什么是流式傳輸？

流式傳輸是這一種以穩定持續流的形式傳輸數據的技術。

流式傳輸的使用場景

有些場景中，服務器返回的數據量較大，等待時間較長，客戶端不得不等待服務器返回所有數據后，再進行相應的操作。這時候使用流式傳輸，可以將服務器數據碎片化，當每個數據碎片讀取完成之后，就只傳輸完成的部分，而不需要等待所有數據都讀取完成。

如何在ASP.NET Core SignalR中啟用流式傳輸

在ASP.NET Core SignalR中當一個Hub方法的返回值是ChannelReader或者Task<ChannelReader>, 這個Hub方法自動就會變成一個流式傳輸Hub方法。

下面我們來做了一個簡單的例子

創建一個ASP.NET Core Web應用

首先我們使用Visual Studio 2017創建一個ASP.NET Core Web應用程序。

選擇創建ASP.NET Core 2.1的Web Application

創建Hub

下面我們添加一個StreamHub類，代碼如下

public class StreamHub : Hub{ ? public ChannelReader<int> DelayCounter(int delay) ? ?{ ? ? ? ?var channel = Channel.CreateUnbounded<int>();_ = WriteItems(channel.Writer, 20, delay); ? ? ? ?return channel.Reader;} ? ?private async Task WriteItems(ChannelWriter<int> writer, int count, int delay) ? ?{ ? ? ? ?for (var i = 0; i < count; i++){ ? ? ? ? ? ?await writer.WriteAsync(i); ? ? ? ? ? ?await Task.Delay(delay);}writer.TryComplete();} }

• DelayCounter是一個流式傳輸方法, 它定義了一個延遲參數delay, 定義了推送數據碎片的間隔時間

• WriteItems是一個私有方法，它返回了一個Task對象

• WriteItems方法的最后一行writer.TryComplete()表明了流式傳輸完成

配置SignalR

首先我們在Startup類的ConfigureService方法中添加SignalR服務

services.AddSignalR();

然后我們還需要為SignalR流添加路由，我們需要在Startup類的Configure方法中添加如下代碼：

app.UseSignalR(routes =>{routes.MapHub<StreamHub>("/streamHub"); });

添加SignalR客戶端腳本庫

這一步中我們需要在客戶端中添加SignalR JS庫。

這里我們需要借助npm來下載SignalR JS庫。

npm install @aspnet/signalr

安裝完成后，我們手動將signalr.js從<projectfolder>\node_modules@aspnet\signalr\dist\browser目錄中拷貝到wwwroot\lib\signalr目錄下

編寫頁面

拷貝以下代碼到Index.cshtml

JavaScript中啟用流式傳輸

在wwwroot\js目錄中創建一個新文件signalrstream.js,代碼如下

代碼解釋

與傳統SignalR不同，這里我們使用了不同的語法創建一個SignalR連接

對于一般的SignalR連接，我們會使用connection.on方法來添加監聽器，但是在使用流式傳輸的時候，我們需要改用connection.stream方法, 這個方法有2個參數

• Hub方法名稱, 本例中是DelayCounter

• Hub方法的參數, 本例中是500

connection.stream方法的返回對象中有一個subscribe方法，這個方法中可以注冊3個事件

• next - 獲得到一個數據碎片時執行

• complete - 流式傳輸完成時執行

• error - 流式傳輸異常時執行

最終效果

總結

流式傳輸不是一個新概念，但是對ASP.NET Core SignalR來說，這是一個非常棒的特性。流式傳輸保證的用戶體驗的流暢，也降低了服務器壓力。

大部分程序員都知道SignalR不能傳輸過大的數據，但是使用流式傳輸之后，客戶端不需要一次性等待服務器端返回所有數據，所以如果你的項目單次請求的數據量很大，可以考慮使用SignalR的流式傳輸改善用戶體驗，減輕服務器壓力。

本篇源代碼地址?https://github.com/lamondlu/StreamingInSignalR

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原文地址:?https://www.cnblogs.com/lwqlun/p/9839305.html

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總結

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