ASP.Net性能优化——页面输出缓存

ASP.NET页面正在加载过程中,显示“正在加载…… asp.net页面显示正在加载、提交表单显示进度条 立即下载
在计算机科学领域,广泛应用缓冲技术来提高系统的性能,它的原理是把经常存取的或者是比较重要的数据保存于内存中以减少系统的响应时间。对于WEB应用领域,缓冲技术主要是把HTTP请求的页面或数据保存于内存,以减少下次使用时重建它们的耗费。
     ASP.NET有两种用于WEB应用的缓冲技术:输出缓冲和数据缓冲。
     输出缓冲指:把一次请求所产生的动态输出保存于内存中。
     数据缓冲指:按照一定的策略把事先不确定的对象保存于内存中。
输出缓冲常用于把整个输出页面缓冲起来。对于一个存取繁忙的站点来说,把一些常用页面放入内存会带来性能上的极大提高。当一个页面被放入输出缓存,那么接下来的对该页面的请求将不再执行创建它的代码,而是从内存中直接返回该页面。
        但实际上,保存整个输出页面的方法并不一定都行得通,因为有些页面的输出取决于客户端的不同请求,称之为“定制”。这时,采取的方法即找出不同中的相同,把一些并不需要经常重新创建的对象和数据识别出来,进行缓冲。一旦这些部分被识别,那么它们将被一次创建并在缓存中保持一定的时间。
 选择缓存的时间是提高性能的关键。对一些部分来说,它们需要隔一定时间进行刷新,而另一些部分来说,可能仅仅只是需要保存一段时间。此种情况下,都可以设定“过期策略”来实现。一旦这些对象和数据到期,它们都将被从缓存中清除出去。当存取对象和数据的代码发现所要求的部分在内存中不存在时,将重建该对象或数据。
         ASP.NET支持文件和缓存关键字的依赖关系,它允许开发人员创建缓存依赖于一个外部文件或另一个缓存事物。利用这项技术可以更新一个缓存事物当其依赖的源文件发生改变时。

1 基本概念
        页面输出缓存通过保存动态页面的输出内容,大大提高了服务器应用的能力。缺省情况下,输出缓存选项是被打开的,但并不是任意给定的输出响应都将被缓存,除非显示地指定页面应被缓存。
         为使输出能够被缓存,输出响应至少应有一个有效的过期/有效策略以及公用cache的访问权限。当一个GET请求被送往页面,一个输出缓冲入口将被创建。接下来,对该页面的GET请求和HEAD的请求将直接从该缓冲入口中取出返回给用户,而对该页面的POST请求通常是显示地产生动态内容,却并非如同GET和HEAD请求一样从缓冲入口中取出。
         输出缓存还支持带请求串的GET方法,把请求串作为页面识别的一部分。这就意味着带有相同键值但排列次序不同的请求串的GET请求,可能导致缓存中认为不存在该输出页面。
         输出缓存需要知道页面缓存的过期/有效时间策略。如果一个页面在输出缓存中,而且又被指定为60分钟的页面过期时间,那么从它进入输出缓存开始,60分钟后该页面将从输出缓存中被清除。如果恰在此时,有一个对该页面的请求到达,页面的代码将被执行,页面输出又将重新进入输出缓冲。这种方式的过期策略称之为“强制过期”,页面只在一定时间内有效。
        如下,我们可以用下面一条语句来显示的指出页面在输出缓冲中的保存时间。
    <%@ OutputCache Duration=秒数 %>

2 实例
        下面举一个简单的例子来证实ASP.NET中的页面缓存功能
        在一个页加载时,我们显示它的时间,在页面过期时间(设为:10秒)到达之前,我们把页面刷新(相当于重发GET请求),看一看显示的时间;然后,在过期时间到达之后,再看显示的时间。如果,第一次和第二次显示的时间相同,那么就证明了,系统存在有页面输出缓存功能,做为对比,当过期时间到达后,新的请求将导致重新执行页面代码,产生新的时间显示。
程序源程序
<!--文件名: performance/FormPageCache.aspx-->
<%@ OutputCache Duration="10" %>
<!--过期时间设为10秒-->
<html>
<head>
<title>
页面输出缓存测试
</title>
</head>
<body >
    
<center>  
    
<h2><font face="Verdana">测试页面输出缓存实验</font></h2>
    
<p><p><p>
    
<hr>
    
</center>    
   
<asp:label id="lblTime" runat="server"/>
  
</body>
</html>
<!--文件名: FormPageCache.aspx.cs-->
using System;
using System.Collections;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Web;
using System.Web.SessionState;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Web.UI.HtmlControls;
/// <summary>
/// FormPageCache 的摘要说明。
/// </summary>

public class FormPageCache : System.Web.UI.Page
{
    
private void Page_Load(object sender, System.EventArgs e)
    
