博客
关于我
C# 对象池的实现(能限制最大实例数量,类似于WCF的MaxInstanceCount功能)
阅读量:737 次
发布时间:2019-03-22

本文共 762 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

对象池服务在C#开发中是一个非常实用的设计模式。它能够有效减少从头创建每个对象所需的系统开销。每当需要使用一个对象时,它会从池中获取;使用完成后,将其放回池中,等待下一个请求。这种机制特别适合需要频繁创建和释放对象的场景。

在主线程中,与对象池的交互主要通过Register和Resolve方法实现。Register方法用于注册对象池的类型信息,包括相关的工厂提供者。Resolve方法则用于从池中获取对象。需要注意的是,池中的对象数量通常是有限的,具体数量由Attribute设置的参数决定。例如,在提供的代码示例中,最多只能创建两个实例。

以下是核心的InstancePoolResolver类的实现逻辑:

  • 类使用多个字典来管理不同类型对象的实例池。typeMappers用于记录对象类型与对应的工厂提供者的映射关系。
  • typeMappersMaxInstanceCount字典记录了每种类型的最大实例数量,这个值通常由InstanceSettingAttribute属性设置。
  • Resolve方法的核心逻辑是从池中获取对象。如果池中存在闲置对象,它会立即返回一个实例;如果没有,且尚未达到最大实例限制,则创建一个新对象并加入池中。
  • 代码示例中的ConsumeObject方法展示了如何从池中获取对象并使用它。每次获取对象时,都会输出其ID以便跟踪。使用完成后,无论是否异常,都会将对象放回池中,确保资源的高效利用。

    通过这种方式,开发者可以高效地管理对象的创建和释放,避免了频繁新建对象所带来的性能 overhead。这种设计模式在高并发场景中尤为重要,能够显著提升应用程序的性能表现。

    如果需要进一步了解对象池的使用,可以参考相关技术文档或示例代码。通过合理配置对象池的大小和管理策略,可以根据具体需求优化应用性能。

    转载地址:http://hdkwk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>
    numpy学习笔记3-array切片
    查看>>
    numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
    查看>>
    numpy数组索引-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy最大值和最大值索引
    查看>>
    NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
    查看>>
    Numpy矩阵与通用函数
    查看>>
    numpy绘制热力图
    查看>>
    numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
    查看>>
    Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
    查看>>
    nump模块
    查看>>