在通过WebService处理大数据量数据时出现如下错误: soap fault: 运行配置文件中指定的扩展时出现异常. ---> 超过了最大请求长度. 解决方法: 因为上传的文件大于系统默认配置的值,asp.net web service默认的请求长度是4M. 1.针对单个项目,只需修改Web.config就可以了: 修改配置可以在web.config中重新设置,如下:<configuration><system.web><httpRuntime maxRequest

设置RemotingFormat = SerializationFormat.Binary;再序列化,通过WebService传输,客户端接收,再反序列化,确实效果大大的优于直接传送DataSet,不仅网络传输中如此,即使本机,性能改善也非常明显. 下面分别是WebService里面的方法和客户端反序列化取DataSet的方法. 1. 服务器上面取数据,填充数据集,转换为二进制格式. /// <summary> /// Method for users data query with bina

WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <customBinding> <bindi

WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <customBinding> <bindi

原文:大数据量传输时配置WCF的注意事项 WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <custom

1.直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时的应用时,采用此种模式. 2.返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 特点:字节数组流的处理模式: 优点:易于处理,可以中文内容起到加密作用: 缺点:大数据量的传递处理慢,较消耗网络资源: 建议:当系统需要进行较大数据交换时采用.

直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 案例 直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时

文章内容列表:1． 场景:2． 解决方案3. WCF契约与服务实现设计静态图4. WCF契约与服务实现设计详细说明6. 服务端启动服务代码:7. 客户端代码8.   WCF大数据量传输解决方案源码下载 1． 场景: WCF在网络传输中,大数据量传输造成网络阻塞,宽带无法承受: 2． 解决方案 解决WCF在网络传输中的大数据量问题: A．需要把相关数据序列化成字节流,再对字节流进行压缩,再进行传输,到了客户端再做反向操作便可获得原始数据. B．如果压缩后的数据仍然较大时,可以再压缩流后,再对流进行

开发中所用的数据需要通过WCF进行数据传输,结果就遇到了WCF大量传输问题 也就是提示System.Net.Sockets.SocketException: 远程主机强迫关闭了一个现有的连接 网上解决方案都是千篇一律互相转发的,并且没有明确的解决方案或者按照,各个博客中的解决方案都没能解决这个问题. 为此我整整浪费了一天时间用来解决这个问题,而且用了最笨的办法一点点的尝试网上所查到的方案.对于精研WCF来说的这可能是一个小问题,但是对于仅仅了解wcf,一知半解的会很困惑.将解决方案贴出来希望能帮

wcf传输Dataset大数据量 -压缩(一) 由于WCF不能传输DataTable(不能序列化),所以更多项目中都会使用DataSet作为查询集合的首选返回类型,但是由于DataSet会生成很多的状态信息等,所以DataSet体积也会变大,有几种改变DataSet大小的方法. 1.将DataSet的RemotingFormat属性设置为Binary (默认是xml)  <=>  2.使用开源的压缩组件“ICSharpCode.SharpZipLib.dll”进行压缩 <=> 不言

 1 . 问题概述 当报表运算完成时,客户端经常需要调用润乾自带的runqianReport4Applet.jar来完成打印操作, 然而数据量比较大的时候,会导致无法加载完成,直至applet内存溢出 为了解决这个问题我们提出了打印分页传输方案. 2 . 案例 南通烟草局 3. 解决思路 1.打印窗口显示时,先向服务器申请第一页,并显示第一页. 2.在预览窗口按下一页或最后页按钮时,如果此页还没有从服务器取过来,那么先将之取过来并显示. 3.在打印窗口中依然可以改变页面设置.分栏数.缩放打印

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题.本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计. Value List Handler模式及其局限性 在J2EE应用中,对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验,比如Value List Handler设计模式就

1. Excel2003与Excel2007 两个版本的最大行数和列数不同,2003版最大行数是65536行,最大列数是256列,2007版及以后的版本最大行数是1048576行,最大列数是16384列. excel2003是以二进制的方式存储,这种格式不易被其他软件读取使用:而excel2007采用了基于XML的ooxml开放文档标准,ooxml使用XML和ZIP技术结合进行文件存储,XML是一个基于文本的格式,而且ZIP容器支持内容的压缩,所以其一大优势是可以大大减小文件的尺寸. 2. 大批

从总体上来看,对于大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发,需要合理的加大服务器和带宽的投入,并且需要充分的利用系统中软件.硬件的缓存机制,将能缓存的内容都进行缓存存储,减少计算层和存储层的压力. 2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层,并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理,并且在开发的过程中需要采用Java SDK中并发包(Concurrency)进行编码实现. 3.存储

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

10.10.6  大数据量插入优化 在很多涉及支付和金融相关的系统中,夜间会进行批处理,在批处理的一开始或最后一般需要将数据回库,因为应用和数据库通常部署在不同的服务器,而且应用所在的服务器一般也不会去安装oracle客户端,同时为了应用管理和开发模式统一,很多会利用mybatis的foreach collection特性,如下: <insert id="batchInsertStudent" parameterType="List"> insert i

PGIS大数据量点位显示方案 问题描述 PGIS在地图上显示点位信息时,随点位数量的增加浏览器响应速度会逐渐变慢,当同时显示上千个点时浏览器会变得非常缓慢,以下是进行的测试: 测试环境: 服务器: CPU:Intel(R) Xeon(R) 2.00GHz ,4核 内存:2G 客户端: CPU: E5200@ 2.59GHz, 2核 内存:2G 下面是测试结果: 点位数量 IE内存占用 平均响应时间 放大缩小 点击响应时间 100 44.22M 基本无延时 1 S 基本无延时 400 49.09M

Excel下载 首先大数据量的下载,一般的Excel下载操作是不可能完成的,会导致内存溢出 SXSSFWorkbook 是专门用于大数据了的导出 构造入参rowAccessWindowSize 这个参数,会指定一个sheet可读取的row数目,超过该数目的row,会被写入到磁盘文件中,进而不能在通过getRow访问到,通过这种方式,内存使用空间就缩小很多了. 需要注意的是,如果该值指定为-1,说明不限制行数,所有记录都写入内存中:该值不能取0,因为这意味着任何新row都会写入磁盘,进而不能访问,

spring Batch实现数据库大数据量读写 博客分类: spring springBatchquartz定时调度批处理  1. data-source-context.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w