ASP.NET Core 性能最佳实践(三)优化数据访问和I/O操作

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摘要

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。

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 query private 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 it using (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。