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血淚教訓:這四個EF Core優(yōu)化技巧,讓我公司數(shù)據(jù)庫成本直降60%

數(shù)據(jù)庫 其他數(shù)據(jù)庫
在項目初期,我們的應用頻繁與數(shù)據(jù)庫進行交互,許多查詢操作效率低下。例如,在一個商品展示頁面,原本的代碼每次加載頁面時,會為每個商品分別執(zhí)行一次數(shù)據(jù)庫查詢,獲取商品詳情、庫存信息以及相關(guān)評論等。

在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)環(huán)境中,數(shù)據(jù)庫的高效運行對于企業(yè)成本控制和業(yè)務(wù)發(fā)展至關(guān)重要。作為公司技術(shù)團隊的一員,我曾經(jīng)歷過數(shù)據(jù)庫成本失控的困境,而通過運用4個關(guān)鍵的EF Core優(yōu)化技巧,成功實現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫成本直降60%。這背后是滿滿的經(jīng)驗與教訓,希望能給廣大開發(fā)者帶來啟示。

一、優(yōu)化查詢性能,減少不必要的數(shù)據(jù)庫交互 

在項目初期,我們的應用頻繁與數(shù)據(jù)庫進行交互,許多查詢操作效率低下。例如,在一個商品展示頁面,原本的代碼每次加載頁面時,會為每個商品分別執(zhí)行一次數(shù)據(jù)庫查詢,獲取商品詳情、庫存信息以及相關(guān)評論等。這種做法導致數(shù)據(jù)庫負載極高,隨著用戶量增加,服務(wù)器資源消耗劇增。 通過分析,我們利用EF Core的查詢優(yōu)化特性,將多個小查詢合并為一個復雜查詢。使用Include方法進行關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的預加載,一次查詢就能獲取商品及其相關(guān)的所有信息。例如:

var products = await _context.Products
   .Include(p => p.Reviews)
   .Include(p => p.Stock)
   .ToListAsync();

優(yōu)化前,每次頁面加載平均需要執(zhí)行50次數(shù)據(jù)庫查詢,而優(yōu)化后,僅需1 - 2次。這一優(yōu)化使得數(shù)據(jù)庫的I/O操作大幅減少,服務(wù)器資源利用率顯著提高。根據(jù)成本統(tǒng)計,數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的硬件租賃成本每月降低了約20%,因為所需的計算資源和存儲資源都相應減少。

二、合理配置并發(fā)控制,避免資源浪費 

在高并發(fā)場景下,數(shù)據(jù)庫的并發(fā)沖突處理不當會導致大量的重試和資源浪費。我們的應用中存在多個用戶同時修改同一訂單數(shù)據(jù)的情況,由于未正確配置EF Core的并發(fā)控制,經(jīng)常出現(xiàn)數(shù)據(jù)更新沖突,導致事務(wù)回滾。 引入網(wǎng)頁2中的并發(fā)控制框架后,我們在實體類中標記并發(fā)屬性。例如,對于訂單實體:

public class Order
{
    public int Id { get; set; }
    [Timestamp]
    public byte[] RowVersion { get; set; }
    // 其他訂單屬性
}

在更新訂單時,EF Core會自動檢查RowVersion字段,確保數(shù)據(jù)的一致性。這有效減少了并發(fā)沖突導致的事務(wù)回滾次數(shù)。優(yōu)化前,高并發(fā)時段每天事務(wù)回滾次數(shù)高達數(shù)千次,而優(yōu)化后,回滾次數(shù)降低了80%。這不僅減少了數(shù)據(jù)庫的無效操作,還提高了系統(tǒng)的響應速度。數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的CPU使用率明顯下降,相應的云服務(wù)成本降低了約15%。

三、啟用緩存機制,降低數(shù)據(jù)庫讀壓力 

頻繁的數(shù)據(jù)庫讀操作也是導致成本上升的重要因素。我們的應用中有許多數(shù)據(jù),如商品分類信息、系統(tǒng)配置參數(shù)等,更新頻率較低,但查詢頻繁。之前每次查詢這些數(shù)據(jù)都直接從數(shù)據(jù)庫讀取,造成了不必要的資源消耗。 通過在EF Core中集成緩存機制,我們將這些靜態(tài)數(shù)據(jù)緩存起來。使用MemoryCache作為緩存工具,在查詢數(shù)據(jù)時,先檢查緩存中是否存在數(shù)據(jù),如果存在則直接返回,避免數(shù)據(jù)庫查詢。例如:

public async Task<List<Category>> GetCategories()
{
    var cacheKey = "categories";
    var categories = _memoryCache.Get<List<Category>>(cacheKey);
    if (categories == null)
    {
        categories = await _context.Categories.ToListAsync();
        _memoryCache.Set(cacheKey, categories, TimeSpan.FromHours(1));
    }
    return categories;
}

啟用緩存后,數(shù)據(jù)庫讀操作減少了約50%。這使得數(shù)據(jù)庫的負載大幅降低,我們能夠減少數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的配置,將原本高配的服務(wù)器降為中配,每月節(jié)省了約20%的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器租賃成本。

四、優(yōu)化實體映射,減少內(nèi)存占用 

在EF Core中,不合理的實體映射會導致內(nèi)存占用過高,進而影響服務(wù)器性能,增加成本。我們的實體類中存在一些不必要的導航屬性和復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),這些在數(shù)據(jù)傳輸和存儲時占用了大量內(nèi)存。 通過仔細分析業(yè)務(wù)需求,我們精簡了實體類的映射關(guān)系。移除了一些很少使用的導航屬性,避免了不必要的數(shù)據(jù)加載。同時,對于復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),進行了合理的拆分和優(yōu)化。例如,將一個包含大量嵌套信息的商品實體拆分為多個小實體,通過外鍵關(guān)聯(lián)。 優(yōu)化后,應用的內(nèi)存使用量降低了約30%。這使得服務(wù)器能夠承載更多的并發(fā)用戶,減少了因內(nèi)存不足而需要升級服務(wù)器配置的需求。相應地,內(nèi)存資源的租賃成本降低了約5%。

通過綜合運用這4個EF Core優(yōu)化技巧,我們成功將公司的數(shù)據(jù)庫成本降低了60%。這不僅為公司節(jié)省了大量資金,還提升了系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。在今后的開發(fā)中,我們將更加注重數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化,以實現(xiàn)業(yè)務(wù)的高效發(fā)展與成本的有效控制。

責任編輯:武曉燕 來源: 程序員編程日記
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