Jadual Kandungan
Aplikasi C# berbilang benang dengan Panggilan Pangkalan Data Pelayan SQL
Pengurusan Deadlock
Sebab Kebuntuan
Pendekatan Berbilang Benang Yang Diperbaiki
Kod Contoh
Kesimpulan
Rumah pangkalan data tutorial mysql Bagaimanakah Saya Boleh Mengendalikan Kebuntuan dengan Cekap dalam Aplikasi C# Berbilang Benang Mengakses Pelayan SQL?

Bagaimanakah Saya Boleh Mengendalikan Kebuntuan dengan Cekap dalam Aplikasi C# Berbilang Benang Mengakses Pelayan SQL?

Jan 03, 2025 am 11:23 AM

How Can I Efficiently Handle Deadlocks in Multi-threaded C# Applications Accessing SQL Server?

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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;
        }
    }
}
Salin selepas log masuk

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Peranan MySQL: Pangkalan Data dalam Aplikasi Web Peranan MySQL: Pangkalan Data dalam Aplikasi Web Apr 17, 2025 am 12:23 AM

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.

Terangkan peranan log redo innoDB dan membatalkan log. Terangkan peranan log redo innoDB dan membatalkan log. Apr 15, 2025 am 12:16 AM

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.

Mysql vs Bahasa Pengaturcaraan Lain: Perbandingan Mysql vs Bahasa Pengaturcaraan Lain: Perbandingan Apr 19, 2025 am 12:22 AM

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.

Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan? Bagaimanakah kardinaliti indeks MySQL mempengaruhi prestasi pertanyaan? Apr 14, 2025 am 12:18 AM

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.

Mysql for Beginners: Bermula dengan Pengurusan Pangkalan Data Mysql for Beginners: Bermula dengan Pengurusan Pangkalan Data Apr 18, 2025 am 12:10 AM

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 vs Pangkalan Data Lain: Membandingkan Pilihan MySQL vs Pangkalan Data Lain: Membandingkan Pilihan Apr 15, 2025 am 12:08 AM

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.

Terangkan kolam penampan InnoDB dan kepentingannya untuk prestasi. Terangkan kolam penampan InnoDB dan kepentingannya untuk prestasi. Apr 19, 2025 am 12:24 AM

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: Data berstruktur dan pangkalan data hubungan MySQL: Data berstruktur dan pangkalan data hubungan Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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.

See all articles