pembangunan bahagian belakangC++Mengapa Rangka Kerja Entiti Saya 6 Operasi Async 10x Lebih Lambat Daripada Rakan Sejawat Segeraknya?
Mengapakah operasi tak segerak sepuluh kali lebih perlahan daripada operasi segerak dalam Rangka Kerja Entiti 6?
Pengenalan
Artikel ini meneroka masalah biasa yang dihadapi apabila menggunakan Rangka Kerja Entiti (EF) 6 operasi tak segerak: kemerosotan prestasi yang ketara berbanding dengan operasi segerak. Kami akan menyelami punca kelakuan ini dan menyediakan penyelesaian.
Gambaran Keseluruhan Masalah
Pengguna sering mengalami kelembapan yang ketara, malah sepuluh kali atau lebih, apabila menukar pertanyaan Rangka Kerja Entiti kepada persamaan tak segerak mereka (cth. menggunakan ToListAsync() dan bukannya ToList()).
Penyelidikan dan Analisis
Selepas menyiasat menggunakan SQL Server Profiler, saya mendapati bahawa pertanyaan SQL asas kekal sama untuk kedua-dua panggilan EF segerak dan tak segerak. Walau bagaimanapun, operasi tak segerak mengambil masa yang lebih lama untuk dilaksanakan.
Akar punca
Perbezaan prestasi adalah disebabkan oleh butiran pelaksanaan dalaman bagi operasi tak segerak EF 6. Tidak seperti versi segerak, versi tak segerak menggunakan mekanisme penimbal untuk membaca data daripada pangkalan data dalam cara yang tidak berurutan. Pendekatan ini bertujuan untuk meningkatkan prestasi dalam beberapa kes, tetapi boleh memberi kesan buruk apabila berurusan dengan lajur besar data binari.
Proses penimbalan melibatkan penciptaan sejumlah besar tugas tak segerak, yang menghasilkan banyak overhed dari segi penciptaan tugas, penyegerakan dan penggunaan benang. Overhed ini, digabungkan dengan bacaan data tidak berurutan, mengakibatkan kemerosotan prestasi yang ketara.
Cadangan
Untuk mengurangkan isu ini, adalah disyorkan untuk mengelak daripada menggunakan operasi tak segerak EF 6 dengan jadual yang mengandungi lajur data binari. Sebaliknya, laksanakan pertanyaan secara serentak, menggunakan TaskCompletionSource
Kesimpulan
Walaupun operasi tak segerak EF 6 boleh meningkatkan prestasi dalam beberapa kes, cara ianya dilaksanakan pada masa ini boleh menyebabkan overhed yang ketara apabila memproses data binari yang besar. Pembangun harus sedar tentang had ini dan mempertimbangkan untuk menggunakan alternatif jika perlu.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Rangka Kerja Entiti Saya 6 Operasi Async 10x Lebih Lambat Daripada Rakan Sejawat Segeraknya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Menguasai polimorfisme di C: menyelam yang mendalamMay 14, 2025 am 12:13 AMMenguasai polimorfisme dalam C dapat meningkatkan fleksibiliti dan pemeliharaan kod dengan ketara. 1) Polimorfisme membolehkan pelbagai jenis objek dianggap sebagai objek jenis asas yang sama. 2) Melaksanakan polimorfisme runtime melalui warisan dan fungsi maya. 3) Polimorfisme menyokong lanjutan kod tanpa mengubahsuai kelas sedia ada. 4) Menggunakan CRTP untuk melaksanakan polimorfisme kompilasi masa dapat meningkatkan prestasi. 5) Penunjuk pintar membantu pengurusan sumber. 6) Kelas asas harus mempunyai pemusnah maya. 7) Pengoptimuman prestasi memerlukan analisis kod terlebih dahulu.
