Wie kann Multithreading den Zugriff von C#-Anwendungen auf SQL Server-Datenbanken verbessern und gleichzeitig Deadlocks vermeiden?

Multithreading von C#-Anwendungen mit SQL Server-Datenbankaufrufen

Bei der Arbeit mit großen Datensätzen in SQL Server-Datenbanken kann Multithreading erheblich verbessert werden Leistung. Eine häufige Herausforderung besteht jedoch darin, Deadlocks beim gleichzeitigen Zugriff auf und Ändern von Daten zu vermeiden.

Hintergrund

Das bereitgestellte Szenario umfasst eine Single-Threaded-Anwendung, die Datensätze in einem „ „Haupttabelle“ und zugehörige „untergeordnete“ Tabellen, wobei Aktualisierungen und Einfügungen auf der Grundlage komplexer Kriterien durchgeführt werden. Obwohl dieser Ansatz effektiv ist, kann er bei großen Datensätzen zeitaufwändig sein. Um die Leistung zu verbessern, zielt die vorgeschlagene Lösung darauf ab, die Verarbeitung mithilfe mehrerer Threads zu parallelisieren.

Ursprünglicher Ansatz

Der ursprüngliche Ansatz versuchte, für jeden Stapel einen neuen Datenkontext zu erstellen Datensätze aus der „Haupt“-Tabelle. Dies führte jedoch zu Deadlocks, da Threads sich gegenseitig auf die Füße traten und versuchten, dieselben Datensätze gleichzeitig hinzuzufügen oder zu aktualisieren.

Multi-Threading mit Task Parallel Library

Zu Um das Deadlock-Problem zu beheben und die Leistung zu verbessern, wird empfohlen, die Task Parallel Library (TPL) zu nutzen und einen zentraleren Ansatz für die Handhabung des Datenzugriffs zu verfolgen. So kann dies implementiert werden:

using (var dc = new TestDataContext())
{
    // Get all the ids of interest.
    // ...

    var problematicIds = new List<errortype>();

    // Use TPL's Parallel.ForEach() to process ids in parallel.
    Parallel.ForEach(ids, new ParallelOptions {MaxDegreeOfParallelism = 8},
                        id => CalculateDetails(id, problematicIds));
}</errortype>

In diesem Code wird die CalculateDetails-Methode für jede ID parallel aufgerufen, ohne dass mehrere Datenkontexte erforderlich sind. Dies minimiert das Risiko von Deadlocks.

Deadlock-Behandlung

Um mögliche Deadlocks zu berücksichtigen, die durch Faktoren wie unzureichende Indizes oder hohe Parallelität verursacht werden, kann eine Hilfsklasse für Deadlock-Wiederholungen verwendet werden beschäftigt. Diese Klasse kann Deadlocks verarbeiten und es automatisch eine bestimmte Anzahl von Malen wiederholen, bevor sie mit einer Ausnahme fehlschlägt.

Partitionierungsstrategie

Wenn eine Partitionierung möglich ist, teilen Sie die Daten in verschiedene Sätze auf kann Deadlocks insgesamt verhindern. Jede Partition kann unabhängig in einem eigenen Thread bearbeitet werden. Dadurch wird die Möglichkeit von Konflikten um Sperren für dieselben Daten ausgeschlossen.

Fazit

Die Optimierung der Leistung von Multithread-Anwendungen mit SQL Server-Datenbankaufrufen erfordert einen sorgfältigen Umgang mit Deadlocks . Der Einsatz von TPL, die Implementierung von Deadlock-Handhabungsmechanismen und die Nutzung von Partitionierungsstrategien können die Leistung erheblich verbessern und einen effizienten und zuverlässigen Datenzugriff gewährleisten.

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