Working with Graphs

간단한 그래프를 구현해보기

그래프 설명

• in : 입력은 1~10까지입니다.
• f1 ~f4 : 각 팬을 지날떄마다 +10씩 더합니다.
• bcast : 분기가 일어나는 구간이며, 요소가 분기수만큼 복제가 됩니다.
• merge : 분기된 요소가 다시 집합하는 구간입니다. 

코드구현

actorSystem = ActorSystem.Create("ServiceB");
materializer = actorSystem.Materializer();

var g = RunnableGraph.FromGraph(GraphDsl.Create(builder =>
{
    var source = Source.From(Enumerable.Range(1, 10));
    var sink = Sink.Ignore<int>().MapMaterializedValue(_ => NotUsed.Instance);                
    var sinkConsole = Sink.ForEach<int>(x=>Console.WriteLine(x.ToString()))
        .MapMaterializedValue(_ => NotUsed.Instance);

    var broadcast = builder.Add(new Broadcast<int>(2));
    var merge = builder.Add(new Merge<int>(2));

    var f1 = Flow.Create<int>().Select(x => x + 10);
    var f2 = Flow.Create<int>().Select(x => x + 10);
    var f3 = Flow.Create<int>().Select(x => x + 10);
    var f4 = Flow.Create<int>().Select(x => x + 10);

    builder.From(source).Via(f1).Via(broadcast).Via(f2).Via(merge).Via(f3).To(sinkConsole);
    builder.From(broadcast).Via(f4).To(merge);

    return ClosedShape.Instance;
}));

g.Run(materializer);

• 녹색: 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 하나의 흐름(혹은 위에서 아래로)
• 노랑: 분기가 갈라지거나 합해지는 구간(  bcast : out이 2개 , merger : in 이 2개 )
• 레드:  분기 처리

스트림처리가 Source에서 발생을 하여, 분기가 발생한후 merge지점에서 다시 같이 흐르기 시작하여

결과처리가 됩니다. 약간 익숙하지 않을수 있지만, 그래프의 요소와 작성되는 코드의 요소가 정확하게

일치하며 실제로 그래프와 동일하게 작동됩니다. 

Fan-in/out 처리

Broadcast는 양방향으로 분기하고, Merge는 분기된 흐름을 다시 합할수 있는것을 보았습니다.

이것은 그래프의 요소인 Fan의 역활이며 Flow의 접함점에대한 처리를 할수가 있습니다.

아래와같이 다양한 Fan처리가 가능합니다. 

• Fan-out

  • Broadcast<T> – (1 input, N outputs) given an input element emits to each output
  • Balance<T> – (1 input, N outputs) given an input element emits to one of its output ports
  • UnzipWith<In,A,B,...> – (1 input, N outputs) takes a function of 1 input that given a value for each input emits N output elements (where N <= 20)
  • UnZip<A,B> – (1 input, 2 outputs) splits a stream of (A,B) tuples into two streams, one of type Aand one of type B

• Fan-in

  • Merge<In> – (N inputs , 1 output) picks randomly from inputs pushing them one by one to its output
  • MergePreferred<In> – like Merge but if elements are available on preferred port, it picks from it, otherwise randomly from others
  • MergePrioritized<In> – like Merge but if elements are available on all input ports, it picks from them randomly based on their priority
  • ZipWith<A,B,...,Out> – (N inputs, 1 output) which takes a function of N inputs that given a value for each input emits 1 output element
  • Zip<A,B> – (2 inputs, 1 output) is a ZipWith specialised to zipping input streams of A and B into an (A,B) tuple stream
  • Concat<A> – (2 inputs, 1 output) concatenates two streams (first consume one, then the second one)

그래프를 부분적으로 생성하고 합하기

더 복잡한 스트리밍처리를위해서는 ( 실제로도 스트리밍은 복잡하게 사용될수 있습니다.)

한번에 정의할수도 있지만, 작은단위로 그래프를 생성하고 합할수가있으며 재사용될수 있습니다.