C Destructors vs pengumpul sampah: Apakah perbezaannya?May 13, 2025 pm 03:25 PMD destructorsprovideprecisecontroloverresourcemanagement, whisgagecollectorsautomatemememorymanagementmentbutintroduceunpredictability.c destructors: 1) membolehkancustomcleanupactionswhenobjectsaredestroyed, 2) releasereshenobjectsoThenobjects
C dan XML: Mengintegrasikan data dalam projek andaMay 10, 2025 am 12:18 AMMengintegrasikan XML dalam projek C boleh dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Menguraikan dan menghasilkan fail XML menggunakan PuGixML atau Perpustakaan TinyXML, 2) Pilih kaedah DOM atau SAX untuk parsing, 3) mengendalikan nod bersarang dan sifat berbilang level,
Menggunakan XML di C: Panduan untuk Perpustakaan dan AlatMay 09, 2025 am 12:16 AMXML digunakan dalam C kerana ia menyediakan cara yang mudah untuk menyusun data, terutamanya dalam fail konfigurasi, penyimpanan data dan komunikasi rangkaian. 1) Pilih perpustakaan yang sesuai, seperti TinyXML, PugixML, RapidXML, dan tentukan mengikut keperluan projek. 2) Memahami dua cara parsing dan generasi XML: DOM sesuai untuk akses dan pengubahsuaian yang kerap, dan SAX sesuai untuk fail besar atau data streaming. 3) Apabila mengoptimumkan prestasi, TinyXML sesuai untuk fail kecil, PuGixML berfungsi dengan baik dalam ingatan dan kelajuan, dan RapidXML sangat baik dalam memproses fail besar.
C# dan C: Meneroka paradigma yang berbezaMay 08, 2025 am 12:06 AMPerbezaan utama antara C# dan C ialah pengurusan memori, pelaksanaan polimorfisme dan pengoptimuman prestasi. 1) C# menggunakan pemungut sampah untuk mengurus memori secara automatik, sementara C perlu diuruskan secara manual. 2) C# menyedari polimorfisme melalui antara muka dan kaedah maya, dan C menggunakan fungsi maya dan fungsi maya murni. 3) Pengoptimuman prestasi C# bergantung kepada struktur dan pengaturcaraan selari, manakala C dilaksanakan melalui fungsi inline dan multithreading.
C XML Parsing: Teknik dan Amalan TerbaikMay 07, 2025 am 12:06 AMKaedah DOM dan SAX boleh digunakan untuk menghuraikan data XML dalam C. 1) DOM Parsing beban XML ke dalam ingatan, sesuai untuk fail kecil, tetapi mungkin mengambil banyak ingatan. 2) Parsing Sax didorong oleh peristiwa dan sesuai untuk fail besar, tetapi tidak dapat diakses secara rawak. Memilih kaedah yang betul dan mengoptimumkan kod dapat meningkatkan kecekapan.
C dalam domain tertentu: meneroka kubu kuatnyaMay 06, 2025 am 12:08 AMC digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan permainan, sistem tertanam, urus niaga kewangan dan pengkomputeran saintifik, kerana prestasi dan fleksibiliti yang tinggi. 1) Dalam pembangunan permainan, C digunakan untuk rendering grafik yang cekap dan pengkomputeran masa nyata. 2) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori dan keupayaan kawalan perkakasan C menjadikannya pilihan pertama. 3) Dalam bidang urus niaga kewangan, prestasi tinggi C memenuhi keperluan pengkomputeran masa nyata. 4) Dalam pengkomputeran saintifik, pelaksanaan algoritma yang cekap C dan keupayaan pemprosesan data sepenuhnya dicerminkan.
Debunking the Myths: Adakah C benar -benar bahasa yang mati?May 05, 2025 am 12:11 AMC tidak mati, tetapi telah berkembang dalam banyak bidang utama: 1) pembangunan permainan, 2) pengaturcaraan sistem, 3) pengkomputeran berprestasi tinggi, 4) pelayar dan aplikasi rangkaian, C masih pilihan arus perdana, menunjukkan senario vitalitas dan aplikasi yang kuat.
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.
DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.
Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.
SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
