优化数据访问和I/O操作
数据交互以及远程服务通常是程序中最慢的部分,高效的读写数据对性能尤其重要。
建议操作:
- 异步方式调用所有数据访问API。
- 不要获取非必须的数据,近返回当前Http 请求需要的数据。
- 在数据过期是可接受的情况下,可以考虑缓存频繁访问的数据(从数据库中读取或远程服务返回的数据)。根据实际应用场景,可以使用内存缓存(MemoryCache)或分布式缓存(DistributedCache)。
- 减少网络往返。也就是说尽量一次请求返回所需数据,避免多次请求。
- 使用Entity Framework Core时,如果只是读取数据,可以用非跟踪查询模式(no-tracking queries),这样可以提升查询性能。
- 使用Linq 查询时,可使用
Where
,.Select
,.Sum
等方法过滤或聚合查询,从而在数据库中进行过滤。 - 一定要注意EF Core在客户端的某些查询解析,可能无效。(某些自定义的匹配条件)详情查看: Client evaluation performance issues.
- 不要在集合上使用映射查询,会导致N+1查询问题。详情查看:Optimization of correlated subqueries.
在高性能EF中提到下面两个提高性能的方法:
使用 DbContext 池
services.AddDbContextPool<BloggingContext>( options => options.UseSqlServer(connectionString));
使用已编译的查询(compiled query)
// Create an explicitly compiled queryprivate static Func<CustomerContext, int, Customer> _customerById = EF.CompileQuery((CustomerContext db, int id) => db.Customers .Include(c => c.Address) .Single(c => c.Id == id));// Use the compiled query by invoking itusing (var db = new CustomerContext()){ var customer = _customerById(db, 147);}
以上两种方式要在重复评估,性能测试之后再使用,因为已编译的查询在某些情况下可能并不会带来性能提升。
查询性能问题可以通过Application Insights或其他分析工具,分析数据访问耗时来发现。大多数数据库会提供频繁查询的统计信息,可以帮助开发人员进行分析。
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