Was ist Durable Functions?

[FunctionName("Chaining")]
public static async Task<object> Run(
    [OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
    try
    {
        var x = await context.CallActivityAsync<object>("F1", null);
        var y = await context.CallActivityAsync<object>("F2", x);
        var z = await context.CallActivityAsync<object>("F3", y);
        return  await context.CallActivityAsync<object>("F4", z);
    }
    catch (Exception)
    {
        // Error handling or compensation goes here.
    }
}

Sie können den Parameter context verwenden, um andere Funktionen anhand des Namens aufzurufen, Parameter zu übergeben und Funktionsausgaben zurückzugeben. Bei jedem Aufruf von await im Code erstellt das Framework von Durable Functions Prüfpunkte für den Status der aktuellen Funktionsinstanz. Wenn der Prozess oder der virtuelle Computer mitten in der Ausführung neu gestartet wird, wird die Funktionsinstanz ab dem vorherigen Aufruf von await fortgesetzt. Weitere Informationen finden Sie im nächsten Abschnitt, Muster 2: Auffächern auswärts/einwärts.

[Function("Chaining")]
public static async Task<object> Run(
    [OrchestrationTrigger] TaskOrchestrationContext context)
{
    try
    {
        var x = await context.CallActivityAsync<object>("F1", null);
        var y = await context.CallActivityAsync<object>("F2", x);
        var z = await context.CallActivityAsync<object>("F3", y);
        return  await context.CallActivityAsync<object>("F4", z);
    }
    catch (Exception)
    {
        // Error handling or compensation goes here.
    }
}

Sie können den Parameter context verwenden, um andere Funktionen anhand des Namens aufzurufen, Parameter zu übergeben und Funktionsausgaben zurückzugeben. Bei jedem Aufruf von await im Code erstellt das Framework von Durable Functions Prüfpunkte für den Status der aktuellen Funktionsinstanz. Wenn der Prozess oder der virtuelle Computer mitten in der Ausführung neu gestartet wird, wird die Funktionsinstanz ab dem vorherigen Aufruf von await fortgesetzt. Weitere Informationen finden Sie im nächsten Abschnitt, Muster 2: Auffächern auswärts/einwärts.

const df = require("durable-functions");

module.exports = df.orchestrator(function*(context) {
    try {
        const x = yield context.df.callActivity("F1");
        const y = yield context.df.callActivity("F2", x);
        const z = yield context.df.callActivity("F3", y);
        return    yield context.df.callActivity("F4", z);
    } catch (error) {
        // Error handling or compensation goes here.
    }
});

Sie können das Objekt context.df verwenden, um andere Funktionen anhand des Namens aufzurufen, Parameter zu übergeben und Funktionsausgaben zurückzugeben. Bei jedem Aufruf von yield im Code erstellt das Framework von Durable Functions Prüfpunkte für den Status der aktuellen Funktionsinstanz. Wenn der Prozess oder der virtuelle Computer mitten in der Ausführung neu gestartet wird, wird die Funktionsinstanz ab dem vorherigen Aufruf von yield fortgesetzt. Weitere Informationen finden Sie im nächsten Abschnitt, Muster 2: Auffächern auswärts/einwärts.

const df = require("durable-functions");

df.app.orchestration("chainingDemo", function* (context) {
    try {
        const x = yield context.df.callActivity("F1");
        const y = yield context.df.callActivity("F2", x);
        const z = yield context.df.callActivity("F3", y);
        return yield context.df.callActivity("F4", z);
    } catch (error) {
        // Error handling or compensation goes here.
    }
});

Sie können das Objekt context.df verwenden, um andere Funktionen anhand des Namens aufzurufen, Parameter zu übergeben und Funktionsausgaben zurückzugeben. Bei jedem Aufruf von yield im Code erstellt das Framework von Durable Functions Prüfpunkte für den Status der aktuellen Funktionsinstanz. Wenn der Prozess oder der virtuelle Computer mitten in der Ausführung neu gestartet wird, wird die Funktionsinstanz ab dem vorherigen Aufruf von yield fortgesetzt. Weitere Informationen finden Sie im nächsten Abschnitt, Muster 2: Auffächern auswärts/einwärts.

