一、需求背景

1、最近项目要求高频次地读写数据,数据量也不是很大,多表总共加起来在百万条上下。

单表最大的也在25万左右,历史数据表因为不涉及所以不用考虑,

难点在于这个规模的热点数据,变化非常频繁。

数据来源于一些检测设备的采集数据,一些大表,有可能在极短时间内(如几秒钟)可能大部分都会变化,

而且主程序也有一些后台服务需要不断轮询、读写某种类型的设备,所以要求信息交互时间尽可能短。

2、之前的解决方案是把所有热点数据,统一加载到共享内存里边,到也能够支撑的住(毫秒级的),但是由于系统架构升级,之前的程序(20年前的)不能兼容。

只能重新写一个,最先想到的是用redis,当时把所有API重写完成后,测试发现效率不行,是的,你没有看错,redis也是有使用范围的。

3、redis读写非常快,但是对于大批量读写操作我觉得支持不够,虽然redis支持批量读写,但是效率还是不够快,

对于字符串(string)类型的批量读写,我测试过;效率比较好的在每批次200 至 250条之间,处理20万条数据耗时5秒左右, (PC机,8G,4核)

而对于有序集合(sorted set)类型,批量写的操作用起来非常别扭,而且没有修改API(如有其他方式请指教),我测试过,效率没string类型那么高

其他类型不适合我的业务场景,就没考虑使用了

4、所以项目组最后决定还是用回共享内存,先决定在.net环境下使用c#的共享内存,这个功能可能使用的人不多,其实在.net4.0版本就已经集成进来了

在System.IO.MemoryMappedFile命名空间下。这个类库让人很无语,因为里边能用的只有Write、Read这2种方法,而且只是针对字节的操作

需要非常多的类型转换,非常麻烦!想想,只能以字节为单位去构建一个需要存放百万级数据的内存数据库,得多麻烦?

需要手动搞定索引功能,因为要支持各种查询,最后花了一天的时间写完DEMO,最后测试后发现效率并没有很大提高,因为当时加了互斥量测试,

但是离毫秒级差得远。这个技术点有兴趣的可以了解下,园子里有,如:https://www.cnblogs.com/zeroone/archive/2012/04/18/2454776.html

二、没错,第一节写的太多了

1、最后分析,这应该是c#语言的瓶颈,c#对于这种骚操作是不那么成熟的。

2、最后瞄来瞄去,决定使用VC开发一个dll,在里边封装对内存数据的读写功能,然后c#调用

3、本人的C、C++不那么熟、参考了一些实例,比如园子里的:http://www.cnblogs.com/cwbcwb505/archive/2008/12/08/1350505.html

4、是的,你没有看错,2008年的,我还看到一篇更早的,看来底层开发C、C++那么经久不衰不是没有道理的,很多技术现在都在用

5、看看什么是共享内存

三、开始写代码了

1、首先建2个控制台项目,支持MFC,

2、先这样:一个负责创建共享内存,初始化数据

3、再这样:一个读写数据测试,最后修改

4、最后修改下图片细节,测试一下,看看效果

5、完成了,see, 是不是很简单呀?都会了吗?

四、真的要贴代码了

1、先定义个枚举返回状态

 typedef enum
{
Success = ,
AlreadyExists = ,
Error = ,
OverSize =
}enumMemory;

2、再定义个结构体用来测试

 typedef struct
{
int TagID;
char TagName[];
int Area;
double EngVal;
double UpdateTime;
double RawMax;
double RawMin;
double RawVal;
char Name[];
char Al;
double ASTime;
char MaskState;
double AMTime;
char Cf;
char Tdf;
char AlarmCode[];
}TENG;

3、开始创建共享内存

     int Create(UINT size)
{
// Data
HANDLE fileMap = CreateFileMapping(INVALID_HANDLE_VALUE, NULL, PAGE_READWRITE, , size, “Name”); if (fileMap == NULL || fileMap == INVALID_HANDLE_VALUE)
return Error; if (GetLastError() == ERROR_ALREADY_EXISTS)
return AlreadyExists; // init
void *mapView = MapViewOfFile(fileMap, FILE_MAP_WRITE, , , size); if (mapView == NULL)
return Error;
else
memset(mapView, , size); return Success;
}

