耐用功能是否适合大量活动？

我有一个场景，需要计算 500k 活动。都是小算盘。由于限制，我只能同时计算 30 个。

想象一下下面的简单示例：

[FunctionName("Crawl")]
public static async Task<List<string>> RunOrchestrator(
    [OrchestrationTrigger] DurableOrchestrationContext context)
{  
    WriteLine("In orchistration");
    var outputs = new List<string>();

    // here i get 1 million jobs
    var jobs = await context.CallActivityAsync<List<Influencer>>("GetSocialAccountJobs", "");
    var tasks = new Task<string>[jobs.Count];

    var retryOptions = new RetryOptions(
        firstRetryInterval: TimeSpan.FromSeconds(60), maxNumberOfAttempts: 3);

    for (int i = 0; i < jobs.Count; i++)
    {              

        tasks[i] = context.CallActivityWithRetryAsync<string>("Crawl_Hello", retryOptions, jobs[i].Id);
    }

    await Task.WhenAll(tasks);

    return outputs;
}

每次调用活动时，都会调用此协调器函数。并循环所有活动，直到找到尚未调用的活动。它将循环数百万次。我是否遗漏了某些东西，或者持久功能不适合这种场景？

耐用的功能自动缩放 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/durable/durable-functions-perf-and-scale#auto-scale在消费计划和弹性溢价计划中运行时。有一些记录的绩效目标 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/durable/durable-functions-perf-and-scale#performance-targets这有助于部署持久功能。

具体来说，根据您的情况，您可能需要注意以下事项

与扇出不同，扇入操作仅限于单个虚拟机。如果您的应用程序使用扇出、扇入模式，并且您担心扇入性能，请考虑将活动函数扇出细分为多个子编排 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/durable/durable-functions-sub-orchestrations.

因此，您可以触发一个具有较小批次作业的子编排器，而这些作业又会调用活动函数，而不是从单个编排器调用数百万个活动。