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df


def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
    x = yield context.call_activity("F1", None)
    y = yield context.call_activity("F2", x)
    z = yield context.call_activity("F3", y)
    result = yield context.call_activity("F4", z)
    return result


main = df.Orchestrator.create(orchestrator_function)

Sie können das Objekt context verwenden, um andere Funktionen anhand des Namens aufzurufen, Parameter zu übergeben und Funktionsausgaben zurückzugeben. Bei jedem Aufruf von yield im Code erstellt das Framework von Durable Functions Prüfpunkte für den Status der aktuellen Funktionsinstanz. Wenn der Prozess oder der virtuelle Computer mitten in der Ausführung neu gestartet wird, wird die Funktionsinstanz ab dem vorherigen Aufruf von yield fortgesetzt. Weitere Informationen finden Sie im nächsten Abschnitt, Muster 2: Auffächern auswärts/einwärts.

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df

myApp = df.DFApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@myApp.orchestration_trigger(context_name="context")
def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
    x = yield context.call_activity("F1", None)
    y = yield context.call_activity("F2", x)
    z = yield context.call_activity("F3", y)
    result = yield context.call_activity("F4", z)
    return result

Sie können das Objekt context verwenden, um andere Funktionen anhand des Namens aufzurufen, Parameter zu übergeben und Funktionsausgaben zurückzugeben. Bei jedem Aufruf von yield im Code erstellt das Framework von Durable Functions Prüfpunkte für den Status der aktuellen Funktionsinstanz. Wenn der Prozess oder der virtuelle Computer mitten in der Ausführung neu gestartet wird, wird die Funktionsinstanz ab dem vorherigen Aufruf von yield fortgesetzt. Weitere Informationen finden Sie im nächsten Abschnitt, Muster 2: Auffächern auswärts/einwärts.

[FunctionName("FanOutFanIn")]
public static async Task Run(
    [OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
    var parallelTasks = new List<Task<int>>();

    // Get a list of N work items to process in parallel.
    object[] workBatch = await context.CallActivityAsync<object[]>("F1", null);
    for (int i = 0; i < workBatch.Length; i++)
    {
        Task<int> task = context.CallActivityAsync<int>("F2", workBatch[i]);
        parallelTasks.Add(task);
    }

    await Task.WhenAll(parallelTasks);

    // Aggregate all N outputs and send the result to F3.
    int sum = parallelTasks.Sum(t => t.Result);
    await context.CallActivityAsync("F3", sum);
}

Das Auffächern nach außen ist auf mehrere Instanzen der F2-Funktion verteilt. Die Arbeit wird mithilfe einer dynamischen Aufgabenliste nachverfolgt. Task.WhenAll wird aufgerufen, um zu warten, bis alle aufgerufenen Funktionen beendet sind. Anschließend werden die Ausgaben der F2-Funktion aus der dynamischen Aufgabenliste aggregiert und an die F3-Funktion übergeben.

Die automatische Prüfpunkterstellung, die beim Aufruf von await für Task.WhenAll erfolgt, stellt sicher, dass ein potentieller Absturz oder Neustart während der Ausführung keinen Neustart bereits abgeschlossener Aufgaben erfordert.

[Function("FanOutFanIn")]
public static async Task Run(
    [OrchestrationTrigger] TaskOrchestrationContext context)
{
    var parallelTasks = new List<Task<int>>();

    // Get a list of N work items to process in parallel.
    object[] workBatch = await context.CallActivityAsync<object[]>("F1", null);
    for (int i = 0; i < workBatch.Length; i++)
    {
        Task<int> task = context.CallActivityAsync<int>("F2", workBatch[i]);
        parallelTasks.Add(task);
    }

    await Task.WhenAll(parallelTasks);

    // Aggregate all N outputs and send the result to F3.
    int sum = parallelTasks.Sum(t => t.Result);
    await context.CallActivityAsync("F3", sum);
}

Das Auffächern nach außen ist auf mehrere Instanzen der F2-Funktion verteilt. Die Arbeit wird mithilfe einer dynamischen Aufgabenliste nachverfolgt. Task.WhenAll wird aufgerufen, um zu warten, bis alle aufgerufenen Funktionen beendet sind. Anschließend werden die Ausgaben der F2-Funktion aus der dynamischen Aufgabenliste aggregiert und an die F3-Funktion übergeben.

