处理大型数据集和内存限制 [关闭]答案

【问题标题】：Working with large data sets and memory limitations [closed]处理大型数据集和内存限制 [关闭]
【发布时间】：2014-08-09 04:40:43
【问题描述】：

我正在使用一些代码来比较大型对象集合并存储所有匹配项。

不出所料，我刚刚遇到了System.OutofMemoryException

我该如何解决这个问题？

在比较期间我应该写入内存，然后让其他东西将结果写入磁盘/rdbms。即创建一个缓冲区。

【问题讨论】：

您需要将集合保存在内存中吗？也许你可以给我们看一些示例代码？
尽量在内存中同时存储尽可能少的对象。确保尽快释放所有未使用的资源。尽快将不使用的数据存储在磁盘/数据库上。当一切都尽可能优化后，然后专注于硬件。确保机器有足够的 RAM 并且应用程序池有足够的分配（如果这是托管在 IIS 上的 Web 应用程序）

标签： c# out-of-memory large-data

【解决方案1】：

事实上，它确实取决于您的环境，尤其是 x86 或 x64 操作系统。在此处查看更多详细信息：Memory in depth

1.您有高级场景，您需要流式传输。确切的解决方案取决于您从哪里提取数据。如果从 SQL 数据库中提取数据，您可以使用与异步紧密耦合的 SqlDataReader 的流式传输，示例代码：

using (SqlDataReader reader = await command.ExecuteReaderAsync(CommandBehavior.SequentialAccess))
{
     if (await reader.ReadAsync())
     {
         if (!(await reader.IsDBNullAsync(0)))
         {
            using (var dataStream = reader.GetStream(0))
            {
                //process the data
            }
          }
      }
}

此链接将显示更多详细信息：Retrieving large data set。但是，请记住，这种方法会迫使您在连接字符串中使用异步以及处理异步代码，这总是会增加复杂性，尤其是当您希望通过规范/测试来覆盖它时。

2.另一种方法是批处理，即将数据缓冲到某个可接受的限制，然后将批处理公开以使用代码，然后继续获取新的一批数据，除非所有内容都已加载，示例代码：

while(true)
{
 int count = 0;
 bool canRead = reader.Read();
 while(canRead)
 {
  canRead = reader.Read();
  count++;
  if (count >= batchSize)
   break;
 }

 if (!canRead)
  break;
}

您可以通过估计 1 行数据的大小（基于表架构，msdn article）粗略计算批处理大小，或者只是使其可配置并使用最合适的值。这种方法的主要优点是您需要对代码进行最少的更改，并且代码本身保持同步。缺点是您必须保持活动连接或每次都打开一个新连接，而是维护您已阅读的记录以及仍需要获取的记录。

最后，这两个选项都迫使您注意一些更高级的问题，例如，如果只获取了部分数据，然后连接丢失（需要一些故障转移机制），您应该怎么做（需要一些故障转移机制），取消的能力特定超时等后长时间运行的检索操作。

总而言之，如果您不想处理大数据带来的额外复杂性，请将此任务委托给市场上可用的任何东西，即数据库或第 3 方框架。如果您觉得您的团队对此有足够的技能，那么请继续自己实现它 - 将比较结果保存在磁盘文件中，利用内存缓存或将数据推送到数据库中

【讨论】：

真棒回答谢谢

【解决方案2】：

首先取决于您使用的处理器架构。如果您使用 32 位架构，则每个进程只有 2GB 内存。在这种情况下，您确实受到可以在那里存储的内容的限制。但是 64 位处理器允许更多内存，在这种情况下应该没问题。

另外需要注意的是，out of memory 异常并不意味着根本没有足够的内存，它意味着进程无法连续分配所需的内存块。如果您尝试分配一个非常大的对象，例如大小为 1GB 的数组，则进程需要为该 1GB 找到一个连续的内存块。

具体答案取决于您的情况，但通常我会先尝试切换到 64 位架构，然后查看分配的最大对象有多大。如果那里没有任何改进，您应该开始考虑将一些信息存储到磁盘。

【讨论】：