不要在using语句中调用WCF服务

本文探讨了在使用WCF服务时,直接在using语句中调用可能带来的问题及解决方案。建议通过try-catch语句块来妥善处理可能出现的异常情况,并提供了具体的代码示例。

不要在using语句中调用WCF服务

 
原文链接: http://www.cnblogs.com/dudu/archive/2011/01/18/1938144.html
 

如果你调用WCF服务时,像下面的代码这样在using语句中进行调用,需要注意一个问题。

  1. using (CnblogsWcfClient client = new CnblogsWcfClient())
  2. {
  3. client.Say("Hello, cnblogs.com!");
  4. }

上面这段代码看上去没问题,CnblogsWcfClient是一个自动生成的WCF客户端代理,继承自System.ServiceModel.ClientBase。using语句结束时,会调用ClientBase实现的System.IDisposable.Dispose接口,实际就是调用ClientBase的Close()方法。用.NET Refector打开C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\System.ServiceModel.dll,可以看到这样的代码,见下图:

wcf

不仅看上去没问题,似乎就是没问题。但是...问题就出在ClientBase.Close()上,Close()要关闭的是一个网络连接,如果这时网络连接出现问题,不能正常关闭会引发异常(ClientBase的Close方法就是这样设计的,引发异常,而不是强制关闭),问题就来了。本来我们使用using的目的就是不管出现什么状况,即使天塌下来,也给我关闭掉;结果,关是关了,却没有闭,天还是塌下来了。

也许我们可以用“不可抗拒力”回避这个问题,但程序员的天性是解决问题。代码中任何一个小问题都不能忽视,因为我们很难预料这个小问题会不会带来大问题。

那如何解决这个问题呢?MSDN中有答案(去MSDN看看),代码如下:

  1. CnblogsWcfClient client = new CnblogsWcfClient();
  2. try{
  3. client.Say("Hello, cnblogs.com!");
  4. client.Close();
  5. }
  6. catch (CommunicationException e)
  7. {
  8. ...
  9. client.Abort();}catch (TimeoutException e)
  10. {
  11. ...
  12. client.Abort();}catch (Exception e)
  13. {
  14. ...
  15. client.Abort();
  16. throw;
  17. }

上面的代码显得有些哆嗦,如果你不关心是什么异常,只要出现异常就关闭的话,可以用下面的代码(代码来自TIP: Closing your WCF Connections properly):

  1. CnblogsWcfClient client = new CnblogsWcfClient();
  2. client.Say("Hello, cnblogs.com!");
  3. try{
  4. if
  5. (client.State != System.ServiceModel.CommunicationState.Faulted)
  6. {
  7. client.Close();
  8. }
  9. }
  10. catch
  11. (Exception ex)
  12. {
  13. client.Abort();
  14. }

简化版代码:

  1. CnblogsWcfClient client = new CnblogsWcfClient();
  2. client.Say("Hello, cnblogs.com!");
  3. try{
  4. client.Close();
  5. }
  6. catch{
  7. client.Abort();
  8. }

好了,博客写好了,印象更深了,理解也更深了。在收获中分享,在分享中收获。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/simbadan/archive/2012/10/26/2740643.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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