Die automatische Prüfpunkterstellung, die beim Aufruf von await für Task.WhenAll erfolgt, stellt sicher, dass ein potentieller Absturz oder Neustart während der Ausführung keinen Neustart bereits abgeschlossener Aufgaben erfordert.

const df = require("durable-functions");

module.exports = df.orchestrator(function*(context) {
    const parallelTasks = [];

    // Get a list of N work items to process in parallel.
    const workBatch = yield context.df.callActivity("F1");
    for (let i = 0; i < workBatch.length; i++) {
        parallelTasks.push(context.df.callActivity("F2", workBatch[i]));
    }

    yield context.df.Task.all(parallelTasks);

    // Aggregate all N outputs and send the result to F3.
    const sum = parallelTasks.reduce((prev, curr) => prev + curr, 0);
    yield context.df.callActivity("F3", sum);
});

Das Auffächern nach außen ist auf mehrere Instanzen der F2-Funktion verteilt. Die Arbeit wird mithilfe einer dynamischen Aufgabenliste nachverfolgt. Die API context.df.Task.all wird aufgerufen, um zu warten, bis alle aufgerufenen Funktionen beendet sind. Anschließend werden die Ausgaben der F2-Funktion aus der dynamischen Aufgabenliste aggregiert und an die F3-Funktion übergeben.

Die automatische Prüfpunkterstellung, die beim Aufruf von yield für context.df.Task.all erfolgt, stellt sicher, dass ein potentieller Absturz oder Neustart während der Ausführung keinen Neustart bereits abgeschlossener Aufgaben erfordert.

const df = require("durable-functions");

df.app.orchestration("fanOutFanInDemo", function* (context) {
    const parallelTasks = [];

    // Get a list of N work items to process in parallel.
    const workBatch = yield context.df.callActivity("F1");
    for (let i = 0; i < workBatch.length; i++) {
        parallelTasks.push(context.df.callActivity("F2", workBatch[i]));
    }

    yield context.df.Task.all(parallelTasks);

    // Aggregate all N outputs and send the result to F3.
    const sum = parallelTasks.reduce((prev, curr) => prev + curr, 0);
    yield context.df.callActivity("F3", sum);
});

Das Auffächern nach außen ist auf mehrere Instanzen der F2-Funktion verteilt. Die Arbeit wird mithilfe einer dynamischen Aufgabenliste nachverfolgt. Die API context.df.Task.all wird aufgerufen, um zu warten, bis alle aufgerufenen Funktionen beendet sind. Anschließend werden die Ausgaben der F2-Funktion aus der dynamischen Aufgabenliste aggregiert und an die F3-Funktion übergeben.

Die automatische Prüfpunkterstellung, die beim Aufruf von yield für context.df.Task.all erfolgt, stellt sicher, dass ein potentieller Absturz oder Neustart während der Ausführung keinen Neustart bereits abgeschlossener Aufgaben erfordert.

import azure.durable_functions as df


def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
    # Get a list of N work items to process in parallel.
    work_batch = yield context.call_activity("F1", None)

    parallel_tasks = [ context.call_activity("F2", b) for b in work_batch ]

    outputs = yield context.task_all(parallel_tasks)

    # Aggregate all N outputs and send the result to F3.
    total = sum(outputs)
    yield context.call_activity("F3", total)


main = df.Orchestrator.create(orchestrator_function)

Das Auffächern nach außen ist auf mehrere Instanzen der F2-Funktion verteilt. Die Arbeit wird mithilfe einer dynamischen Aufgabenliste nachverfolgt. Die API context.task_all wird aufgerufen, um zu warten, bis alle aufgerufenen Funktionen beendet sind. Anschließend werden die Ausgaben der F2-Funktion aus der dynamischen Aufgabenliste aggregiert und an die F3-Funktion übergeben.

Die automatische Prüfpunkterstellung, die beim Aufruf von yield für context.task_all erfolgt, stellt sicher, dass ein potentieller Absturz oder Neustart während der Ausführung keinen Neustart bereits abgeschlossener Aufgaben erfordert.

