


Bagaimanakah Saya Boleh Mengendalikan Kebuntuan dengan Cekap dalam Aplikasi C# Berbilang Benang Mengakses Pelayan SQL?
Aplikasi C# berbilang benang dengan Panggilan Pangkalan Data Pelayan SQL
Kod yang disediakan mempamerkan aplikasi C# berbilang benang yang menjalankan operasi pangkalan data SQL Server. Walau bagaimanapun, pendekatan yang digunakan boleh membawa kepada isu prestasi dan kebuntuan. Artikel ini meneroka pelaksanaan yang lebih cekap dan mantap yang memanfaatkan Pustaka Selari Tugas (TPL) dan termasuk pengendalian jalan buntu.
Pengurusan Deadlock
Apabila bekerja dengan aplikasi berbilang benang yang melibatkan interaksi pangkalan data, kebuntuan adalah tidak dapat dielakkan. Adalah penting untuk menjangkanya dan membangunkan mekanisme untuk mengendalikannya dengan berkesan.
Sebab Kebuntuan
- Benang Berlebihan: Mengehadkan bilangan utas boleh mengelakkan perselisihan sumber dan mengurangkan kejadian kebuntuan.
- Tidak mencukupi Pengindeksan: Indeks yang tidak mencukupi boleh membawa kepada pertanyaan tidak selektif, mengakibatkan kunci julat besar yang meningkatkan peluang kebuntuan.
- Pengindeksan Berlebihan: Terlalu banyak indeks juga memberi kesan kepada prestasi akibat overhed mengekalkannya, meningkatkan risiko kebuntuan.
- Pengasingan Transaksi Tinggi Tahap: Tahap pengasingan 'Boleh Bersiri' lalai dalam .NET mengehadkan konkurensi dan boleh menyebabkan lebih banyak kebuntuan. Tahap pengasingan yang lebih rendah, seperti 'Read Committed,' boleh mengurangkan perkara ini.
Pendekatan Berbilang Benang Yang Diperbaiki
Pertimbangkan pendekatan berikut:
- Menggunakan TPL: TPL memudahkan pengaturcaraan selari dengan intuitifnya sintaks dan sokongan terbina dalam untuk pemprosesan selari. Ia memudahkan pengurusan benang dan mengoptimumkan pengagihan beban kerja.
- Kebuntuan Percubaan Semula: Menggabungkan mekanisme percubaan semula kebuntuan memastikan operasi berterusan walaupun terdapat kebuntuan sekali-sekala. Kelas DeadlockRetryHelper menunjukkan perkara ini dengan mencuba semula operasi dalam had yang ditentukan.
- Strategi Pembahagian: Jika boleh, pertimbangkan untuk membahagikan jadual kepada beberapa set data yang berbeza. Ini membolehkan berbilang benang berfungsi secara berasingan pada partition yang berbeza, meminimumkan kebuntuan. Keupayaan pembahagian SQL Server boleh memudahkan perkara ini dengan berkesan.
- Mengoptimumkan Tahap Pengasingan: Laraskan tahap pengasingan transaksi untuk meminimumkan kebuntuan. Contohnya, jika pengubahsuaian data tidak kritikal, tahap pengasingan 'Read Committed' membolehkan keselarasan yang lebih baik.
Kod Contoh
Kod berikut menunjukkan pendekatan yang disyorkan:
using System.Threading.Tasks; using System.Transactions; using System.Linq; using Microsoft.Data.SqlClient; public class MultiThreadingImproved { public static void Main(string[] args) { var ids = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5 }; var errors = new List<ErrorType>(); Parallel.ForEach(ids, id => { try { CalculateDetails(id); } catch (Exception ex) { errors.Add(new ErrorType(id, ex)); } }); } public static void CalculateDetails(int id) { using (var db = new SqlConnection("connection string")) { db.Open(); using (var txScope = new TransactionScope( TransactionScopeOption.Required, new TransactionOptions { IsolationLevel = IsolationLevel.ReadCommitted })) { // Query and update operations db.SubmitChanges(); txScope.Complete(); } } } public class ErrorType { public int Id { get; set; } public Exception Exception { get; set; } public ErrorType(int id, Exception ex) { Id = id; Exception = ex; } } }
Kesimpulan
Dengan menangani kemungkinan kebuntuan, menggunakan TPL, dan meneroka alternatif strategi, anda boleh meningkatkan prestasi dan kebolehpercayaan aplikasi C# berbilang benang anda yang berinteraksi dengan pangkalan data SQL Server.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengendalikan Kebuntuan dengan Cekap dalam Aplikasi C# Berbilang Benang Mengakses Pelayan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.
