【高级内部资料】.NET数据批量写入性能分析 第一篇
说起数据的批量写入，相信大家应该不陌生了，那么我们本系列的文章不准备讲述如何来进行数据的批量写入，而是介绍常用的数据批量写入方法的性能分析。
同时，本篇问题的目的不是告诉大家，何种方式最好（很多人喜欢问“什么是最好的”，在技术中没有所谓的最好的技术，一切都要情况而定），而是给大家一些数据，让大家知道各种不同的情况对性能的影响，从而帮助大家更好地进行抉择。
在.NET环境中，数据批量写入的方式有很多，大家随便上面找一下就可以找到一大堆。在众多的数据批量写入方式中，SqlBulkCopy与SSIS是用的比较多，也是相对而言比较成熟的方案。
也许大家认为SqlBulkCopy我用过，那么，这里就有几个问题大家可以在心里想一想是否可以明确的回答：
- 如何设置SqlBulkCopy的各个属性的，是否确切的直到每一个属性对写入性能的影响，而不是凭感觉。
- 写入的数据量是多少？到底何为批量？1000？100万？还是？
- 不同级别的数据写入对CPU，网络，磁盘的影响？
- 写入的时候，数据库的性能如何？是否被写死了？还是我们以为“数据库会管理好这一切的”
……
还有更多的问题，这里就不在罗列了。那么，我们本系列将会对它们进行深入的对比，如果大家对它们不是很熟悉，可以借此机会学习一下，批量数据的写入操作是每个.NET技术人员都要掌握的技能之一。
SqlBulkCopy是随着.NET Framework 2.0而发布的类，其实SqlBulkCopy就是一个.NET与数据库BULK Insert命令的一个接口。
当我们调用SqlBulkCopy的方法和设置相关的属性的时候，这些都会以BULK Insert命令发送给数据库去执行。SqlBulkCopy有很多的属性，而这些属性的设置可以在不同的程度上面影响数据写入的性能。我们本系列文章不会详细的讲述如何使用SqlBulkCopy类，而是讲述一些我们关心的属性设置（不会把所以的属性设置全部讲完）。
学习本系列文章，因为不是初级的文章，希望大家有一下的技术背景：
- 对.NET知识有比较扎实的理解
- 掌握.NET的并行编程相关的知识
- 如果对SQL Server的内核有一定的认识那就更好了
下面，我们就进入正题。
在把数据从一个地方加载到另外的一个地方的时候，常常会用到Producer/Consumer模式，流程如下(中文理解为：生产与消费模式，这个中文的理解有点怪，以后我们直接就用英文称呼)：
- Producer（生产者）从指定的数据源中获取数据（数据源可以是任何的形式，例如文本，XML，数据库，甚至是其他提供数据的服务接口等）
- 如果有需要，Producer对数据进行相关的操作
- Producer将数据传递给Consumer，然后Consumer将数据写入到指定的目标源中。
简单的理解就是：Producer提供数据，Consumer使用数据。
如果大家对SSIS有所了解的话，应该很好理解上面的这种模式。很多的时候，当我们对数据进行传输，转换等操作的时候，SSIS倒是一个非常不多的工具（SSIS在实际中也是非常常用的，可能在国内用的少一点）。当然，除此之外，我们还可以写.NET的代码来进行上述的操作，特别是当数据转换的操作和逻辑特别复杂的时候。
另外，在使用Producer/Consumer模式的时候，我们可以充分的利用多核计算机的能力，使用并行编程来提升性能：使用多个Producer来并行的加载数据，然后将数据传递给多个Consumer，从而使得数据的读取，转换，写入的负载分担在多个核上面。
注意：Producer与Consumer不是一一对应的关系，即不是每个Producer，非得有一个Consumer
用下面的一个图就可以说明这个问题:
对于SqlBulkCopy而言，不是非常适合提到的上面提到的“Producer/Consumer模式” ，因为我们在用SqlBulkCopy将数据写入的时候，直接调用的是WriteToServer方法将数据以一定的形式（DataTable或者DataReader等）写入到了数据库，没有一个明确的Consumer，如果真有，那也是目标数据源了，这个时候Producer就和Consumer是个一一对应的关系了。在这种情况下，如果我们要产生了10个Producer，之后要使用一个Consumer将数据写入（或者少于10的Consumer），那么，我们就需要做更多的事情来克服SqlBulkCopy的限制了。
在我们接下来的性能分析中，我们将会克服上面说的那个限制：我们自己来实现一个继承了IDataReader接口的缓冲对象，这个对象可以用来进行很多的复杂的数据操作,而SqlBulkCopy将会把我们自己实现的缓冲对象当成是DataReader来获取数据。实现如图所示：
采用了上面的实现之后，我们就可以实现这样的方式：
- 使用多个Producer将数据发送给多个Consumer
- 一个Producer将数据发送给多个Consumer
- 多个Producer将数据发送给一个Consumer
同时有一点需要注意的就是：如果数据的Producer和Consumer同时运行，那么会使用很多的内存，并且Producer和Consumer越多，内存使用的越多，因为数据都是在处理的时候都放在内存中的，一直到最后将数据写入到数据库等地方，此时内存就会被释放。
由于时间的限制，我们暂时就唠叨到这里！下一篇，我们就来看看如何进行性能的分析！
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