最近做公司项目,我们要整合所有业务系统的客户数据,各业务系统的数据库有的Oracle,有的是SQLSERVER,而且表结构也不相同,如何整合不同系统之间的客户数据成为一个令人头痛的难题!
解决方案:
在整合数据的方式上存在分歧,有两种方案:
方案1,将所有系统的客户数据整合到一个数据库中--“中心数据库”,所要的工作主要有设计一个“超级客户数据表”,尽可能多的包含各个业务系统的客户数据表的字段,然后再开发一套程序完成各个业务数据库与“中心”数据库直接的数据导入,更新,同步等;
方案2,不设立“中心数据库”,数据从各个业务系统中按需查询,在内存中整合查询出的部分数据为一个内存数据集,数据集的表头根据配置决定,所需要的工作相对复杂,需要在各个业务系统中开发和部署“客户数据服务”,还要开发一个代理服务来整合数据,好处是方案1的数据更新同步问题不存在了,数据维护量大大减轻。
我们采用WCF服务来实现2号方案,具体来说就是在各个业务系统中开发各自的WCF客户数据服务(以下简称外围服务),再开发一个整合数据的WCF代理服务,在外围服务和代理之间使用TCP通道进行数据的高速传输,而在客户端和代理服务端,为了让IE这样的客户端能够使用JSON格式的数据,所以我们在代理服务端采用WCF+JSON+实体类 的方式提供服务。
经过长达半个月的可行性测试开发(POC程序),方案2终于成功实现了,但公司其它同事对这样的“分布式计算”模式很是怀疑,因为以前从没有人这么做过,况且公司是以做数据起家的,对“集中式数据管理”的优势深信不疑,要求我们搭建一个测试环境进行对比测试。
测试环境:
2号方案测试环境:
有5台服务器,A,B,C,D,E,在每台服务器上面部署一个WCF客户数据服务程序,每台服务器上面都有一个SQLSERVER2008 格式的客户数据库,服务程序访问自己机器上面的数据库,每个数据库的客户数据是500万条,5台服务器合计有2500万条客户数据,任意两台服务器之间的客户数据都是不重复的;代理服务程序和客户端程序都在我们的开发机器上面。
每个外围服务程序从自己的数据库中取2万条记录,合计10万条,从第1万页数据(每页2万条)开始取 ;
1号方案测试环境:
提供一台服务器Z,它上面仅仅有一个SQLSERVER2008 格式的客户数据库,但它有2500万条客户数据,数据都是不重复的;访问数据库的Web服务和客户端程序也在我们的开发机器上面。
Web服务将每次从该数据库中取10万条记录,从第1万页数据(每页2万条)开始取 ;
测试结果:
2号方案测试情况:
我们监控代理服务调用各个外围服务的数据,下面是VS2008的测试窗口输出的结果(有些服务器没有正常运行,故工作的服务器没有5台):
2010/7/7 16:02:55 服务器192.168.50.25:8119 已经成功完成任务,距离开始时间(ms):2633.1506
线程 0x1550 已退出,返回值为 0 (0x0)。
2010/7/7 16:02:56 服务器192.168.50.19:8119 已经成功完成任务,距离开始时间(ms):3180.1819
线程 0x160c 已退出,返回值为 0 (0x0)。
2010/7/7 16:02:56 服务器192.168.50.15:8119 已经成功完成任务,距离开始时间(ms):3457.1978
线程 0x8c0 已退出,返回值为 0 (0x0)。
2010/7/7 16:02:59 服务器192.168.50.5:8119 已经成功完成任务,距离开始时间(ms):6033.3451
线程 0x14a4 已退出,返回值为 0 (0x0)。
总共耗时(ms):6041.3456
线程 0x1020 已退出,返回值为 0 (0x0)。
排除执行时间比较长的服务器,评价时间不到4秒(此例实际总耗时6秒左右);
客户端页面输出的总耗时:大约 17.6秒;除去代理服务准备数据的时间,代理服务和客户端之间传输数据消耗了大概11秒左右;
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1号方案测试结果:
我们在Web服务器上面监视直接使用ADO.NET查询数据所要的时间,具体代码如下:
public DataSet GetALLUser()
{
System.Diagnostics.Stopwatch timer = new System.Diagnostics.Stopwatch();
timer.Start();
string sql = " select top 100000 * from B_User where UID not in (select top 2000000 UID from [B_User]) " ;
DataSet ds = new DataSet();
SqlDataAdapter ada = new SqlDataAdapter(sql, conn);
ada.Fill(ds);
timer.Stop();
System.Diagnostics.Debug.WriteLine( " WebService 耗时(毫秒): " + timer .Elapsed .TotalMilliseconds);
return ds;
}
执行该程序的时间为:
WebService 耗时(毫秒):3339.8151
而整个执行时间(从客户端发起请求到完成数据绑定),一共耗时(大约):12.5秒,也就是Web服务和客户端的数据传输时间大概9.2秒;
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综合对比结果:
1号方案胜出,比2号方案快大约 5秒!