4、再开始写数据

     int Write(void *pDate, UINT nSize, UINT offset)
{
// open
HANDLE fileMap = OpenFileMapping(FILE_MAP_WRITE, FALSE, “Name”); if (fileMap == NULL)
return Error; // hander
void *mapView = MapViewOfFile(fileMap, FILE_MAP_WRITE, , , nSize); if (mapView == NULL)
return Error;
else
WriteDataPtr = mapView; // write
memcpy(mapView, pDate, nSize); UnmapViewOfFile(pMapView);
return Success;
}

5、开始读数据

     int Read(void *pData, UINT nSize, UINT offset)
{
// open
HANDLE fileMap = OpenFileMapping(FILE_MAP_READ, FALSE, GetTableName()); if (fileMap == NULL)
return Error; // hander
void *pMapView = MapViewOfFile(fileMap, FILE_MAP_READ, , , nSize); if (pMapView == NULL)
return Error;
else
ReadDataPtr = pMapView; memcpy(pData, (pMapView, nSize); UnmapViewOfFile(pMapView);
return Success;
}

6、OK了,不复杂,网上都有这些资料,最后我们贴上测试程序

 int _tmain(int argc, TCHAR* argv[], TCHAR* envp[])
{
int length = ;
CEng * ceng = new CEng();
DWORD dwStart = GetTickCount(); for (int i = ; i < length; i++) {
TENG eng;
ceng->Read(&eng, ceng->size, ceng->size * i); eng.EngVal = i;
ceng->Write(&eng, ceng->size, (i*ceng->size)); if (i % == || i == length - )
printf("正在读写的Eng.TagName:%s \n", eng.TagName);
} printf("总条数%d,耗时:%d 毫秒 \n", length, GetTickCount() - dwStart); // 验证数据
TENG eng5000;
ceng->Read(&eng5000, ceng->size, ceng->size * );
printf("\n验证数据 \n");
printf("第5000个Eng的TagID:%d, EngVal:%lf \n", eng5000.TagID, eng5000.EngVal); scanf_s("按任意键结束");
return ;
}

7、还有写测试程序

 int _tmain(int argc, TCHAR* argv[], TCHAR* envp[])
{
int length = ;
CEng * ceng = new CEng();
ceng->Create(ceng->size * length); DWORD dwStart = GetTickCount(); for (int i = ; i < length; i++)
{
TENG eng;
memset(&eng, , ceng->size); eng.TagID = i;
sprintf_s(eng.AlarmCode, "AlarmCode.%d", i);
sprintf_s(eng.TagName, "TagName.%d", i); if (i % == || i == length - )
printf("正在写入的Eng.TagName:%s \n", eng.TagName); ceng->Write(&eng, ceng->size, (i*ceng->size));
} // print time
printf("写入数据完毕,总条数:%d\n", length);
printf("初始化值共享内存区耗时:%d 毫秒 \n", GetTickCount() - dwStart); scanf_s("按任意键结束");
return ;
}

8、当然得再贴一遍啦

五、差点忘记做成DLL了

1、定义外部函数

 extern "C" __declspec(dllexport) int ReadFromSharedMemory(TENG *pData, int nSize, int offset)
{
return ceng->Read(pData, nSize, offset);
} extern "C" __declspec(dllexport) int WriteToSharedMemory(void *pData, int nSize, int offset)
{
return ceng->Write(pData, nSize, offset);
}

2、好了,VC到此为止,可以去领盒饭了,c#进场

     public class Lib
{
[DllImport("ConsoleApplication4.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
public static extern int ReadFromSharedMemory(IntPtr pData, int nSize, int offset); [DllImport("ConsoleApplication4.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
public static extern int WriteToSharedMemory(IntPtr pData, int nSize, int offset);
}