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df

myApp = df.DFApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@myApp.orchestration_trigger(context_name="context")
def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
    # Get a list of N work items to process in parallel.
    work_batch = yield context.call_activity("F1", None)

    parallel_tasks = [ context.call_activity("F2", b) for b in work_batch ]

    outputs = yield context.task_all(parallel_tasks)

    # Aggregate all N outputs and send the result to F3.
    total = sum(outputs)
    yield context.call_activity("F3", total)

Das Auffächern nach außen ist auf mehrere Instanzen der F2-Funktion verteilt. Die Arbeit wird mithilfe einer dynamischen Aufgabenliste nachverfolgt. Die API context.task_all wird aufgerufen, um zu warten, bis alle aufgerufenen Funktionen beendet sind. Anschließend werden die Ausgaben der F2-Funktion aus der dynamischen Aufgabenliste aggregiert und an die F3-Funktion übergeben.

Die automatische Prüfpunkterstellung, die beim Aufruf von yield für context.task_all erfolgt, stellt sicher, dass ein potentieller Absturz oder Neustart während der Ausführung keinen Neustart bereits abgeschlossener Aufgaben erfordert.

[FunctionName("MonitorJobStatus")]
public static async Task Run(
    [OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
    int jobId = context.GetInput<int>();
    int pollingInterval = GetPollingInterval();
    DateTime expiryTime = GetExpiryTime();

    while (context.CurrentUtcDateTime < expiryTime)
    {
        var jobStatus = await context.CallActivityAsync<string>("GetJobStatus", jobId);
        if (jobStatus == "Completed")
        {
            // Perform an action when a condition is met.
            await context.CallActivityAsync("SendAlert", jobId);
            break;
        }

        // Orchestration sleeps until this time.
        var nextCheck = context.CurrentUtcDateTime.AddSeconds(pollingInterval);
        await context.CreateTimer(nextCheck, CancellationToken.None);
    }

    // Perform more work here, or let the orchestration end.
}

[Function("MonitorJobStatus")]
public static async Task Run(
    [OrchestrationTrigger] TaskOrchestrationContext context, int jobId)
{
    int pollingInterval = GetPollingInterval();
    DateTime expiryTime = GetExpiryTime();

    while (context.CurrentUtcDateTime < expiryTime)
    {
        var jobStatus = await context.CallActivityAsync<string>("GetJobStatus", jobId);
        if (jobStatus == "Completed")
        {
            // Perform an action when a condition is met.
            await context.CallActivityAsync("SendAlert", jobId);
            break;
        }

        // Orchestration sleeps until this time.
        var nextCheck = context.CurrentUtcDateTime.AddSeconds(pollingInterval);
        await context.CreateTimer(nextCheck, CancellationToken.None);
    }

    // Perform more work here, or let the orchestration end.
}

const df = require("durable-functions");
const moment = require("moment");

module.exports = df.orchestrator(function*(context) {
    const jobId = context.df.getInput();
    const pollingInterval = getPollingInterval();
    const expiryTime = getExpiryTime();

    while (moment.utc(context.df.currentUtcDateTime).isBefore(expiryTime)) {
        const jobStatus = yield context.df.callActivity("GetJobStatus", jobId);
        if (jobStatus === "Completed") {
            // Perform an action when a condition is met.
            yield context.df.callActivity("SendAlert", jobId);
            break;
        }

        // Orchestration sleeps until this time.
        const nextCheck = moment.utc(context.df.currentUtcDateTime).add(pollingInterval, 's');
        yield context.df.createTimer(nextCheck.toDate());
    }

    // Perform more work here, or let the orchestration end.
});

const df = require("durable-functions");
const { DateTime } = require("luxon");

df.app.orchestration("monitorDemo", function* (context) {
    const jobId = context.df.getInput();
    const pollingInterval = getPollingInterval();
    const expiryTime = getExpiryTime();

    while (DateTime.fromJSDate(context.df.currentUtcDateTime) < DateTime.fromJSDate(expiryTime)) {
        const jobStatus = yield context.df.callActivity("GetJobStatus", jobId);
        if (jobStatus === "Completed") {
            // Perform an action when a condition is met.
            yield context.df.callActivity("SendAlert", machineId);
            break;
        }

        // Orchestration sleeps until this time.
        const nextCheck = DateTime.fromJSDate(context.df.currentUtcDateTime).plus({
            seconds: pollingInterval,
        });
        yield context.df.createTimer(nextCheck.toJSDate());
    }

