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.NET 2.0遠程傳輸數據集的優化方法

編輯:.NET實例教程

     由於當前維護的項目的結構是:Winform + Webservice,所以在數據傳輸過程中消耗了很多的性能,因此在尋找一種簡便實用的優化方法..
  
    先是用BinaryFormatter序列化數據集,經過WebService傳輸後,客戶端接收到byte[]格式的數據,再反序列化,得到數據集,這種方式,在網絡傳輸時間延遲比較長的情況下效果比較明顯,否則,序列化和反序列化再傳輸二進制的時間甚至超過了直接傳送DataSet.所以是否采取這種二進制壓縮數據集就沒有多大意義了.
  
    後來找到上面第一篇台灣同胞的文章,才發現在Vs2005的DataSet已經添加了一個RemotingFormat,是采用另外一種方式壓縮的,(傳說中.Net1.1時期開源的DataSetSurrogate類)不過沒有找到這個在什麼地方下載,試了一下Vs2005裡面的,查詢12000條記錄,設置RemotingFormat = SerializationFormat.Binary;
  
    再序列化,通過WebService傳輸,客戶端接收,再反序列化,確實效果大大的優於直接傳送DataSet,不僅網絡傳輸中如此,即使本機,性能改善也非常明顯.
  
    下面分別是WebService裡面的方法和客戶端反序列化取DataSet的方法.
  
    1. 服務器上面取數據,填充數據集,轉換為二進制格式.
  
  /**//// <summary>
  /// Method for users data query with binaryFormatter
  /// </summary>
  /// <param name="err"></param>
  /// <returns></returns>
  public byte[] BinaryUserSelect(ref string err)
  {
   ClearCommand();
   m_commandStringBuilder.Append("SELECT * FROM t_Users ;");
   DataSet dsResult = new DataSet();
   byte[] bArrayResult = null;
   try
   {
    dsResult = SqlHelper.ExecuteDataset(m_currentConnectionString, CommandType.Text, m_commandStringBuilder.ToString());
    // 上面都是取數據的,無需關心.二進制壓縮數據集是下面一小段
    dsResult.RemotingFormat = SerializationFormat.Binary;
    MemoryStream ms = new MemoryStream();
    IFormatter bf = new BinaryFormatter();
    bf.Serialize(ms, dsResult);
    bArrayResult = ms.ToArray();
    ms.Close();
    //
   }
   catch (Exception ee)
   {
    err = ee.ToString();
   }
   return bArrayResult;
  }
  
    2. 通過WebService把byte[]格式的數據發送到客戶端,這裡就是WebService自己的事情了,我們無需關心
  
    3.客戶端接收到byte[]格式的數據,對其進行反序列化,得到數據集,進行客戶端操作.
  
  /**//// <summary>
&nbsp; /// Get user data with Binary format
  /// </summary>
  /// <returns></returns>
  public DataSet GetBinaryUserData()
  {
   string err = "";
   byte[] bUserData = svc.ByteArrayUserSelect(ref err);
   if (err != "")
   {
    MessageBox.Show(err);
    err = "";
    return null;
   }
   // 反序列化的過程
   MemoryStream ms = new MemoryStream(bUserData);
   IFormatter bf = new BinaryFormatter();
   object obj = bf.Deserialize(ms);
   DataSet dsResult = (DataSet)obj;
   //
   ms.Close();
   return dsResult;
  }
  
    同樣一台機器,手工生成12000條數據,在本地使用WebService分別讀取、傳輸並在客戶端顯示數據集和byte[]格式的數據,前者平均時間2.3秒,後者平均時間為1.7秒,之間的差別僅在傳輸過程的格式,還有後者需要的序列化和反序列化的時間.本地WebService傳輸的差別尚且如此,通過網絡傳輸的時間優化自然會更明顯..
  
    .Net1.1下面微軟提供的DataSetSurrogate開發包下載地址:http://support.microsoft.com/default.ASPx?scid=kb;en-us;829740
  
    對數據集序列化和反序列化的方法進行了一下簡單的封裝,使其可以得到重用的效果.見下面的類DatFormatter.
  
    通過GetBinaryFormatData方法可以轉換數據集為二進制,在服務器端使用,轉換數據集格式。發送,客戶端接收,得到二進制格式數據,使用RetrIEveDataSet方法,反序列化,得到數據集,進行客戶端操作。通過這些簡單的操作(序列化和反序列化,將數據壓縮),可以使數據集等體積龐大的對象在遠程傳遞中的時間大大減少,並且可以減少網絡中斷等問題對程序的影響。
  
  1using System;
  2using System.IO;
  3using System.Data;
  4using System.Runtime.Serialization;
  5using System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary;
  6
  7namespace Common
  8{
  9 public class DataFormatter
  10 {
  11 private DataFormatter() { }
  12 /**//// <summary>
  13 /// Serialize the Data of dataSet to binary format
  14 /// </summary>
  15 /// <param name="dsOriginal"></param>
  16 /// <returns></returns>
  17 static public byte[] GetBinaryFormatData(DataSet dsOriginal)
  18 {
  19 byte[] binaryDataResult = null;
  20 MemoryStream memStream = new MemoryStream();
  21 IFormatter brFormatter = new BinaryFormatter();
  22 dsOriginal.RemotingFormat = SerializationFormat.Binary;
  23
  24 brFormatter.Serialize(memStream, dsOriginal);
  25 binaryDataResult = memStream.ToArray();
  26 memStream.Close();
  27 memStream.Dispose();
  28 return binaryDataResult;
  29 }
  30 /**//// <summary>
  31 /// RetrIEve dataSet from data of binary format
  32 /// </summary>
  33 /// <param name="binaryData"></param>
  34 /// <returns></returns>
  35 static public DataSet RetrIEveDataSet(byte[] binaryData)
  36 {
  37 DataSet dataSetResult = null;
  38 MemoryStream memStream = new MemoryStream(binaryData);
  39 IFormatter brFormatter = new BinaryFormatter();
  40
 &nbsp;41 object obj = brFormatter.Deserialize(memStream);
  42 dataSetResult = (DataSet)obj;
  43 return dataSetResult;
  44 }
  45 }
  46}
  47 
  

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