Maison >développement back-end >C++ >Pourquoi l'opération asynchrone de My Entity Framework 6 est-elle 10 fois plus lente que son homologue synchrone ?
Cet article explore un problème courant rencontré lors de l'utilisation des opérations asynchrones d'Entity Framework (EF) 6 : une dégradation significative des performances par rapport aux opérations synchrones. Nous examinerons les causes de ce comportement et proposerons des solutions.
Les utilisateurs subissent souvent des ralentissements importants, même dix fois ou plus, lors du basculement des requêtes Entity Framework vers leurs équivalents asynchrones (par exemple en utilisant ToListAsync() au lieu de ToList()).
Après avoir étudié à l'aide de SQL Server Profiler, j'ai découvert que la requête SQL sous-jacente reste la même pour les appels EF synchrones et asynchrones. Cependant, les opérations asynchrones prennent beaucoup plus de temps à s’exécuter.
La différence de performances est due aux détails d'implémentation internes des opérations asynchrones EF 6. Contrairement à la version synchrone, la version asynchrone utilise un mécanisme de mise en mémoire tampon pour lire les données de la base de données de manière non séquentielle. Cette approche vise à améliorer les performances dans certains cas, mais peut avoir des effets néfastes lorsqu'il s'agit de grandes colonnes de données binaires.
Le processus de mise en mémoire tampon implique la création d'un grand nombre de tâches asynchrones, ce qui crée beaucoup de surcharge en termes de création de tâches, de synchronisation et d'utilisation des threads. Cette surcharge, combinée à des lectures de données non séquentielles, entraîne une dégradation significative des performances.
Pour atténuer ce problème, il est recommandé d'éviter d'utiliser les opérations asynchrones d'EF 6 avec des tables contenant des colonnes de données binaires. Au lieu de cela, exécutez la requête de manière synchrone, en utilisant TaskCompletionSource
Bien que les opérations asynchrones d'EF 6 puissent améliorer les performances dans certains cas, la façon dont elles sont actuellement implémentées peut entraîner une surcharge importante lors du traitement de données binaires volumineuses. Les développeurs doivent être conscients de cette limitation et envisager d’utiliser des alternatives si nécessaire.
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