[转载]C# 大型电商项目性能优化（一） - Leon.Chen - 博客园

经过几个月的忙碌，我厂最近的电商平台项目终于上线，期间遇到的问题以及解决方案，也可以拿来和大家多做交流了。

我厂的项目大多采用C#.net，使用逐渐发展并流行起来的EF（Entity Framework）框架，并搭配使用丹麦的一款主打CMS, DMS的.net web应用程序sitecore。

本篇为基础篇，侧重于阐述编码规范和一些编码技巧对系统性能的影响。不规范的编码方式，可能对单个方法或模块产生的性能影响是微不足道的，但在大型电商项目中，高并发的场景随处可见，欠妥的编码方式，可能会对整个系统的性能及用户体验，造成很大的影响。

作为电商项目，对性能影响最明显的模块，莫过于下订单及修改库存。在高并发场景下，这些模块的数据库存取的性能要求是非常高的，少许的性能浪费，都可能使系统在使用中的表现差强人意。

首先，我们来阐述一下EF框架下得编码规范。这里我们可以参考msdn关于IQueryable<T>及IEnumerable<T>的介绍：

对于在内存中集合上运行的方法（即扩展 IEnumerable< T> 的那些方法），返回的可枚举对象将捕获传递到方法的参数。在枚举该对象时，将使用查询运算符的逻辑，并返回查询结果。

与之相反，扩展 IQueryable <T> 的方法不会实现任何查询行为，但会生成一个表示要执行的查询的表达式树。查询处理由源 IQueryable<T> 对象处理。

IQueryable<T> 会生成一个查询表达式树，并不会将数据直接取出来，但该对象的扩展方法为我们提供了大量的高效辅助功能，例如判断数据是否存在的Any()，查询数据数量 的Count()，统计计数属性的Sum()等，EF会帮助我们生成最优的SQL，以减少数据库存取时的性能损耗。这些方法，我们都可以用比较笨拙的编码 方式进行实现，但其效率会低很多。

另外，编码过程中应尽可能避免使用ToList()方法及GetById()方法，这里依旧可以参考msdn，但笔者可以直白地去描述：采用这两种 方法后，程序会直接将数据从数据库中读取出来，并加载到内存，接下来我们可以直接操作这些实实在在的数据，并使用List<T>所扩展的方 法。然而这种方案会造成以下性能问题：

1.将未经业务处理的表达式树直接用来查询数据，其数据量太大，数据库的存取，磁盘的IO，都需要消耗大量的时间和空间。

2.EF支持的导航属性，会将相关联的对象都查出来，届时庞大的数据又拥有更庞大的分支，让内存和CPU飙升。

为了避免上述问题，EF为我们提供了行之有效的方法：

1.查询初期少用ToList()及GetDtoById()方法。

2.查询过程中，使用Select()和SelectMany()方法，只选取自己所需要的属性或对象。

为了看出不规范的编码方式带来的性能损耗，我们来看一段例子比较：

1.以下是只选取自己所需的属性的代码：

提交订单耗时的截图：

2.采用GetById()方法：

var productSKU = unitOfWork.ProductSku.GetByID(item.SKUId);

提交订单耗时截图：

笔者电脑老旧，该数据在i5 8G ram的计算机中仅需要200ms的时长，在性能更强的服务器上耗时更短。

从对比中我们可以看到：仅仅只修改了一个方法，程序请求的耗时竟有将近一倍的误差！如果我们的代码中充斥着这种懒惰的不规范写法，在高并发场景下，系统会被拖得很慢，甚至会出现程序报错。

接下来，我们说下抛开EF框架的做法，擅长SQL编程的园友，可能会不屑EF的提供的各种方案，直接写SQL，采用ADO不是更快吗？的确，直接运行sql会让程序更快，ADO的速度是大家所认可的。EF也支持大家使用直接编写sql的方式：

var productSKU = dbContext.Database.SqlQuery<ProductSku>(sqlStr);

如果sql编程功力深厚，笔者是非常支持这种编程方案的。但EF框架也有其天生的优势：

1.EF框架让更多的初级软件从业者更快地学习和编写程序

2.EF提供的完善的扩展方法，帮助软件从业人员实现各种功能

3.规范编写的EF C#代码，并不会比原生的sql慢太多

这让笔者想起C#.net与Java程序员之间的矛盾^_^。笔者因为机缘巧合，也写过一段时间的Java。

二者的设计理念确实有所不同：

1.C#.net让初学者更快地入门，提供了更多的类库和方法，其出色的IDE让编程人员省心省力。且C#.net已经开源。

2.Java则需要编程人员做更多的思考，自己配置环境变量，自己敲命令行，让编程人员在思考的过程中加深对计算机原理、操作系统和软件工程的认识。

毫无疑问：两者都是当代最出色的高级程序语言（PHP,Python,JavaScript等的同行勿喷^_^）与其花时间争论谁才是最好的语言，不如兼而学之。

以上是本次性能优化介绍的基础篇，后续会为大家带来数据库层面的优化经验及体会。