Winform 系统调优

小白鼠条件：

以常见的树形结构树为例：

有两张结构相同的表table1（1w数据），table2 (2w数据)，需要对比数据差异。

表结构如下：id , parent_id, col1, col2, col3

常规做法是：

常规思想：

循环table1，

一、充分利用缓存效果；

操作系统的高速缓存、磁盘缓存等等，都是利用混存技术来提高系统响应速度。充分利用缓存可以大幅提高系统的响应时间。口说无凭，还是找一个小白鼠来看看：

现有系统中有很多地方有“刷新”的菜单，这个就是为了刷新缓存数据预留。

一个现实的事例就是一个报表系统优化后，采用数据缓存后。用4-5小时不能出现的数据，现在用几十分钟就能出所有的数据了。

单独使用dt.Select(conditinos) 进行数据过滤时，并不能成为性能的瓶颈，但是如何频繁调用 dt.Select(condtions) 则需要注意对性能的影响了。

曾经遇到过这样的数据，由于其他原因，需要把当前符合条件的数据全部读取出来（10w 左右的数据），由于数据结构中已经设定了 tree 的模型，所以需要把datatable 转换成 tree ，这样需要不断的循环递归查找所有子节点，类似如下：

Demo：

Foreach (DataRow parent in dt.Rows)

{

String conditions = String.Format(“parent_id = {0}”, parent[“id”].ToString());

DataRow[] rowsChild = dt.Select(conditions);

Foreach(DataRow child in rowsChild)

{

// do any thing you want.
}
}

你会发现，此处代码将严重影响性能。

解决办法，直接在外面用缓存，创建一个 Hashtable <parent_id, DataRow> 于是内层的循环就可以直接在 Hashtable 中找数据，这样可以大大提高相应的速度。

二、进行预处理过程；

观察后续处理过程，增加预处理过程，将频繁处理的数据进行预处理。理论同上。

三、大数据量分“页”处理

来源于网页制作过程中的思想。现在系统中有很多地方有它的影子，操作系统里的页，数据库的事物处理过程，都是将大化小，小化了。

四、了解编程语言细节差异

五、良好的架构

对于系统中的设计，需要尽量避免UI层去了解数据结构方面的问题。比如：

设计一：良好的设计

Public class Item

{

Private int mID = 0;

/// Just for Business layer

Public Item(DataRow row)

{

This.mID = ((IConvertible)row[“id”]).ToInt32(null);
}

Public int ID

{

Get

{

Return this.mID;
}

Set

{

This.mID = value;
}
}
}

设计二：

Public class Item

{

Private DataRow mData= 0;

/// Just for Business layer

Public Item(DataRow row)

{

This.mData = row;
}

Public int Data

{

Get

{

Return This.mData
}

Set

{

This.mData = value;
}
}
}

这里推荐使用一，在二种，已经暴露了数据库实现的细节问题了。在 UI 层操作使用的时候必须知道每个 Data 里面所对应的表结构，否则就会出现问题。而一中可以建立对应关系，一个 Column一个属性，这样直接操作 Item.ID 就可以了。而且以后使用时也比较方便。

Ps: 设计二也可以引起性能问题：

Public int Layer

{

Get

{

Return mData.IsNull(“Layer”) ? 0 : Convert.ToInt32(mData[“layer”]);
}
}

虽然一个简单的 Item.Layer 也可能造成系统性能的瓶颈。调用次数少则可以，但是如何调用这个属性进行判断时候需要达到 100w 或则达到了 1000w 呢？任何一个小的性能改进就会被无限放大。

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