Winform 系統調優

小白鼠條件：

以常見的樹形結構樹為例：

有兩張結構相同的表table1（1w資料），table2 (2w資料)，需要對比資料差異。

表結構如下：       id , parent_id, col1, col2, col3

正常做法是：

正常思想：

       循環table1，

一、充分利用緩存效果；

作業系統的高速緩存、磁盤緩存等等，都是利用混存技術來提高系統響應速度。充分利用緩存可以大幅提高系統的響應時間。口說無憑，還是找一個小白鼠來看看：

現有系統中有很多地方有“重新整理”的菜單，這個就是為了重新整理緩存資料預留。

一個現實的事例就是一個報表系統優化後，采用資料緩存後。用4-5小時不能出現的資料，現在用幾十分鐘就能出所有的資料了。

單獨使用dt.Select(conditinos) 進行資料過濾時，并不能成為性能的瓶頸，但是如何頻繁調用 dt.Select(condtions) 則需要注意對性能的影響了。

曾經遇到過這樣的資料， 由于其他原因，需要把目前符合條件的資料全部讀取出來（10w 左右的資料），由于資料結構中已經設定了 tree 的模型，是以需要把datatable 轉換成 tree ，這樣需要不斷的循環遞歸查找所有子節點，類似如下：

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.

}

你會發現，此處代碼将嚴重影響性能。

解決辦法，直接在外面用 緩存，建立一個 Hashtable <parent_id, DataRow> 于是内層的循環就可以直接在 Hashtable 中找資料，這樣可以大大提高相應的速度。

二、進行預處理過程；

觀察後續處理過程，增加預處理過程，将頻繁處理的資料進行預處理。理論同上。

三、大資料量分“頁”處理

來源于網頁制作過程中的思想。現在系統中有很多地方有它的影子，作業系統裡的頁，資料庫的事物處理過程，都是将大化小，小化了。

四、了解程式設計語言細節差異

五、良好的架構

對于系統中的設計，需要盡量避免UI層去了解資料結構方面的問題。比如：

設計一：良好的設計

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;

設計二：

Private DataRow mData= 0;

This.mData = row;

Public int Data

Return This.mData

This.mData = value;

這裡推薦使用一，在二種，已經暴露了資料庫實作的細節問題了。在 UI 層操作使用的時候必須知道每個 Data 裡面所對應的表結構，否則就會出現問題。而一中可以建立對應關系，一個 Column一個屬性，這樣直接操作 Item.ID 就可以了。而且以後使用時也比較友善。

Ps: 設計 二 也可以引起性能問題：

Public int Layer

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

雖然一個簡單的 Item.Layer 也可能造成系統性能的瓶頸。調用次數少則可以，但是如何調用這個屬性進行判斷時候需要達到 100w 或則達到了 1000w 呢？ 任何一個小的性能改進就會被無限放大。