《Effective C#》快速笔记（四）- 使用框架

时间：2017-05-25 11:44:56 阅读：316 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：query 数据库而不是这不表达二义性 web class 6.4

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　　.NET 是一个类库，你了解的越多，自己需要编写的代码就越少。

三十、使用重写而不是事件处理函数
三十一、使用 IComparable<T> 和 IComparer<T> 实现顺序关系
三十二、避免使用 ICloneable 接口
三十三、仅用 new 修饰符处理基类更新
三十四、避免重载基类中定义的方法
三十五、PLINQ 如何实现并行算法
三十六、理解 PLINQ 在 I/O 密集场景
三十七、注意并行算法中的异常

三十、使用重写而不是事件处理函数

　　1.处理系统之中触发的事件：要么使用事件处理函数，要么重写基类中的虚方法。在派生类中，你只应该重写虚方法，而事件处理函数则应该使用在对象没有关系的交互中。

　　2.从效率角度，重写也比事件处理函数更快，事件处理器需要迭代整个请求列表，这样占用了更多的CPU时间。

　　3.但是，事件是在运行时绑定的，因此会带来更好的灵活性。

　　4.一个事件处理器抛出异常，则事件链上的其他处理器将不会被调用，而重写的虚方法则不会出现这种情况。

　　5.重写只能用于派生类中，其他类型必须使用事件机制。

三十一、使用 IComparable<T> 和 IComparer<T> 实现顺序关系

　　1..NET 提供了两个接口 IComparable<T> 和 IComparer<T> 表示顺序关系。IComparable 定义了类型的自然顺序，而 IComparer 则表示描述其他顺序。

　　2.IComparable 接口包含一个方法：CompareTo() 。如果当前对象 < 被比较对象，返回值 < 0；当前对象 > 被比较对象，返回值 > 0；两者相等，返回 0。

　　3.实现非泛型的 IComparable 接口的原因：保证向后兼容，反射中使用泛型会加大难度。

　　4.实现 IComparable 时请使用显示接口实现，并提供一个强类型版本的重载，这个强类型的重载能提高性能，并降低使用者误用 CompareTo 方法的可能。

三十二、避免使用 ICloneable 接口

　　1.当对象关系复杂时，深复制会带来不必要的麻烦。

　　2.对于内建类型，如整数，深复制和浅复制的结果一样。

　　3.內建的值类型不需要支持 ICloneable。赋值语句就可以复制结构中所有的值，且比 Clone() 更高效；而子类，仅在真正需要复制操作时再添加 ICloneable 支持。

　　4.对于值类型，永远不要实现 ICloneable，直接使用赋值操作即可。

三十三、仅用 new 修饰符处理基类更新

　　1.new 修饰符必须小心谨慎的使用。如果它是有歧意的，就等于在类上创建了个模糊的方法。

　　2.只有在特殊情况下才使用，那就是升级基类时与你的类产生冲突时。即使在这种情况下，也应该小心的使用它。最重要的是，其它任何时候都不要用它。

三十四、避免重载基类中定义的方法

　　1.为基类中定义的方法创建重载增加了重载解析时的可选项，也就是增加了二义性。很可能你对重载选择的理解和编译期的解析并不相同，从而造成了用户的困惑。解决办法：选择不同的名称，因为这个类是你设计的，自然就可以给出更好，不同的的方法名称。

　　2.不要重载那些定义于基类中的方法，这不能带来丝毫意义，只能给使用者平添烦恼，但不针对重写。

三十五、PLINQ 如何实现并行算法

　　1.使用时简单的添加 AsParallel() 即可。

　　2.PLNQ 在能够保证正确性的前提下，让程序得到多核环境下的性能提升。

　　3.需要理解何时数据访问是必须同步的，也需要衡量 ParallelEnumerable 中并行和顺序版本方法带来的影响。

　　4.PLINQ 无法并行化 LINQ to SQL 或 EF 的执行，因为这两样东西会借助数据库引擎来执行并行查询。

　　5.每个并行查询都开始于一个分区的操作，PLINQ 需要对输入元素分区，然后指派给负责执行查询的任务。

　　6.4 种分区算法：单位分区、区块分区、条带分区和散列分区。

　　7.3 种其它算法：管道（Pipelining）、停止并进行（Stop&Go）和反向枚举。

　　8.通过在查询开始时添加 AsParallel() 方法，将查询表达式转换成并行执行。

            var list = new List<int>();
            var query=list.Where(x=>x<150).Select(x=>x.ToString());

            //并行查询
            var queryParallel = list.AsParallel().Where(x => x < 150).Select(x => x.ToString());

三十六、理解 PLINQ 在 I/O 密集场景

            var urls = new List<string>();
            foreach (var url in urls)
            {
                var result = new WebClient().DownloadData(url); //发出一个同步的 Web 请求，然后等待接收数据，主要会将时间浪费在等待上
                Console.WriteLine(result);
            }

            //使用并行处理模型
            Parallel.ForEach(urls, url =>
            {
                var result = new WebClient().DownloadData(url);
                Console.WriteLine(result);
            });

            //使用 PLINQ
            var results = from url in urls.AsParallel()
                          select new WebClient().DownloadData(url);
            results.ForAll(Console.Write);

　　1.PLINQ 的执行方式和并行任务库的 Parallel.ForEach() 不同。PLINQ 使用固定数目的线程，而 Parallel.ForEach() 会调整线程的数量来增加吞吐量。

　　2.那些混合了 I/O 密集和 CPU 密集的操作来说，Parallel.ForEach() 更适合。Parallel.ForEach() 会根据当前的负载动态调整线程数量。当很多线程因为等待 I/O 操作而阻塞时，Parallel.ForEach() 会创建更多的线程提高吞吐量。当很多线程都在工作时，Parallel.ForEach() 也会限制活动线程的数量，降低上下文切换的代价。

　　3.对于那些需要访问其他计算机，并等待远程响应的程序来说，并行任务库和 PLINQ 起到很重要的作用。