Здравствуйте, Аноним, Вы писали: А>Мучает один вопрос, насколько я понимаю при меппинге на лету для каждого класса создаётся ассембли, отражается ли ето на производительности? Сколько классов, столько ассемблей. Не тяжеловато ли ето. Или я не правильно понимаю принцип работы. Для веб-проектов это вообще не проблема, т.к. временем инициализации в данном случае можно пренебречь. Время генерации сборок важно для старта десктоп-приложений, но на сегодняшний момент все (пока одна ) обнаруженные проблемы решены. Проблема была не в генерации как таковой, а в построении описателя класса. Но проблема очень специфическая и непонятно то ли это происходило по вине RFD, то ли по вине другой части системы, в которой использовалась библиотека. А>Использовал ли кто-то библиотеку в реальных, больших веб проектах. Я вам не скажу за всю Одессу, вся Одесса, понятное дело, очень велика. RSDN.ru само собой. Но также я наследил везде где появлялся Первое комерческое крещение RFD было здесь — http://www.supratelecom.com. Флоридская телекоммуникационная компания, где я проработал два года архитектором и мог проталкивать любые, даже не очень проверенные решения В частности здесь вскрылись первые проблемы с производительностью. Reflection показал себя крайне тормозной штукой и пришлось заняться генерацией сборок. В этой конторе RFD используется как для веб-сайта, так и для внутренней биллинговой системы, для десктоп приложений, роботов и прочей ерунды. Второй проект — http://www.amicore.com. Совместный проект Pfizer, IBM и Microsoft. Софтинка для автоматизации работы офисов докторов. Десктоп, сервера приложений, ремоутинг, BizTalk. Насчёт веба не уверен, когда я работал на проекте об этом речи не было. Здесь были сделаны основные доработки RFD в плане генерации абстрактных классов. Мой текущей проект — http://www.tiffany.com. Проект делается опять сладкой парочкой — консалтингами IBM и Microsoft. Чистый веб. Мы делаем версию для Канады и Японии. RFD используется нашей командой для веба и другой командой, которая занимается написанием софтинки для подготовки контента (распределение бриликов и золотишка по категориям и группам). Что касается производительности RFD вообще, то её можно потестировать с помощью следуюшего теста:
Для миллиона записей получаются вот такие результаты.
Вполне возможно, что в других условиях результаты будут несколько другими. |