导致页面打开速度变慢--Session阻塞造成时的解决方案

Asp.net项目因Session阻塞导致页面打开速度变慢

     前年有个Asp.net项目上线后,正常情况下大部分页面打开速度都很快,但个别页面处理速度较慢。奇怪的是一旦访问个别速度慢的页面后,在该页面还未响应完毕前再去访问任何其他页面都需要等待很久才有响应。

     经过仔细分析和查找,原来发现罪魁祸首是Session阻塞造成的。默认情况下session状态是“可写状态”(EnableSessionState=”true”),即当用户打开任何一个页面时,该页面的Session就会持有一个写锁定,写锁定会阻塞所有的读写锁定,故只有等该页面处理完毕后才释放对应的Session写锁定,在释放之前访问其他页面时将被阻塞住。详细描述如下:

      当页面对Session具有可写功能(即页面有<%@ Page EnableSessionState="True" %>标记),此时直到请求完成该页面的Session持有一个写锁定。 
      当页面对Session具有只读功能(即页面有<%@ Page EnableSessionState="ReadOnly" %>标记),此时知道请求完成该页面的Session持有一个读锁定。 
      读锁定将阻塞一个写锁定;读锁定不会阻塞读锁定;写锁定将阻塞所有的读写锁定。

 

   所以将各页面标记为<%@ Page EnableSessionState="ReadOnly" %>可解决此问题。也可在web.config中统一修改各页面的默认session状态:

   <pages validateRequest="false" enableSessionState="ReadOnly">
      <controls>
        <add tagPrefix="asp" namespace="System.Web.UI" assembly="System.Web.Extensions, Version=3.5.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=31BF3856AD364E35"/>
        <add tagPrefix="asp" namespace="System.Web.UI.WebControls" assembly="System.Web.Extensions, Version=3.5.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=31BF3856AD364E35"/>
      </controls>
    </pages>

  对于个别页面确实需要写session权限的(例如有session[“aa”]=”bb”之类的操作),可以单独设置该页面标记为

<%@ Page EnableSessionState="True" %>

 

 

参考资料:

http://www.cnblogs.com/flier/archive/2004/08/07/30902.html

### 可能原因分析 后台模型训练速度突然变慢可能由多种因素引起。当涉及到多个模型或长间运行的任务,资源管理不当可能导致效率降低。具体而言: - **内存泄漏**:在使用TensorFlow等框架,如果每次创建新会话而不清理旧会话,则可能会导致内存占用持续增加[^2]。 - **I/O瓶颈**:数据读取速度跟不上计算需求,特别是对于大规模数据集,如果没有合理配置`num_workers`参数来加速数据预处理流程,容易形成瓶颈[^5]。 - **硬件资源竞争**:在同一台机器上同执行过多任务或者共享GPU/CPU资源的应用程序之间发生冲突也可能影响整体性能[^4]。 ### 解决方案建议 为了有效应对上述挑战并提高模型训练的速度,可以从以下几个角度入手: #### 资源管理和优化 确保每个实验结束后彻底关闭Session对象,并调用相应的清除函数以释放不再使用的图形结构和变量,防止不必要的内存消耗。例如,在Keras/TensorFlow环境中可以通过如下方式结束session: ```python import tensorflow as tf from keras import backend as K # 训练完成后立即清空默认图谱中的节点定义 tf.reset_default_graph() # 清除当前学习过程产生的所有临文件 K.clear_session() ``` #### 提升数据加载效率 适当调整PyTorch DataLoader类里的`num_workers`属性值,利用多线程技术加快样本获取速率;另外还可以考虑采用更高效的存储格式(如LMDB、TFRecord)保存输入特征向量,减少磁盘访问次数从而改善IO表现。 ```python train_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, # 设置合适的worker数量 ) ``` #### 并发控制与调度策略改进 评估现有系统的负载情况,必要部署分布式架构分摊工作负荷,或是通过设置优先级等方式协调各进程间的协作关系,避免因抢占有限算力而造成阻塞现象的发生。此外,定期监控服务器状态指标也有助于及发现潜在隐患并采取预防措施。
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