{
         lblTime.Text 
="现在时间是:" +  DateTime.Now.ToString();
    }


    
#region Web 窗体设计器生成的代码
    
override protected void OnInit(EventArgs e)
    
{
        
//
        
// CODEGEN: 该调用是 ASP.NET Web 窗体设计器所必需的。
        
//
        InitializeComponent();
        
base.OnInit(e);
    }

    
    
/// <summary>
    
/// 设计器支持所需的方法 - 不要使用代码编辑器修改
    
/// 此方法的内容。
    
/// </summary>

    private void InitializeComponent()
    
{    
        
this.Load += new System.EventHandler(this.Page_Load);

    }

    
#endregion

}

第一次输出效果:
 
第二次输出效果:


第三次输出效果:


 实现页面缓存的另一种方法:
//指定页面输出缓存下一个10秒到期
    Response.Cache.SetExpires(DateTime.Now.AddSeconds(10));

    
//指定所有用户都有对缓存的访问权力
    Response.Cache.SetCacheability(HttpCacheability.Public);

    
//如果不希望进行页面缓存,可采用Response.Cache.SetSlidingExpiration方法,当其为True时,每次页面请求到达时,相当于页面过期时间到了,就要对页面输出重新刷新 。
    
    
//当每次页面请求时,重置到期时间计数器,并且页面到期
    Response.Cache.SetSlidingExpiration(true);

例如上面的例子可以改写成如下例子:
<!--文件名:FormPageCache01.aspx-->
<html>
<head>
<title>
页面输出缓存测试1
</title>
</head>
<body >
    
<center>  
    
<h2><font face="Verdana">测试页面输出缓存实验1</font></h2>
    
<p><p><p>
    
<hr>
    
</center>    
   
<asp:label id="lblTime" runat="server"/>
   
</body>
</html>

<!--文件名:FormPageCache01.aspx.cs-->
using System;
using System.Collections;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Web;
using System.Web.SessionState;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Web.UI.HtmlControls;

/// <summary>
/// FormPageCache 的摘要说明。
/// </summary>

public class FormPageCache : System.Web.UI.Page
{
    
private void Page_Load(object sender, System.EventArgs e)
    
{
        Response.Cache.SetExpires(DateTime.Now.AddSeconds(
10));
        Response.Cache.SetCacheability(DateTime.Now.AddSeconds(
10));
        lblTime.Text 
="现在时间是:" +  DateTime.Now.ToString();
    }


    
#region Web 窗体设计器生成的代码
    
override protected void OnInit(EventArgs e)
    
{
        
//
        
// CODEGEN: 该调用是 ASP.NET Web 窗体设计器所必需的。
        
//
        InitializeComponent();
        
base.OnInit(e);
    }

    
    
/// <summary>
    
/// 设计器支持所需的方法 - 不要使用代码编辑器修改
    
/// 此方法的内容。
    
/// </summary>

    private void InitializeComponent()
    
{    
        
this.Load += new System.EventHandler(this.Page_Load);

    }

    
#endregion

}



输出的结果和上一例子大体相同,就不在重复了。
 
页面加载中loading(js、asp.net) 立即下载

相关推荐

别再只调电位器了!用单片机PWM控制LM317输出电压,精度和玩法都多了

本文探讨了如何利用单片机PWM控制LM317输出电压,替代传统的电位器调节方案。通过PWM信号的有源滤波和运放处理,实现了更高精度(±5mV)、更好温度稳定性(0.01%/°C)的数控稳压电源设计,支持远程控制和可编程曲线输出,为经典电路注入数字化智能。

weixin_29164497的博客 358

ASP代码的一些优化技巧

脚本• 在ASP程序行首使用Option Explicit不声明VBScript的变量会加重了服务器的解析负担,进而影响服务器的响应请求速度。为加快速度和方便调试,建议强制进行变量声明。• 多支选择尽量使用Select Case,避免使用If……ElseIf……ElseIF……End If。使用case语句,可以使程序流程化,执行起来也比if语句来的快。• 如果不是别无选择,否则不要使用strPa

Liner 763

Hierarchical-Localization 环境配置与依赖管理全攻略

本文提供了Hierarchical-Localization(hloc)视觉定位工具箱从零开始的环境配置与依赖管理全攻略。针对Windows、Ubuntu和macOS三大操作系统,详细解析了Python版本选择、PyTorch与CUDA版本匹配、pycolmap版本锁定等核心依赖的安装步骤,并汇总了权重文件格式、NumPy版本、路径配置等常见问题的排查与解决方案,旨在帮助用户高效搭建稳定的hloc开发环境。

weixin_29066781的博客 335

优化asp程序

   如果你是一位ASP爱好者,你一定想过ASP的执行效率如何?大家都知道ASP效率和CGI的比,在访问量少的时候,它们是不相上下的,有时可能CGI还会好点(我觉得这主要和NT系统运行效率有关),但在访问量大的时候,ASP要比CGI好得多!但是,你有没有想过你所写的ASP程序还能再优化?     下面我就介绍一些有关优化你的ASP程序的方法。     一、少用会话变量     使用会话变量会降低网

xiaogu1234的专栏 557

第 3 天:Actor 是什么?创建你的第一个游戏对象!

