Asynchronous 如何限制传递给async.Parallel的大量异步工作流

我有一个数组，其中包含大量小型异步数据库查询；例如：

// I actually have a more complex function that
// accepts name/value pairs for query parameters.
let runSql connString sql = async {
    use connection = new SqlConnection(connString)
    use command = new SqlCommand(sql, connection)
    do! connection.OpenAsync() |> Async.AwaitIAsyncResult |> Async.Ignore
    return! command.ExecuteScalarAsync() |> Async.AwaitTask
    }

let getName (id:Guid) = async {
    // I actually use a parameterized query
    let querySql = "SELECT Name FROM Entities WHERE ID = '" + id.ToString() + "'"
    return! runSql connectionString querySql
    }

let ids : Guid array = getSixtyThousandIds()

let asyncWorkflows = ids |> Array.map getName
//...

现在，问题是：下一个表达式一次运行所有60K工作流，淹没服务器。这导致许多

SqlCommand

s超时；它通常还会导致客户端内存不足异常（这是F#interactive），原因我不理解，也没有调查（不需要理解）：

//...
let names =
    asyncWorkflows
    |> Async.Parallel
    |> Async.RunSynchronously

我已经编写了一个粗略的函数来批处理请求：

let batch batchSize asyncs = async {
    let batches = asyncs
                  |> Seq.mapi (fun i a -> i, a)
                  |> Seq.groupBy (fst >> fun n -> n / batchSize)
                  |> Seq.map (snd >> Seq.map snd)
                  |> Seq.map Async.Parallel
    let results = ref []
    for batch in batches do
        let! result = batch
        results := (result :: !results)
    return (!results |> List.rev |> Seq.collect id |> Array.ofSeq)
}

要使用此函数，我将

Async.Parallel

替换为

batch 20

（或另一个整数值）：

这工作得相当好，但我更希望有一个系统在完成每个新异步后立即启动，因此，我总是等待N active

SqlCommand

s（当然，直到我结束为止），而不是在前一批大小N完成后启动连续的大小N批

问题:

• 我是在重新发明轮子吗？换句话说，是否有库函数已经做到了这一点？（以某种方式研究开发是否有利可图？）

• 如果不是，我应该如何实现连续队列而不是一系列离散批次

---

我主要不是寻求改进现有代码的建议，但这些建议仍将受到关注和感谢。

。我不确定这是否是最好的实现。但它的易用性非常好，而且由于我的应用程序不需要最高性能，所以对我来说，它工作得足够好。尽管它是一个库，但如果有人知道如何使它更好，那么让库在开箱即用的情况下表现最好总是一件好事，这样我们其他人就可以使用有效的代码，完成我们的工作

这看起来很适合反应流。你看到了吗@不，谢谢你提醒我这些。我的搜索没有找到它们。@FyodorSoikin你能详细说明一下吗？我正在从数据库中提取信息；我对反应流的体验是在推送消息的背景下进行的。我想我可以使用F#agents:）写一个答案，感谢@ildjarn指出我已经做了两次了！

let names =
    asyncWorkflows
    |> batch 20
    |> Async.RunSynchronously