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[ASP.net教程]如何简易的提高吞吐量


    性能提升还是那几个要素,就像我在之前的博文里面提到的一样,这一篇只是更加简单一点而已。

    因为硬件配置是固定的,那我们只是简单说一说在使用C#进行开发的项目中,如何使用一些简单的小招数让性能有一个比较大幅度的显著提升。

    一、绕开那些烦人却又不可避免的DB操作。

    DB操作是不可避免却又是项目重中之中的所在,那我们可以做哪些优化呢?

    首先,根据业务将DB操作分为需要即时和非即时的两块,关于非即时的我们可以将其单独的交给某一个线程来单独慢慢处理。代码如下:

public class DbActionQueue : IDisposable  {    public Queue<Action> _transQueue;    private Thread _thread;    private bool _isDispose = false;    private static readonly object _syncObject = new object();    private readonly object _syncQueueObject = new object();    private static DbActionQueue _instance;    public static DbActionQueue Instance    {      get      {        if (_instance == null)        {          lock (_syncObject)          {            if (_instance == null)            {              _instance = new DbActionQueue();            }          }        }        return _instance;      }    }    private DbActionQueue()    {      if (_transQueue == null)      {        _transQueue = new Queue<Action>();      }      if (_thread == null)      {        _thread = new Thread(Thread_Work)        {          IsBackground = true        };      }      _thread.Start();    }    public void Push(Action action)    {      if (_transQueue == null) throw new ArgumentNullException("dbActionQueue is not init");      lock (_syncQueueObject)      {        _transQueue.Enqueue(action);      }    }    public void Thread_Work()    {      while (!_isDispose)      {        Action[] items = null;        if (_transQueue != null && _transQueue.Count > 0)        {          lock (_syncQueueObject)          {            items = new Action[_transQueue.Count];            _transQueue.CopyTo(items, 0);            _transQueue.Clear();          }        }        if (items != null && items.Length > 0)        {          foreach (var item in items)          {            try            {              item.Invoke();            }            catch (Exception ex)            {              LogHelper.Write(string.Format("DbActionQueue error. | Exception.StackTrace:{0}", ex.StackTrace), ex);            }          }        }        Thread.Sleep(1);      }    }    public void Dispose()    {      _isDispose = true;      _thread.Join();    }  }

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    通过代码可以看到,我们在实例化的时候,单独创建了一个线程,用来做处理。

    那对于一些像日志之类的操作,则可以通过以下代码进行操作:

DbActionQueue.Instance.Push(() =>{  LogBLL.Instance.Add(new Log            {              action_time = DateTime.Now;            });});      

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    到这里不难免要问了,如果数据量过大,单个队列已经无法满足的时候,怎么做处理。关于队列的监控,优化不在该文讨论,通俗一点的做法可以引入一些第三方的队列。另外在项目中,其实我们更多的时候,实际上并不是在Insert,Update,Delete等操作,而是Select的操作,那关于Select的一些缓存处理,也不在该文的讨论范畴,因为关于Cache的各种中间件实在太多,而且篇幅太大。

    可能在某些时候,我们还是觉得单个线程处理太慢,希望多开几个线程来处理对于DB的请求,则我们可以根据实际业务情况和机器配置,初始化任意个线程来处理,则以上代码需要稍稍改装一下,将单例的换成可自由实例化的,代码如下:

 public class DbQueue  {    public Queue<Action> _transQueue;    private Thread _thread;    private bool _isDispose = false;    private readonly object _syncQueueObject = new object();    public DbQueue()    {      if (_transQueue == null)      {        _transQueue = new Queue<Action>();      }      if (_thread == null)      {        _thread = new Thread(Thread_Work)        {          IsBackground = true        };      }      _thread.Start();    }    public void Thread_Work()    {      while (!_isDispose)      {        Action[] items = null;        if (_transQueue != null && _transQueue.Count > 0)        {          lock (_syncQueueObject)          {            items = new Action[_transQueue.Count];            _transQueue.CopyTo(items, 0);            _transQueue.Clear();          }        }        if (items != null && items.Length > 0)        {          foreach (var item in items)          {            try            {              item.Invoke();            }            catch (Exception ex)            {              LogHelper.Write(string.Format("DbActionQueue error. | Exception.StackTrace:{0}", ex.StackTrace), ex);            }          }        }        Thread.Sleep(1);      }    }    public void Push(Action action)    {      if (_transQueue == null) throw new ArgumentNullException("dbActionQueue is not init");      lock (_syncQueueObject)      {        _transQueue.Enqueue(action);      }    }    public void Dispose()    {      _isDispose = true;      _thread.Join();    }  }

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 那多个线程之间的处理,代码则如下:

 public class DbQueueManage  {     private int _threadNumber = 2;    private DbQueue[] _dbQueues;    private Random random = new Random();    private DbQueueManage()    {          }    static DbQueueManage()    {    }    private static readonly object _syncObject = new object();    private static DbQueueManage _instance;    public static DbQueueManage Instance    {      get      {        if (_instance == null)        {          lock (_syncObject)          {            if (_instance == null)            {              _instance = new DbQueueManage();            }          }        }        return _instance;      }    }    public void Init(Action action, int threadNum = 2)    {      if (_dbQueues == null)      {        this._threadNumber = threadNum;        _dbQueues = new DbQueue[threadNum];        for (var i = 0; i < threadNum; i++)        {          _dbQueues[i] = new DbQueue();        }      }    }    public void Push(Action action)    {      var index = GetRandomThreadIndex();      if (_dbQueues != null && _dbQueues.Length > index)      {        _dbQueues[index].Push(action);      }    }    public int GetRandomThreadIndex()    {      return random.Next(0, this._threadNumber);    }  }

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另外关于为什么不选用Task来做处理,虽然Task关于线程的处理还是很优秀的,这里请各位同僚自行定夺。关于即时性的DB操作,则可以以Redis,MongoDb,或者自行编写的缓存来作为中间件,然后再讲具体入库的操作,放入之前编写好的队列处理里面。