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Comment le multithreading peut-il améliorer les applications C# accédant aux bases de données SQL Server tout en évitant les blocages ?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteoriginal
2024-12-21 03:48:14472parcourir

How Can Multi-threading Improve C# Applications Accessing SQL Server Databases While Avoiding Deadlocks?

Application C# multithreading avec appels de base de données SQL Server

Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données dans des bases de données SQL Server, le multithreading peut considérablement améliorer performance. Un défi courant, cependant, consiste à éviter les blocages lors de l'accès et de la modification simultanés des données.

Contexte

Le scénario fourni implique une application monothread qui traite les enregistrements dans un " table principale" et les tables "enfants" associées, effectuant des mises à jour et des insertions basées sur des critères complexes. Bien que cette approche soit efficace, elle peut prendre du temps pour des ensembles de données volumineux. Pour améliorer les performances, la solution proposée vise à paralléliser le traitement à l'aide de plusieurs threads.

Approche originale

L'approche initiale tentait de créer un nouveau contexte de données pour chaque lot de enregistrements de la table "principale". Cependant, cela a conduit à des blocages car les threads se marchaient sur les pieds, tentant d'ajouter ou de mettre à jour les mêmes enregistrements simultanément.

Multi-threading avec bibliothèque parallèle de tâches

Pour Pour résoudre le problème de blocage et améliorer les performances, il est recommandé de tirer parti de la bibliothèque parallèle de tâches (TPL) et d'adopter une approche plus centralisée pour gérer l'accès aux données. Voici comment cela peut être implémenté :

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));
}

Dans ce code, la méthode CalculateDetails est appelée pour chaque identifiant en parallèle, sans avoir besoin de plusieurs contextes de données. Cela minimise le risque de blocages.

Gestion des blocages

Pour tenir compte des blocages potentiels causés par des facteurs tels qu'un index insuffisant ou une concurrence élevée, une classe d'assistance aux nouvelles tentatives de blocage peut être employé. Cette classe peut gérer les blocages et réessayer automatiquement un certain nombre de fois avant d'échouer avec une exception.

Stratégie de partitionnement

Si le partitionnement est réalisable, diviser les données en ensembles distincts peut éviter complètement les blocages. Chaque partition peut être traitée indépendamment dans son propre thread. Cela élimine la possibilité de conflits pour les verrous sur les mêmes données.

Conclusion

L'optimisation des performances des applications multithread avec les appels de base de données SQL Server nécessite une gestion minutieuse des blocages. . L'utilisation de TPL, la mise en œuvre de mécanismes de gestion des blocages et l'exploitation de stratégies de partitionnement peuvent améliorer considérablement les performances et garantir un accès efficace et fiable aux données.

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