")(_ + _)}'"))
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