binary 方式要比soap快,体积小;vs2005比2003块,下边是详细的数据比较(序列化了一个比较大的对象)
1:在vs2003下,binary方式的速度快一倍,体积小7倍
Vs2003
|
Size (体积) |
Serializer(序列化) |
Deserializer(反序列化) |
binary |
915k |
4750ms |
9453ms |
soap |
6737k |
10625ms |
25187ms |
比率 |
1:7 |
1:2 |
1:2 |
2:在vs2005种,binary方式速度快4-7倍,体积小7倍
Vs2005
|
Size (体积) |
Serializer(序列化) |
Deserializer(反序列化 |
binary |
921k |
1046ms |
948ms |
soap |
6775k |
5078ms |
6812ms |
比率 |
1:7 |
1:4 |
1:7 |
然后横向比较
3:binary方式在2003和2005种体积不变,速度快4-10倍
binary
|
Size (体积) |
Serializer(序列化) |
Deserializer(反序列化 |
2003 |
915k |
4750ms |
9453ms |
2005 |
921k |
1046ms |
948ms |
比率 |
1:1 |
4:1 |
10:1 |
4:soap方式在2003和2005下体积不变,速度快2-4倍
soap
|
Size (体积) |
Serializer(序列化) |
Deserializer(反序列化 |
2003 |
6737k |
10625ms |
25187ms |
2005 |
6775k |
5078ms |
6812ms |
比率 |
1:1 |
2:1 |
4:1 |
结论:
使用bin方式可以缩短时间2倍以上,体积减少7倍多
Vs2005缩短了序列化时间,bin可达10倍;体积不变
其他
bin方式不能跨平台,soap可以
下面是从“WEB SERVICE 上返回大数据量的DATASET”应用实例
众所周知,如果不用其它方法,直接从WEB SERVICE上传回一个10W条记录的DATASET,可想而知的后果是什么,cpu要占用 100%,且要等上几分钟,这是任何一个项目都无法忍受的.在我上网找资料的过程中,试验了几种不同的方法,如通过压缩SOAP改善XML Web service性能,这篇文章所介绍的方法用了SOAP扩展,是通过在WEB SERVICE端用已经过时了的NZIPLIB库来压缩SOAP响应,据称文本压缩率可达80%.文章里面的代码是VB.NET的,费了好大劲翻译成C#的,照上面建项目,但是很可惜,我没有编译成功,总是出错.
这里我找我建好的项目提供大家下载,大家有时间看看是什么问题. SOAP压缩代码下载
而后,找到了用序列化的方式来减少网络传输量,Microsoft .NET Framework 1.x 中内建两种将物件序列化的 Formatter类别,Soapformatter 和 BinaryFormatter,两种方式均能减轻网络传输量提高性能,但Soapformatter方式传输的方式其实还是XML形式,加了很多XML标识,因此压缩率不是很理想,BinaryFormatter用纯二进制的方式序列化DATASET,能使压缩率大大提高,这是台湾作者李匡正 (台灣微軟應用架構技術經理提供的例子里对sql范例库northwind的测试结果:
|
Soapformatter |
BinaryFormatter |
Dataset 序列化後 Bytes 數 |
1,953,078 |
1,448,399 |
很显示然BinaryFormatter 明显优于Soapformatter ,而我也确实用了BinaryFormatter 这种方式实现了提高效率.
再者,用微软提供的DataSetSurrogate 类可以此基础上进一步压缩数据大小,DataSetSurrogate 在.net 2.0里自带。这是比较结果.
Soapformatter | BinaryFormatter | |
Dataset 序列化後Bytes數 | 1,078 | 1,399 |
DataSetSurrogate 序列化後Bytes數 | 2,371,942 | 575,684 |
在这里,有两种方式:可把序列化后的数据用文件形式保存在客户端硬盘;也可用Byte[]方式传回客户端,以下是代码。
web service 端(文件形式)
客户端 web service 端(Byte[]方式)
客户端
@H_240_1502@
我个人觉得用byte[]方式会安全些,毕竟不用在客户端产生文件,不用担心数据的安全。当然作为从网络上读取数据来说,10W条是一个不小量,所有的方式包括压缩,序列化等都是权宜之计,而不是长久之计,在使用当中,我用以上的方法虽然能使网络传输量降低,且可在很短时间内就把数据显示在DATAGRID上,但cpu的开销却达到了100%,这是我一直头疼的。我后来又用了分页的方式,把10W条数据在服务器端就分批取出,每次500条,这样读取时间延长了,但cpu开销却未减轻很多,再后来,又用多线程的方式处理,不甚理想。因此最好的方法就是尽可能的不查询10W条数据,通过条件判断等方式减少所需处理的数据量。
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