本文详细介绍 Actor 在 Unreal Engine 5 中的作用,并通过 C++ 创建你的第一个游戏对象。你将学习 Actor 的生命周期(BeginPlay、Tick)、如何添加组件(Static Mesh),并让 Actor 在游戏世界中运作。同时提供 常见问题解决方案,助你快速上手 UE5 C++ 开发!🎮 跟随本教程,构建属于你的第一个游戏对象!

m0_37643873的博客 2629

实战指南(一)SCAPS-1D太阳能电池模拟软件从零到一:模型构建与参数解析

本文详细介绍了SCAPS-1D太阳能电池模拟软件的使用方法,从模型构建到参数解析,帮助用户快速掌握这一免费且功能强大的工具。特别适合用于单结/多结电池的电学性能分析,涵盖钙钛矿电池等常见结构的模拟实践,并提供参数调试和收敛性问题处理的实用技巧。

weixin_30588675的博客 445

asp优化:提高ASP性能的最佳选择

ASP开发人员为了在他们的设计项目中获得更好的性能和可扩展性而不断努力。幸运地是,有许多书籍和站点在这方面提供了很好的建议。但是这些建议的基础都是从ASP平台工作的结构上所得出的结论,对实际获得的性能的提高没有量的测量。由于这些建议需要更加复杂的编码过程并降低了编码的可读性,开发人员就只能在看不到实际运行效果的情况下,独自衡量为了提高他们ASP应用程序的性能是否值得付出这些代价。   本文分为两大

684

【机器视觉】Halcon 最新版本安装教程(HALCON 24.11.1.1 Progress-Steady)

注:如果使用评估版本,下载前先了解最新评估授权密钥所支持的版本。。近几年不同版本安装过程类似,均可参考本教程。

OpenSeek的博客 3万+

使用NPOI完全脱离excel的导出二,批量数据导出性能优化。

使用完全脱离excel的导出中的方法导出excel,使用了一段时间后,发现问题不少,尤其是数据量特别大的时候,例如上万的数据,经常需要好几分钟。于是自己就开始进行优化。   经过观察代码,发现能优化的地方。1使用反射的地方 2类型判断的地方3是设置单元的值   1使用反射的地方   PropertyInfo pinfo = typeof(TModel).GetProperty(co...

xuexiaodong2009的专栏 7661

java零基础从入门到精通(全)

目录前言1. 入门知识1.1 java体系1.2 JDK/JRE/JVM区别1.3 编译与运行理解1.4 类体函数细节2. 标识符 前言 java优势 健壮性(JVM(C++语言写的一个虚拟的计算机)、GC(垃圾回收机制)) 多线程并发 可移植性/跨平台 1. 入门知识 1.1 java体系 JavaSE:标准版 JavaEE:企业版 JavaME:微型版 1.2 JDK/JRE/JVM区别 JVM是不能独立安装的。 JRE和JDK都是可以独立安装的 层层嵌套,jvm包括jdk,jdk包括jre

码农研究僧的博客 6万+

第069篇:浸入边界法进阶

浸入边界法(Immersed Boundary Method, IBM)是处理流固耦合问题的强大数值方法。本文深入介绍直接力法、反馈力法、Ghost Cell方法和多域IBM等高级技术。通过Python实现完整的IBM求解器,展示处理移动边界、弹性边界和多体相互作用的方法。浸入边界法,直接力法,反馈力法,Ghost Cell,流固耦合,移动边界,弹性边界Navier-Stokes方程添加体积力项:∂u∂t+(u⋅∇)u=−1ρ∇p+ν∇2u+f\frac{\partial \mathbf{u}}{\part

2401_87715305的博客 412

页面输出缓存之ASP.Net性能优化篇

在计算机科学领域,广泛应用缓冲技术来提高系统的性能,它的原理是把经常存取的或者是比较重要的数据保存于内存中以减少系统的响应时间。对于WEB应用领域,缓冲技术主要是把HTTP请求的页面或数据保存于内存,以减少下次使用时重建它们的耗费。 ASP.NET有两种用于WEB应用的缓冲技术:输出缓冲和数据缓冲。 输出缓冲指:把一次请求所产生的动态输出保存于内存中。 数据缓冲指:按照一定...

weixin_34186950的博客 83

Codex 100个真实案例 - 用AI画业务流程图Mermaid(产品经理都馋哭了)