    // Perform more work here, or let the orchestration end.
});

import azure.durable_functions as df
import json
from datetime import timedelta 


def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
    job = json.loads(context.get_input())
    job_id = job["jobId"]
    polling_interval = job["pollingInterval"]
    expiry_time = job["expiryTime"]

    while context.current_utc_datetime < expiry_time:
        job_status = yield context.call_activity("GetJobStatus", job_id)
        if job_status == "Completed":
            # Perform an action when a condition is met.
            yield context.call_activity("SendAlert", job_id)
            break

        # Orchestration sleeps until this time.
        next_check = context.current_utc_datetime + timedelta(seconds=polling_interval)
        yield context.create_timer(next_check)

    # Perform more work here, or let the orchestration end.


main = df.Orchestrator.create(orchestrator_function)

import json
from datetime import timedelta 

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df

myApp = df.DFApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@myApp.orchestration_trigger(context_name="context")
def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
    job = json.loads(context.get_input())
    job_id = job["jobId"]
    polling_interval = job["pollingInterval"]
    expiry_time = job["expiryTime"]

    while context.current_utc_datetime < expiry_time:
        job_status = yield context.call_activity("GetJobStatus", job_id)
        if job_status == "Completed":
            # Perform an action when a condition is met.
            yield context.call_activity("SendAlert", job_id)
            break

        # Orchestration sleeps until this time.
        next_check = context.current_utc_datetime + timedelta(seconds=polling_interval)
        yield context.create_timer(next_check)

    # Perform more work here, or let the orchestration end.

[FunctionName("ApprovalWorkflow")]
public static async Task Run(
    [OrchestrationTrigger] IDurableOrchestrationContext context)
{
    await context.CallActivityAsync("RequestApproval", null);
    using (var timeoutCts = new CancellationTokenSource())
    {
        DateTime dueTime = context.CurrentUtcDateTime.AddHours(72);
        Task durableTimeout = context.CreateTimer(dueTime, timeoutCts.Token);

        Task<bool> approvalEvent = context.WaitForExternalEvent<bool>("ApprovalEvent");
        if (approvalEvent == await Task.WhenAny(approvalEvent, durableTimeout))
        {
            timeoutCts.Cancel();
            await context.CallActivityAsync("ProcessApproval", approvalEvent.Result);
        }
        else
        {
            await context.CallActivityAsync("Escalate", null);
        }
    }
}

Rufen Sie zum Erstellen des permanenten Timers context.CreateTimer auf. Die Benachrichtigung wird von context.WaitForExternalEvent empfangen. Anschließend wird Task.WhenAny aufgerufen, um zu entscheiden, ob eine Eskalation erfolgt (Timeout tritt zuerst auf) oder die Genehmigung verarbeitet wird (Genehmigung wird vor dem Timeout empfangen).

[Function("ApprovalWorkflow")]
public static async Task Run(
    [OrchestrationTrigger] TaskOrchestrationContext context)
{
    await context.CallActivityAsync("RequestApproval", null);
    using (var timeoutCts = new CancellationTokenSource())
    {
        DateTime dueTime = context.CurrentUtcDateTime.AddHours(72);
        Task durableTimeout = context.CreateTimer(dueTime, timeoutCts.Token);

        Task<bool> approvalEvent = context.WaitForExternalEvent<bool>("ApprovalEvent");
        if (approvalEvent == await Task.WhenAny(approvalEvent, durableTimeout))
        {
            timeoutCts.Cancel();
            await context.CallActivityAsync("ProcessApproval", approvalEvent.Result);
        }
        else
        {
            await context.CallActivityAsync("Escalate", null);
        }
    }
}

Rufen Sie zum Erstellen des permanenten Timers context.CreateTimer auf. Die Benachrichtigung wird von context.WaitForExternalEvent empfangen. Anschließend wird Task.WhenAny aufgerufen, um zu entscheiden, ob eine Eskalation erfolgt (Timeout tritt zuerst auf) oder die Genehmigung verarbeitet wird (Genehmigung wird vor dem Timeout empfangen).

