c# - LINQ to Entities 事务性能问题

Question

public void Register(decimal groupId, decimal deptId, decimal employeeId)
{
    using (EmployeeEntities db = new EmployeeEntities())
    {
       using (TransactionScope scope = new TransactionScope(TransactionScopeOption.Required, new TransactionOptions { IsolationLevel = IsolationLevel.Snapshot }))
       {
          var course = db.Courses.Where(s => s.GroupId == groupId && s.DepartmentId == deptId).ToList();                  

          foreach (var item in course)
          {
             var filledSeats = db.CourseRegistrations.Count(c => c.CourseId == item.CourseId && c.DepartmentId == deptId && (c.CancelledFl == null || c.CancelledFl == false));

             if (item.AllotedSeats <= filledSeats)
             {
                throw new Exception("Sorry! Seats are not available for " + db.Groups.Where(s => s.GroupId == item.GroupId).Select(s => s.GroupName).FirstOrDefault());
             }
             if (!db.CourseRegistrations.Any(s => s.EmployeeId == employeeId && s.CourseId == item.CourseId && (s.CancelledFl == false || s.CancelledFl == null)))
             {
                 var courseRegister = new CourseRegistration();
                 db.CourseRegistrations.Add(courseRegister);
                 courseRegister.CourseId = item.CourseId;
                 courseRegister.EmployeeId = employeeId;
                 courseRegister.CreatedBy = 1;
                 courseRegister.CreatedDt = DateTime.Now;
                 courseRegister.RecordVa = 1;

                 item.FilledSeats = item.FilledSeats + 1;
             }
          }
          db.SaveChanges();
          scope.Complete();
       }    
    }  
}

考虑上面的代码。当请求发送到 ASP.NET WebAPI Controller 时，它是一个最终被调用的函数。

该函数只是在检查座位可用性后将员工注册到类(class)中。大约 200 名员工将同时注册类(class)。

我正在为每笔交易使用快照隔离。

我的问题在于性能。它慢。有时会超时。

我的问题是为什么？我的代码的哪一部分出错了？在所有这些交易中到底发生了什么？什么等待或什么锁定？

Answer 1

您在 for 循环中对数据库进行了多次调用，这意味着您消耗了数据库请求延迟的总成本 2 x course.length 倍，而您只需要消耗一次，也许两次。看看您是否可以将来自 db.CourseRegistrations 的必要数据带到循环外，可能作为与来自 Courses 的数据相结合的同一查询的一部分。然后您可以在内存中执行循环内的操作，这将快几个数量级。