3、c#测试一下

 static void Main(string[] args)
{
var length = ;
var startTime = DateTime.Now;
var size = Marshal.SizeOf(typeof(TEng));
var intPtrOut = Marshal.AllocHGlobal(size);
var intPtrIn = Marshal.AllocHGlobal(size); for (var i = ; i < length; i++)
{
Lib.ReadFromSharedMemory(intPtrOut, size, size * i); var eng = Marshal.PtrToStructure<TEng>(intPtrOut);
eng.EngVal = i; Marshal.StructureToPtr(eng, intPtrIn, true);
Lib.WriteToSharedMemory(intPtrIn, size, size * i); if (i % == )
Console.WriteLine("eng.TagID:{0}", eng.TagID);
} Console.WriteLine("总条数{0},耗时:{1} 毫秒", length.ToString(),
(DateTime.Now - startTime).TotalMilliseconds.ToString()); // 验证数据
var intPtr100 = Marshal.AllocHGlobal(size);
Lib.ReadFromSharedMemory(intPtr100, size, size * ); var eng100 = Marshal.PtrToStructure<TEng>(intPtr100); Console.WriteLine();
Console.WriteLine("验证数据");
Console.WriteLine("第100个Eng的TagID:{0},EngVal:{1}", eng100.TagID, eng100.EngVal); Console.ReadKey();
}

4、165毫秒,相比在VC下运行,差了一个数量级,但是,也不错了;

因为c#环境下需要不断的Marshal.PtrToStructure、Marshal.StructureToPtr,频繁地把数据在托管内存俞共享内存之间搬运

是需要耗费时间的,这点有更好处理方式的请指教,

六、因为跨线程、进程,所以要考虑加入互斥量哦

1、很简单,MFC下有现成的类CMutex,加在Write里边在看看效率

互斥量是需要耗费资源的,多了将进100毫秒

2、读写都加上互斥量试试看

又多了80多毫秒,

鱼与熊掌不可兼得啊。要根据实际运用场景觉得是否加上互斥量

好了,人家51去游玩、我却宅家里码程序,可见我的趣味还是挺高的,洗澡、洗衣服、然后去吃饭、一天没进食了,

.net环境下跨进程、高频率读写数据的更多相关文章

  1. C# .Net 多进程同步 通信 共享内存 内存映射文件 Memory Mapped 转 VC中进程与进程之间共享内存 .net环境下跨进程、高频率读写数据 使用C#开发Android应用之WebApp 分布式事务之消息补偿解决方案

    C# .Net 多进程同步 通信 共享内存 内存映射文件 Memory Mapped 转 节点通信存在两种模型:共享内存(Shared memory)和消息传递(Messages passing). ...

  2. 生产环境下JAVA进程高CPU占用故障排查

    问题描述:生产环境下的某台tomcat7服务器,在刚发布时的时候一切都很正常,在运行一段时间后就出现CPU占用很高的问题,基本上是负载一天比一天高. 问题分析:1,程序属于CPU密集型,和开发沟通过, ...

  3. 生产环境下JAVA进程高CPU占用故障排查---temp

    问题描述:生产环境下的某台tomcat7服务器,在刚发布时的时候一切都很正常,在运行一段时间后就出现CPU占用很高的问题,基本上是负载一天比一天高. 问题分析:1,程序属于CPU密集型,和开发沟通过, ...

  4. [评测]低配环境下,PostgresQL和Mysql读写性能简单对比(欢迎大家提出Mysql优化意见)

    [评测]低配环境下,PostgresQL和Mysql读写性能简单对比 原文链接:https://www.cnblogs.com/blog5277/p/10658426.html 原文作者:博客园--曲 ...

  5. spark最新源码下载并导入到开发环境下助推高质量代码(Scala IDEA for Eclipse和IntelliJ IDEA皆适用)(以spark2.2.0源码包为例)(图文详解)

    不多说,直接上干货! 前言   其实啊,无论你是初学者还是具备了有一定spark编程经验,都需要对spark源码足够重视起来. 本人,肺腑之己见,想要成为大数据的大牛和顶尖专家,多结合源码和操练编程. ...

