关于代码性能优化的总结

　　今天同事发开中遇到了一个代码性能优化的问题，原本需求是：从一个数据库中查询某个表数据，存放到datatable中，然后遍历datatable，看这些数据在另一个数据库的表中是否存在，存在的话就要更新，不存在就要插入。

　　就这个需求本身来说很简单，但是随着数据量的增大，之前通过循环遍历的方式就出现了性能问题。我在思索片刻后，给出的建议是分页查询和利用事务批量提交。

1.利用数据库事务批量提交

using (SqlTransaction transaction = targetConnection.BeginTransaction())
            {
                foreach (DataRow row in dataTable.Rows)
                {
                    if (CheckIfDataExists(targetConnection, transaction, row))
                    {
                        UpdateData(targetConnection, transaction, row);
                    }
                    else
                    {
                        InsertData(targetConnection, transaction, row);
                    }
                }

                transaction.Commit();
            }
        }

//下面两个方法都还可以优化，需要接收批量sql语句，所以可以修改成list<SqlCommand>，然后遍历执行，此处能说明问题即可
  private void UpdateData(SqlConnection connection, SqlTransaction transaction, DataRow row)
    {
        using (SqlCommand command = new SqlCommand("UPDATE YourTable SET YourUpdateStatement WHERE YourCondition", connection, transaction))
        {
            // Add parameters to your command here, based on your update statement and condition
            // command.Parameters.AddWithValue("@ParameterName", row["ColumnName"]);

            command.ExecuteNonQuery();
        }
    }

    private void InsertData(SqlConnection connection, SqlTransaction transaction, DataRow row)
    {
        using (SqlCommand command = new SqlCommand("INSERT INTO YourTable (YourColumns) VALUES (YourValues)", connection, transaction))
        {
            // Add parameters to your command here, based on your columns and values
            // command.Parameters.AddWithValue("@ParameterName", row["ColumnName"]);

            command.ExecuteNonQuery();
        }
    }

　　看到这里的时候，大家可以考虑下，以上方案还有什么优化的地方吗？

　　当然是有的，如果数据量持续增大，datatable这样直接加载到内存的方式恐怕会成为性能问题点吧，我们得考虑怎么优化才能避免将大数据一次性加载到内存，大部分同学第一个想到的就是分页，这个方案当然是没有错，但是还不够高级，给大家提示一个关键字“yield”，或许从聪明的你已经悟到了，接着往下看。

2.流式处理法

　　什么是流式处理法呢？

　　流式处理是一种处理数据的方式，它允许你在数据到达时立即处理，而不是等待所有数据都到达后再处理。这种方式特别适合处理大量数据，因为它不需要一次性加载所有数据到内存中。 在C#中，你可以使用yield return关键字来创建一个返回IEnumerable<T>的方法，这个方法可以在每次迭代时返回一个元素，而不是一次性返回所有元素。这就是一种流式处理的实现方式。

举个例子：

private IEnumerable<DataRow> GetDataFromSource()
    {
        using (SqlConnection sourceConnection = new SqlConnection(sourceConnectionString))
        {
            sourceConnection.Open();

            using (SqlCommand command = new SqlCommand("SELECT * FROM YourTable", sourceConnection))
            {
                using (SqlDataReader reader = command.ExecuteReader())
                {
                    DataTable dataTable = new DataTable();

                    while (reader.Read())
                    {
                        dataTable.LoadDataRow(reader.GetValues(), LoadOption.Upsert);
                        DataRow row = dataTable.Rows[dataTable.Rows.Count - 1];
                        yield return row;
                        dataTable.Clear();
                    }
                }
            }
        }

　　在这个示例中，GetDataFromSource方法每次迭代时返回一个DataRow，而不是一次性返回所有DataRow。这样，你就可以在每次迭代时处理一个DataRow

，而不需要一次性加载所有数据到内存中。但是，如果你的数据处理需要跨行操作，你可能需要使用其他的方法了，这个就不适用。

　　扫盲：yield一次只返回一个难道就不会多次访问数据库了吗？

　　在这个示例中，yield return并不会导致多次访问数据库。实际上，数据库查询只执行一次，然后使用SqlDataReader逐行读取结果。yield return只是在每次迭代时返回一个DataRow，而不是一次性返回所有DataRow。 当你在foreach循环中迭代GetDataFromSource()方法时，每次迭代都会从上次停止的地方继续，直到SqlDataReader读取完所有行。这意味着，虽然你每次只处理一个DataRow，但数据库查询只执行一次。

 

　　既然已经看到这里了，我们可以继续再考虑下关于性能优化，我们还能从哪些方面着手呢？

1. 代码层面：

- 使用更高效的数据结构和算法。

- 使用缓存避免多次数据库交互

- 减少不必要的计算和内存分配。

- 利用并行和异步编程提高性能。

- 使用性能分析工具定位和优化瓶颈。

 

2. Web API方面：

- 使用HTTP缓存减少不必要的请求。

- 使用Gzip或Brotli压缩减少响应大小。

- 使用分页、排序和过滤减少返回的数据量。

- 使用GraphQL或OData让客户端可以指定需要的数据。

 

3. 数据库方面：

- 使用索引加速查询。

- 使用批量操作减少数据库交互次数。

- 使用读写分离和数据库分片提高并发性能。

- 使用缓存减少数据库访问。

 

4. Nginx方面：

- 使用反向代理和负载均衡提高并发性能。

- 使用缓存减少后端服务器的负载。

- 使用Gzip压缩减少网络传输量。

 

5. CDN方面：

- 使用CDN加速静态资源的访问。

- 使用边缘计算将计算任务靠近用户。

 

6. 微服务方面：

- 使用服务间的异步通信减少等待时间。

- 使用服务的横向扩展提高并发性能。

- 使用服务的分区设计提高可扩展性。

 

- 根据业务需求，考虑使用redis、rabbitmq、mangoDB等等中间件

 

7. 其他方面：

- 使用自动扩缩容的云服务应对流量波动。

- 使用性能监控和日志分析工具定位性能问题。

- 使用容器和Kubernetes等技术提高部署和运行的效率。

- 使用链路追踪SkyWorking具体查看哪条链路的性能瓶颈

 

　　性能优化本身就是一个非常庞大的话题，需要具体问题具体分析，总的来说是，平常能用到的就是以上总结的这些点。技术永远是为业务服务的，根据不同的业务选择合适的技术是高级开发者必须要考虑的问题。今天分享就这些了，关于性能优化大家还有那些经验可以评论区分享！