JSON 输给了XML?
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我们看看1号方案和2号方案在数据传递过程的路线:
1号方案:数据库==》Web服务==》客户端;
2号方案:数据库==》外围服务==》代理服务==》客户端;
从数据传输路径来说,2号方案明显比1号方案多了一个“代理”环节,自然有人怀疑这样的方案数据查询会不会超时,但我们仔细分析,2号方案在“分布式数据查询”方面没有输给1号方案的“集中式数据查询”,我们看到如果1号方案的服务器环境完全一致,代理服务拿数据的时间大约在3.5秒左右(除去耗时的50.5服务器),而Web服务上面取数据也要3.3秒左右,这两种方式的数据查询效率差异基本上可以忽略,但为啥2号方案的最终结果跟1号方案差距 有5秒(排除较慢的50.5服务器,也有2秒)之多呢?方案2不是使用了JSON来传递数据吗?按照一般的理解,JSON格式的数据量比XML格式的数据量要小的,一般也会节约至少15%左右的数据量(未做过仔细测试),所以JSON格式的数据应该比XML快,但这里JSON却输给了XML?
JSON:不堪 “序列化”/“反序列化”之重!
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我们的测试环境中,客户端都是ASP.NET后台程序,没有在前台用IE直接使用Ajax测试,因为HTML表格直接绑定XML格式的数据比较困难,所以我们的“客户端”程序是一个ASP.NET后台程序来分别绑定1号方案的DataSet和2号方案的实体类的,但问题也在这里。
DataSet的数据表示天生就是直接支持XML的,所以它在后台系统间传输数据“序列化”/“反序列化”非常快(在此我不敢肯定是不是这样,对.NET底层不是很了解),而实体类要表示成JSON格式,必须序列化,在前台(这里的客户端),必须对JSON字节流反序列化,再生成实体类,这一过程通过上面的对比,我们发现效率是很低的(因为2号方案只有4台服务器工作,故实际上查询的总数据量比1号方案少了2万条)。下面附上JSON在前台反序列化的代码:
/// 以GET方式请求WCF服务,并将结果处理成指定的类型。服务端采用JSON格式处理请求和返回值。
///
///
/// 服务地址,例如请求一个带参数的方法 http://localhost :9162/Service1.svc/GetData?value=10
///
public static TResult GetData < TResult > ( string url) where TResult : class
{
var request = GetRequest(url, " GET " );
var stream = request.GetResponse().GetResponseStream();
DateTime dt = DateTime.Now;
var serializer = new DataContractJsonSerializer( typeof (TResult));
var result = (TResult)serializer.ReadObject(stream);
System.Diagnostics.Debug.WriteLine( " DataContractJsonSerializer use time(ms): " + DateTime.Now.Subtract(dt).TotalMilliseconds);
return result;
}
private static System.Net.WebRequest GetRequest( string url, string method)
{
if (url == null || url.Trim().Length == 0 )
throw new ArgumentNullException( " 服务地址为空,参数:url " );
var request = System.Net.WebRequest.Create(url);
if (method != null && method.Trim().Length > 0 )
request.Method = method;
return request;
}