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证明:信息体系推行手记系列是息息相关作者于平常研发中先后撞的深浅的题材,也许朴实和轻微,但屡屡却是隔三差五碰到的问题。笔者对其中较独立的加以收集,描述,归纳和分享。

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作者:太初

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正文

 

在笔者实践着,越到小情况下(比如开GIS地图应用),客户端的JS代码往往要调用GIS地图引擎的API。

稍许API提供JS接口(版本),那是最为方便之,有些提供诸如FLEX编程接口的API,让您于JS中调用,也是可,但遇到如下情况,分享之。

 

咱俩的客户端是依据GIS地图的下,用JS代码调用FLEX的API接口,需要经过FLEX的言语以GIS地图及见(放置)2万只目标(Object)。

方法A(老方法):

  1. 每当JS中,通过作业层得到2万个设备的信数据,诸如数组DEV[20000];
  2. 于JS中,将信息数据打包为hashmap(key -> value);
  3. 当JS中,将hashmap数据结构从JS传入Flex: JS –> Flex;
  4. 当Flex中,获得传播的hashmap结构,并循环显示在GIS地图上;
  5. 在Flex中,通过hashmap结构提供用key查value的劳动:val =
    devicehashmap.get(key);

特性评估&分析:

  1. 在步骤2,3,4蒙受吃了20秒左右,数据量是2万只device;主要是手续3于缓慢;
  2. 开始估计,JS中做hashmap结构亟待花费一定时间,但非多;可惜这种高级结构对JS/Flex两侧是单负责,传入的时刻要做必要的检讨与转换,所以于慢;
  3. 除此以外,考虑到JS/Flex相互调用结构比较复杂,如果传递高级结构,两侧系统易当分析上无雷同而会唤起额外的开支;

(备注:其实还尝试了方法A的变种,就是于JS这里启动循环2万蹩脚,每次用平漫长设备信息传送让Flex并以GIS地图上显示Object,虽然每次数据量极小,但是来回调用JS/Flex2万破,效率还低下,所以呢放弃了,这里虽不再讨论了)

方法B(新方法):

  1. 以JS中,通过作业层沾2万个设备的音讯数据,诸如数组DEV[20000];
  2. 于JS中,将消息数量打包为长字符串String(带约定结构/类似JSON);
  3. 在JS中,将String从JS传入Flex: JS –> Flex;
  4. 每当Flex中,获得传播String,并分析还原为hashmap,并循环显示在GIS地图及;
  5. 以Flex中,通过hashmap结构提供用key查value的劳动:val =
    devicehashmap.get(key);

性能评估&分析:

  1. 当步骤3遭遇吃了1秒左右(其实是500ms左右),数据量是2万单device;
  2. 发端估计,经典的数据结构String,在大部网受到还能非常好的互操作,并取得最简单易行的支持与剖析(比如大都是bytes字节勤组,最后一个是记,或者发一个细的古雅的头结构等等),所以传递String极大的落了时间开。而针对JS侧,拼接String比组装hashmap更快把;在Flex侧,自己分析String组装自己之haspmap(不是喻JS的hashmap结构)也殊快。
  3. 完全达成手续1至5吃以1秒左右,达到要求;

(备注:其实以尝几种其他GIS引擎的时节,我们采用JS/API接口,就没碰到如齐之题目,这实际对技术选型是老关键之。)

 

总结:

  1. 过剩时段,我们付出一个系,实现了A和B的相调用和操作,只是上而已。更多状况下实际用场景必然有数量压力及特性要求,而如达了性能,“可用”就不够了,还要考虑“可行”;
  2. 于众底章程吃找到具体的,才是最后目的。这事实上要求针对各种措施的明白与比较对来深刻的研讨。但岁月少于,经验有限,人力有限,所以不得不做代价有限的尝试,并持续优化,这说不定吗是迭代支出要高速开发比较提倡的吧。
  3. 特性优化自己于前的字数就略的发话到,只要发生性瓶颈,只要不达到物理(理论)可计算的属性边界,就可知找到适当的法子来优化。
  4. 另外,技术选型也要命关键,对于当前我们接触的几乎单GIS引擎,支持JSAPI的且无出现类似题材,而非JS的API接口就得开额外的研究,尝试与优化。这对准技术选型也是一个值得思考的例子。