const df = require("durable-functions");
const moment = require('moment');

module.exports = df.orchestrator(function*(context) {
    yield context.df.callActivity("RequestApproval");

    const dueTime = moment.utc(context.df.currentUtcDateTime).add(72, 'h');
    const durableTimeout = context.df.createTimer(dueTime.toDate());

    const approvalEvent = context.df.waitForExternalEvent("ApprovalEvent");
    const winningEvent = yield context.df.Task.any([approvalEvent, durableTimeout]);
    if (winningEvent === approvalEvent) {
        durableTimeout.cancel();
        yield context.df.callActivity("ProcessApproval", approvalEvent.result);
    } else {
        yield context.df.callActivity("Escalate");
    }
});

Rufen Sie zum Erstellen des permanenten Timers context.df.createTimer auf. Die Benachrichtigung wird von context.df.waitForExternalEvent empfangen. Anschließend wird context.df.Task.any aufgerufen, um zu entscheiden, ob eine Eskalation erfolgt (Timeout tritt zuerst auf) oder die Genehmigung verarbeitet wird (Genehmigung wird vor dem Timeout empfangen).

const df = require("durable-functions");
const { DateTime } = require("luxon");

df.app.orchestration("humanInteractionDemo", function* (context) {
    yield context.df.callActivity("RequestApproval");

    const dueTime = DateTime.fromJSDate(context.df.currentUtcDateTime).plus({ hours: 72 });
    const durableTimeout = context.df.createTimer(dueTime.toJSDate());

    const approvalEvent = context.df.waitForExternalEvent("ApprovalEvent");
    const winningEvent = yield context.df.Task.any([approvalEvent, durableTimeout]);
    if (winningEvent === approvalEvent) {
        durableTimeout.cancel();
        yield context.df.callActivity("ProcessApproval", approvalEvent.result);
    } else {
        yield context.df.callActivity("Escalate");
    }
});

Rufen Sie zum Erstellen des permanenten Timers context.df.createTimer auf. Die Benachrichtigung wird von context.df.waitForExternalEvent empfangen. Anschließend wird context.df.Task.any aufgerufen, um zu entscheiden, ob eine Eskalation erfolgt (Timeout tritt zuerst auf) oder die Genehmigung verarbeitet wird (Genehmigung wird vor dem Timeout empfangen).

import azure.durable_functions as df
import json
from datetime import timedelta 


def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
    yield context.call_activity("RequestApproval", None)

    due_time = context.current_utc_datetime + timedelta(hours=72)
    durable_timeout_task = context.create_timer(due_time)
    approval_event_task = context.wait_for_external_event("ApprovalEvent")

    winning_task = yield context.task_any([approval_event_task, durable_timeout_task])

    if approval_event_task == winning_task:
        durable_timeout_task.cancel()
        yield context.call_activity("ProcessApproval", approval_event_task.result)
    else:
        yield context.call_activity("Escalate", None)


main = df.Orchestrator.create(orchestrator_function)

Rufen Sie zum Erstellen des permanenten Timers context.create_timer auf. Die Benachrichtigung wird von context.wait_for_external_event empfangen. Anschließend wird context.task_any aufgerufen, um zu entscheiden, ob eine Eskalation erfolgt (Timeout tritt zuerst auf) oder die Genehmigung verarbeitet wird (Genehmigung wird vor dem Timeout empfangen).

import json
from datetime import timedelta 

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df

myApp = df.DFApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@myApp.orchestration_trigger(context_name="context")
def orchestrator_function(context: df.DurableOrchestrationContext):
    yield context.call_activity("RequestApproval", None)

    due_time = context.current_utc_datetime + timedelta(hours=72)
    durable_timeout_task = context.create_timer(due_time)
    approval_event_task = context.wait_for_external_event("ApprovalEvent")

    winning_task = yield context.task_any([approval_event_task, durable_timeout_task])

    if approval_event_task == winning_task:
        durable_timeout_task.cancel()
        yield context.call_activity("ProcessApproval", approval_event_task.result)
    else:
        yield context.call_activity("Escalate", None)

Rufen Sie zum Erstellen des permanenten Timers context.create_timer auf. Die Benachrichtigung wird von context.wait_for_external_event empfangen. Anschließend wird context.task_any aufgerufen, um zu entscheiden, ob eine Eskalation erfolgt (Timeout tritt zuerst auf) oder die Genehmigung verarbeitet wird (Genehmigung wird vor dem Timeout empfangen).

