Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Стоимость IoC в замке Виндзор

Где стоимость производительности при использовании Castle Windsor для разрешения зависимостей? Это на new WindsorContainer() или на container.Resolve<T>()?

Основываясь на ответе на этот вопрос, должна ли служба ASP.NET инициализировать контейнер в Application_Start, а затем Resolve<T>() по мере необходимости? Или Resolve<T>() тоже в Application_Start?

Кстати, я знаю, что это может означать преждевременную оптимизацию в умах некоторых людей ... Я просто ищу правильную реализацию для масштабируемой службы ASP.NET.

.net performance castle-windsor ioc-container
07.03.2013

  • Почему бы тебе самому не измерить? 08.03.2013
  • Ага - спасибо за помощь @svick. Зачем нужен StackOverflow.com, если я могу просто ответить на все сам? Я ищу эксперта в этой области, чтобы избавить меня от неудачной попытки профилирования. 08.03.2013
  • Я хочу сказать, что вы можете измерить это самостоятельно. Зачем тратить время экспертов на то, что вы можете сделать сами? SO ожидает от вас разумного количества исследований, и мне кажется, что вы этого не делали. ТАК не должно быть «Я слишком ленив, чтобы сделать это, сделай это за меня», это должно быть «Я не знаю, как это сделать, ты можешь?» 08.03.2013
  • Зачем размещать комментарий, в котором в основном говорится, что вы не можете добавить ничего конструктивного к вопросу? Ваш ответ, почему вы сами не отвечаете на этот вопрос, вряд ли конструктивен. 08.03.2013

Ответы:


1

Самая дорогостоящая операция в большинстве приложений - это регистрация компонентов в контейнере (container.Install(FromAssembly.This())), что вы делаете один раз для каждого приложения.

Решение, если вы не делаете что-то действительно неправильно, обычно требует незначительных затрат.

Расширить регистрацию. Это дорого по сравнению с другими вещами, которые делают контейнеры. В абсолютных цифрах он по-прежнему достаточно быстр, чтобы не быть головной болью для подавляющего большинства приложений.

Требуется, потому что именно там контейнеры (используя Виндзор в качестве примера, поскольку это то, что вы, кажется, используете, и я, как оказалось, знаю лучше всего) сканируют сборки (с отражением), чтобы найти типы, которые вы хотите зарегистрировать, затем проверить эти типы (с помощью отражения), чтобы построить правильную компонентную модель, а затем передать всю эту информацию объектам и другим расширениям для проверки и возможной модификации. Также в это время происходит анализ графа зависимостей и различные оптимизации, так что Windsor может выполнять другие, более частые операции быстрее после завершения процесса регистрации.

08.03.2013
  • Что именно делает регистрацию компонентов такой дорогой? 08.03.2013
  • Вероятно, это отражение происходит внутри контейнера при регистрации некоторых сложных инструкций по построению. Такие вещи, как выбор конструктора с использованием отражения, сопоставление аргументов с параметрами и т. Д. Это цена, которую вы платите за отсутствие жестко закодированных новостей в вашем коде. 16.08.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..