还在用 Visio、ProcessOn 拖拖拽拽画流程图?改一个箭头方向就要调半天?本案例教你用 Codex 自然语言描述业务流程,AI 自动转为 Mermaid 代码,一秒生成专业流程图、时序图、甘特图、饼图!还能搭建在线渲染工具、批量导出 PNG/SVG、集成到文档系统。产品经理、架构师、项目经理都能用,从此画图再也不是体力活!

yueyeguzhuo的专栏 347

asp.net的优化

ASP.NET: 一、返回多个数据集   检查你的访问数据库的代码,看是否存在着要返回多次的请求。每次往返降低了你的应用程序的每秒能够响应请求的次数。通过在单个数据库请求中返回多个结果集,可以减少与数据库通信的时间,使你的系统具有扩展性,也可以减少数据库服务器响应请求的工作量。   如果用动态的SQL语句来返回多个数据集,那用存储过程来替代动态的SQL语句会更好些。是否把业务逻辑写到存储过程

書畵 455

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【转】asp.net性能的技巧

1. 数据库访问性能优化   数据库的连接和关闭   访问数据库资源需要创建连接、打开连接和关闭连接几个操作。这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源。ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响。系统将用户的数据库连接放在连接池中,需要时取出,关闭时收回连接,等待下一次的连接请求。   连接池的大小是有限...

weixin_30414155的博客 149

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

asp.net性能的技巧

申明:这篇文章转载自 http://www.cnblogs.com/netguid/archive/2007/01/29/633306.html  1. 数据库访问性能优化   数据库的连接和关闭  访问数据库资源需要创建连接、打开连接和关闭连接几个操作。这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源。 ASP.NET中提供了连接池(Connection P

周尚冬的专栏 795

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

ASP.NET设计中的性能优化问题 (转)

关于数据处理相关的优化 一、 SqlDataRead和Dataset的选择 Sqldataread优点:读取数据非常快。如果对返回的数据不需做大量处理的情况下,建议使用SqlDataReader,其性能要比datset好很多。缺点:直到数据读完才可close掉于数据库的连接 (SqlDataReader 读数据是快速向前的。SqlDataReader 类提供...

dhz43885的博客 206

ASP.NET性能优化小结(ASP.NET&C#)

本文转载自:http://www.codesky.net/article/201202/164901.html ASP.NET: 一、返回多个数据集   检查你的访问数据库的代码,看是否存在着要返回多次的请求。每次往返降低了你的应用程序的每秒能够响应请求的次数。通过在单个数据库请求中返回多个结果集,可以减少与数据库通信的时间,使你的系统具有扩展性,也可以减少数据库服务器响应请求的工作量。

426

ASP.NET优化性能的方法

  1. 数据库访问性能优化   数据库的连接和关闭   访问数据库资源需要创建连接、打开连接和关闭连接几个操作。这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源。ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响。系统将用户的数据库连接放在连接池中,需要时取出,关闭时收回连接,等待下一次的连接请求。   连接池的大小是有限的,如

The key to .Net 346

提高ASP.Net应用程序性能的十大方法(二)

六、 后台处理   通过上面的方法你的应用程序应该运行得很快了,是不是?但是在某些时候,程序中的一次请求中可能要执行一个非常耗时的任务。如发送邮件或者是检查提交的数据的正确性等。   当我们把asp.net Forums 1.0集成在CS中的时侯,发现提交一个新的帖子的时候会非常的慢。每次新增一个帖子的时侯,应用程序首先要检查这个帖子是不是重复提的,然后用“badword”过滤器来过滤,检查图片附

huximing的专栏 474

性能优化

gym 博客园    首页    新随笔    联系    订阅    管理 随笔 - 26  文章 - 0 评论 - 19 trackbacks - 0 ASP.NET性能优化 一、返回多个数据集    检查你的访问数据库的代码,看是否存在着要返回多次的请求。每次往返降低了你的应用程序的每秒能够响应请求的次数。通过在单个数据库请求中返

yuanyuanispeak的专栏 911

多条asp.net网站的优化建议

一、返回多个数据集   检查你的访问数据库的代码,看是否存在着要返回多次的请求。每次往返降低了你的应用程序的每秒能够响应请求的次数。通过在单个数据库请求中返回多个结果集,可以减少与数据库通信的时间,使你的系统具有扩展性,也可以减少数据库服务器响应请求的工作量。   如果用动态的SQL语句来返回多个数据集,那用存储过程来替代动态的SQL语句会更好些。是否把业务逻辑写到存储过程中,这个有点争议。但是我...

weixin_34303897的博客 90
上一篇: Asp.Net细节性问题精萃
下一篇: ASP.Net性能优化——页面数据缓存
alys
博客等级 码龄23年 0粉丝 0原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值