[FunctionName("RaiseEventToOrchestration")]
public static async Task Run(
    [HttpTrigger] string instanceId,
    [DurableClient] IDurableOrchestrationClient client)
{
    bool isApproved = true;
    await client.RaiseEventAsync(instanceId, "ApprovalEvent", isApproved);
}

[Function("RaiseEventToOrchestration")]
public static async Task Run(
    [HttpTrigger] string instanceId,
    [DurableClient] DurableTaskClient client)
{
    bool isApproved = true;
    await client.RaiseEventAsync(instanceId, "ApprovalEvent", isApproved);
}

const df = require("durable-functions");

module.exports = async function (context) {
    const client = df.getClient(context);
    const isApproved = true;
    await client.raiseEvent(instanceId, "ApprovalEvent", isApproved);
};

const df = require("durable-functions");
const { app } = require("@azure/functions");

app.get("raiseEventToOrchestration", async function (request, context) {
    const instanceId = await request.text();
    const client = df.getClient(context);
    const isApproved = true;
    await client.raiseEvent(instanceId, "ApprovalEvent", isApproved);
});

import azure.durable_functions as df


async def main(client: str):
    durable_client = df.DurableOrchestrationClient(client)
    is_approved = True
    await durable_client.raise_event(instance_id, "ApprovalEvent", is_approved)

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df

myApp = df.DFApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@myApp.route(route="orchestrators/{functionName}")
@myApp.durable_client_input(client_name="client")
async def main(client: str):
    is_approved = True
    await client.raise_event(instance_id, "ApprovalEvent", is_approved)

[FunctionName("Counter")]
public static void Counter([EntityTrigger] IDurableEntityContext ctx)
{
    int currentValue = ctx.GetState<int>();
    switch (ctx.OperationName.ToLowerInvariant())
    {
        case "add":
            int amount = ctx.GetInput<int>();
            ctx.SetState(currentValue + amount);
            break;
        case "reset":
            ctx.SetState(0);
            break;
        case "get":
            ctx.Return(currentValue);
            break;
    }
}

Dauerhafte Entitäten können auch als Klassen in .NET modelliert werden. Dieses Modell ist bei einer festen Liste von Vorgängen hilfreich, die recht groß wird. Beim folgenden Beispiel handelt es sich um eine äquivalente Implementierung der Counter-Entität unter Verwendung von .NET-Klassen und -Methoden.

public class Counter
{
    [JsonProperty("value")]
    public int CurrentValue { get; set; }

    public void Add(int amount) => this.CurrentValue += amount;

    public void Reset() => this.CurrentValue = 0;

    public int Get() => this.CurrentValue;

    [FunctionName(nameof(Counter))]
    public static Task Run([EntityTrigger] IDurableEntityContext ctx)
        => ctx.DispatchAsync<Counter>();
}

[Function(nameof(Counter))]
public static Task DispatchAsync([EntityTrigger] TaskEntityDispatcher dispatcher)
{
    return dispatcher.DispatchAsync(operation =>
    {
        if (operation.State.GetState(typeof(int)) is null)
        {
            operation.State.SetState(0);
        }

        switch (operation.Name.ToLowerInvariant())
        {
            case "add":
                int state = operation.State.GetState<int>();
                state += operation.GetInput<int>();
                operation.State.SetState(state);
                return new(state);
            case "reset":
                operation.State.SetState(0);
                break;
            case "get":
                return new(operation.State.GetState<int>());
            case "delete": 
                operation.State.SetState(null);
                break; 
        }

        return default;
    });
}

Dauerhafte Entitäten können auch als Klassen in .NET modelliert werden. Dieses Modell ist bei einer festen Liste von Vorgängen hilfreich, die recht groß wird. Beim folgenden Beispiel handelt es sich um eine äquivalente Implementierung der Counter-Entität unter Verwendung von .NET-Klassen und -Methoden.

public class Counter
{
    public int CurrentValue { get; set; }

    public void Add(int amount) => this.CurrentValue += amount;

    public void Reset() => this.CurrentValue = 0;

    public int Get() => this.CurrentValue;

