1.dapperԴ?源码?
2.Spring Cloud Sleuth 原理简介和使用
3.C#实战：Dapper操作PostgreSQL笔记
4.C#如何在海量数据下的高效读取写入MySQL

dapperԴ??

       本文介绍微服务架构中链路追踪组件Sleuth与Zipkin在SpringCloud入门的使用。

       链路追踪为何重要？在微服务中，源码服务间频繁调用，源码若调用链路出现问题，源码追踪请求路径、源码服务耗时变得困难。源码源码中文变量特别是源码服务数量增加到个时，链路追踪显得至关重要。源码

       链路追踪基于Dapper论文原理，源码Dapper论文提供了分布式追踪的源码核心概念，如Trace（跟踪）、源码Span（跨度）、源码Annotations（注解）、源码Sampling（采样率）等。源码追踪链路包括一个全局唯一标识的源码traceId和每个跨度的唯一spanId，记录服务名称、IP、调用时间等信息，采样率用于在高并发下高效采集。

       在SpringCloud中，通过Sleuth和Zipkin实现全链路追踪。印刷 下单 源码Sleuth负责信息采集，Zipkin负责处理与展示。

       部署Zipkin服务需安装并配置Docker和MySQL数据库。Docker-compose文件用于启动服务，执行SQL脚本创建表。

       在POM文件中引入Sleuth和Zipkin依赖。配置Zipkin服务地址及采样率（测试中设置为%）。每个服务配置才能实现全链路追踪。

       引入Sleuth starter自动在调用中添加追踪信息。例如，卫星avs源码OpenFeign接口调用会输出日志，显示traceId和spanId，传递至Zipkin。

       登录Zipkin后台查看链路详情。使用浏览器访问_write_timeout=; set net_read_timeout=', conn);

        c.ExecuteNonQuery();

        MySqlCommand rcmd = new MySqlCommand();

        rcmd.Connection = conn;

        rcmd.CommandText = @'SELECT `f1`,`f2` FROM `table1`';

        //设置命令的执行超时

        rcmd.CommandTimeout = ;

        var myData = rcmd.ExecuteReader();

        while (myData.Read())

        {

        var f1= myData.GetInt(0);

        var f2= myData.GetString(1);

        //这里做数据处理....

        }

       }

       哈哈，怎么样，代码非常原始，还是使用索引来取数据，很容易出错。 当然一切为了性能咱都忍了

       第二步 数据处理

       其实这一步，js 弹出源码根据你的业务需要，代码肯定不一， 不过无非是一些字符串处理，类型转换的操作，这时候就是考验你的C#基础功底的时候了。 以及如何高效编写正则表达式。。

       具体代码也没法写啊 ，先看完CLR via C# 在来跟我讨论吧 ，O(∩_∩)O哈哈哈~ 跳过。编程源码大全。

       第三部 数据插入

       如何批量插入才最高效呢？ 有同学会说， 使用事务啊，BeginTransaction, 然后EndTransaction。 恩，这个的确可以提高插入效率。 但是还有更加高效的方法，那就是合并insert语句。

       那么怎么合并呢？

       insert into table (f1,f2) values(1,'sss'),values(2,'bbbb'),values(3,'cccc');

       就是把values后面的全部用逗号，链接起来，然后一次性执行 。

       当然不能一次性提交个MB的SQL执行，MySQL服务器对每次执行命令的长度是有限制的。 通过 MySQL服务器端的max_allowed_packet 属性可以查看， 默认是1MB

       咱们来看看伪代码吧

        //使用StringBuilder高效拼接字符串

        var sqlBuilder = new StringBuilder();

        //添加insert 语句的头

        string sqlHeader = 'insert into table1 (`f1`,`f2`) values';

        sqlBuilder.Append(sqlHeader);

        using (var conn = new MySqlConnection('Connection String...'))

        {

        conn.Open();

        //此处设置读取的超时，不然在海量数据时很容易超时

        var c = new MySqlCommand('set net_write_timeout=; set net_read_timeout=', conn);

        c.ExecuteNonQuery();

        MySqlCommand rcmd = new MySqlCommand();

        rcmd.Connection = conn;

        rcmd.CommandText = @'SELECT `f1`,`f2` FROM `table1`';

        //设置命令的执行超时

        rcmd.CommandTimeout = ;

        var myData = rcmd.ExecuteReader();

        while (myData.Read())

        {

        var f1 = myData.GetInt(0);

        var f2 = myData.GetString(1);

        //这里做数据处理....

        sqlBuilder.AppendFormat('({ 0},'{ 1}'),', f1,AddSlash(f2));

        if (sqlBuilder.Length >= * )//当然这里的1MB length的字符串并不等于 1MB的Packet。。我知道：）

        {

        insertCmd.Execute(sqlBuilder.Remove(sqlBuilder.Length-1,1).ToString())//移除逗号，然后执行

        sqlBuilder.Clear();//清空

        sqlBuilder.Append(sqlHeader);//在加上insert 头

        }

        }

       }

       好了，到这里 大概的优化后的高效查询、插入就完成了。

       结语

       总结下来，无非2个关键技术点，DataReader、SQL合并，都是一些老的技术啦。

       其实，上面的代码只能称得上 高效 ， 但是， 却非常的不优雅。。甚至难看。。

       那那么问题来了？ 如何进行重构呢？ 通过重构抽象出一个可用的类，而不必关心字符串拼接这些乱七八糟的东西，支持多线程合并写入，最大限度提高写入IO， 我们在下一篇文章中再来谈谈。

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