  6. jdk1.8源码包下载并导入到开发环境下助推高质量代码(Eclipse、MyEclipse和Scala IDEA for Eclipse皆适用)(图文详解)

    不多说,直接上干货! jdk1.8 源码, Linux的同学可以用的上. 由于源码JDK是前版本的超集, 所以1.4, 1.5, 1.6, 1.7都可以用的上.     其实大家安装的jdk路径下,这 ...

  7. delphi R3下 跨进程获取DLL信息 NtQueryInformationProcess

    unit APIUnit; { GetProcessModuleHandle API Unit Ring3调用NtQueryInformationProcess实现跨进程获取DLL句柄 } inter ...

  8. Docker环境下的Mysql8 实现主从数据库数据同步方案

    本文记录下通过MySQL Replication在Docker环境下,通过多个容器 实现数据库主从配置. MySQL Replication就不多解释了,简单说就是MySQL非常出色的一个功能,该功能 ...

  9. Centos 7环境下配置MySQL 5.7读写分离

    1.实验目的: 实现在Centos 7系统环境下,MySQL5.7读写分离. 2.实验条件: MySQL主服务器:Centos 7桌面环境,IP:10.10.11.31 MySQL从服务器:Cento ...

随机推荐

  1. python/进程线程的总结

    python/进程线程的总结 一.进程和线程的描述: 进程:最小的资源管理单位 线程:最小的执行单位 执行一个进程时就默认执行一个线程(主线程) 进程和线程的工作方式: 串行: 假如共有A.B.C任务 ...

  2. python继承——封装

    python继承--封装 1 为什么要封装 封装数据的主要原因是:保护隐私 封装方法的主要原因是:隔离复杂度 2 封装分为两个层面 第一个层面的封装(什么都不用做):创建类和对象会分别创建二者的名称空 ...

  3. 安卓手机USB共享网络给PC上网

    开端 哈哈,最近我又发现了一个校园网的漏洞,但是只能手机连接,于是就想手机连接之后通过usb共享给电脑上网. 在手机上连接校园网WiFi,开启USB网络共享并且连接电脑之后,却发现电脑十分的卡顿!CP ...

  4. pandas(七)数据规整化:清理、转换、合并、重塑之合并数据集

    pandas对象中的数据可以通过一些内置的方式进行合并: pandas.merge 可根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠 ...

  5. PageRank之基于C C#的基本实现

    重点不是说PageRank是什么,而是怎么用代码实现 什么是PageRank? PageRank,网页排名,又称网页级别.Google左侧排名或佩奇排名,是一种由[1]  根据网页之间相互的超链接计算 ...

  6. html框架练习-基本网页制作

    index.html <html> <head> <title>html框架</title> <meta charset="utf-8& ...

  7. [转]Python多进程并发操作中进程池Pool的应用

    Pool类 在使用Python进行系统管理时,特别是同时操作多个文件目录或者远程控制多台主机,并行操作可以节约大量的时间.如果操作的对象数目不大时,还可以直接使用Process类动态的生成多个进程,十 ...

  8. Ubuntu 18.04 LTS修改 国内源(以中科大源为例)

    国内有很多Ubuntu的镜像源,包括阿里的.网易的,还有很多教育网的源,比如:清华源.中科大源. 我们这里以中科大的源为例讲解如何修改Ubuntu 18.04里面默认的源. 可以进入这个链接进行下载: ...

  9. selenium chrome浏览器与chrome.driver的对应关系

    看到网上基本没有最新的chromedriver与chrome的对应关系表,便兴起整理了一份如下,希望对大家有用: chromedriver版本 支持的Chrome版本 v2.34 v61-63 v2. ...

  10. [Codeforces 176B]Word Cut

    Description 题库链接 给你两个字符串 \(S\) 和 \(T\) ,准许你 \(k\) 次操作,每次将字符串左右分成两个非空的部分,再交换位置,问你有多少种不同的操作方法将 \(S\) 串 ...