    [Function(nameof(Counter))]
    public static Task RunEntityAsync([EntityTrigger] TaskEntityDispatcher dispatcher)
    {
        return dispatcher.DispatchAsync<Counter>();
    }
}

const df = require("durable-functions");

module.exports = df.entity(function(context) {
    const currentValue = context.df.getState(() => 0);
    switch (context.df.operationName) {
        case "add":
            const amount = context.df.getInput();
            context.df.setState(currentValue + amount);
            break;
        case "reset":
            context.df.setState(0);
            break;
        case "get":
            context.df.return(currentValue);
            break;
    }
});

const df = require("durable-functions");

df.app.entity("entityDemo", function (context) {
    const currentValue = context.df.getState(() => 0);
    switch (context.df.operationName) {
        case "add":
            const amount = context.df.getInput();
            context.df.setState(currentValue + amount);
            break;
        case "reset":
            context.df.setState(0);
            break;
        case "get":
            context.df.return(currentValue);
            break;
    }
});

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df


def entity_function(context: df.DurableOrchestrationContext):

    current_value = context.get_state(lambda: 0)
    operation = context.operation_name
    if operation == "add":
        amount = context.get_input()
        current_value += amount
        context.set_result(current_value)
    elif operation == "reset":
        current_value = 0
    elif operation == "get":
        context.set_result(current_value)

    context.set_state(current_value)

main = df.Entity.create(entity_function)

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df

myApp = df.DFApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@myApp.entity_trigger(context_name="context")
def entity_function(context: df.DurableOrchestrationContext):

    current_value = context.get_state(lambda: 0)
    operation = context.operation_name
    if operation == "add":
        amount = context.get_input()
        current_value += amount
        context.set_result(current_value)
    elif operation == "reset":
        current_value = 0
    elif operation == "get":
        context.set_result(current_value)

    context.set_state(current_value)

[FunctionName("EventHubTriggerCSharp")]
public static async Task Run(
    [EventHubTrigger("device-sensor-events")] EventData eventData,
    [DurableClient] IDurableEntityClient entityClient)
{
    var metricType = (string)eventData.Properties["metric"];
    var delta = BitConverter.ToInt32(eventData.Body, eventData.Body.Offset);

    // The "Counter/{metricType}" entity is created on-demand.
    var entityId = new EntityId("Counter", metricType);
    await entityClient.SignalEntityAsync(entityId, "add", delta);
}

[Function("EventHubTriggerCSharp")]
public static async Task Run(
    [EventHubTrigger("device-sensor-events", Connection = "EventHubConnection", IsBatched = false)] EventData input, 
    [DurableClient] DurableTaskClient client)
{
    var metricType = (string)input.Properties["metric"];
    var delta = Convert.ToInt32(input.Data);

    var entityId = new EntityInstanceId("Counter", metricType);
    await client.Entities.SignalEntityAsync(entityId, "add", delta);
}

const df = require("durable-functions");
const { app } = require("@azure/functions");

module.exports = async function (context) {
    const client = df.getClient(context);
    const entityId = new df.EntityId("Counter", "myCounter");
    await client.signalEntity(entityId, "add", 1);
};

const df = require("durable-functions");
const { app } = require("@azure/functions");

app.get("signalEntityDemo", async function (request, context) {
    const client = df.getClient(context);
    const entityId = new df.EntityId("Counter", "myCounter");
    await client.signalEntity(entityId, "add", 1);
});

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df

async def main(req: func.HttpRequest, starter: str) -> func.HttpResponse:
    client = df.DurableOrchestrationClient(starter)
    entity_id = df.EntityId("Counter", "myCounter")
    instance_id = await client.signal_entity(entity_id, "add", 1)
    return func.HttpResponse("Entity signaled")

import azure.functions as func
import azure.durable_functions as df

myApp = df.DFApp(http_auth_level=func.AuthLevel.ANONYMOUS)

@myApp.route(route="orchestrators/{functionName}")
@myApp.durable_client_input(client_name="client")
async def main(req: func.HttpRequest, client) -> func.HttpResponse:
    entity_id = df.EntityId("Counter", "myCounter")
    instance_id = await client.signal_entity(entity_id, "add", 1)
    return func.HttpResponse("Entity signaled")