你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站,请访问 https://docs.azure.cn。
从批量执行工具库迁移到 Azure Cosmos DB .NET V3 SDK 中的批量操作支持
适用范围: NoSQL
本文介绍需要执行哪些步骤,才能将使用 .NET 批量执行工具库的现有应用程序的代码迁移到使用最新版 .NET SDK 中的批量操作支持功能。
启用批量操作支持
通过 AllowBulkExecution 配置在 CosmosClient
实例上启用批量操作支持:
new CosmosClient(endpoint, authKey, new CosmosClientOptions() { AllowBulkExecution = true });
为每个操作创建任务
通过利用任务并行库,并将并发执行的操作分组,.NET SDK 中的批量操作支持得以发挥作用。
SDK 中没有任何一种方法可将文档或操作的列表用作输入参数,你需要针对要批量执行的每个操作创建一个任务,然后等待它们完成。
例如,如果初始输入是一个项列表,其中的每个项采用以下架构:
public class MyItem
{
public string id { get; set; }
public string pk { get; set; }
public int operationCounter { get; set; } = 0;
}
若要执行批量导入(类似于使用 BulkExecutor.BulkImportAsync),需要对 CreateItemAsync
发出并发调用。 例如:
BulkOperations<MyItem> bulkOperations = new BulkOperations<MyItem>(documentsToWorkWith.Count);
foreach (MyItem document in documentsToWorkWith)
{
bulkOperations.Tasks.Add(CaptureOperationResponse(container.CreateItemAsync(document, new PartitionKey(document.pk)), document));
}
若要执行批量更新(类似于使用 BulkExecutor.BulkUpdateAsync),则在更新项值后,需要对 ReplaceItemAsync
方法发出并发调用。 例如:
BulkOperations<MyItem> bulkOperations = new BulkOperations<MyItem>(documentsToWorkWith.Count);
foreach (MyItem document in documentsToWorkWith)
{
document.operationCounter++;
bulkOperations.Tasks.Add(CaptureOperationResponse(container.ReplaceItemAsync(document, document.id, new PartitionKey(document.pk)), document));
}
若要执行批量删除(类似于使用 BulkExecutor.BulkDeleteAsync),需要使用每个项的 id
和分区键对 DeleteItemAsync
发出并发调用。 例如:
BulkOperations<MyItem> bulkOperations = new BulkOperations<MyItem>(documentsToWorkWith.Count);
foreach (MyItem document in documentsToWorkWith)
{
document.operationCounter++;
bulkOperations.Tasks.Add(CaptureOperationResponse(container.DeleteItemAsync<MyItem>(document.id, new PartitionKey(document.pk)), document));
}
捕获任务结果状态
在前面的代码示例中,我们已创建一个并发任务列表,并对其中的每个任务调用了 CaptureOperationResponse
方法。 此方法是一个扩展,可让我们通过捕获任何错误并跟踪请求单位用量来保持与 BulkExecutor 类似的响应架构。
private static async Task<OperationResponse<T>> CaptureOperationResponse<T>(Task<ItemResponse<T>> task, T item)
{
try
{
ItemResponse<T> response = await task;
return new OperationResponse<T>()
{
Item = item,
IsSuccessful = true,
RequestUnitsConsumed = task.Result.RequestCharge
};
}
catch (Exception ex)
{
if (ex is CosmosException cosmosException)
{
return new OperationResponse<T>()
{
Item = item,
RequestUnitsConsumed = cosmosException.RequestCharge,
IsSuccessful = false,
CosmosException = cosmosException
};
}
return new OperationResponse<T>()
{
Item = item,
IsSuccessful = false,
CosmosException = ex
};
}
}
其中,OperationResponse
声明为:
public class OperationResponse<T>
{
public T Item { get; set; }
public double RequestUnitsConsumed { get; set; } = 0;
public bool IsSuccessful { get; set; }
public Exception CosmosException { get; set; }
}
并发执行操作
为了跟踪整个 Tasks 列表的作用域,我们使用以下帮助程序类:
public class BulkOperations<T>
{
public readonly List<Task<OperationResponse<T>>> Tasks;
private readonly Stopwatch stopwatch = Stopwatch.StartNew();
public BulkOperations(int operationCount)
{
this.Tasks = new List<Task<OperationResponse<T>>>(operationCount);
}
public async Task<BulkOperationResponse<T>> ExecuteAsync()
{
await Task.WhenAll(this.Tasks);
this.stopwatch.Stop();
return new BulkOperationResponse<T>()
{
TotalTimeTaken = this.stopwatch.Elapsed,
TotalRequestUnitsConsumed = this.Tasks.Sum(task => task.Result.RequestUnitsConsumed),
SuccessfulDocuments = this.Tasks.Count(task => task.Result.IsSuccessful),
Failures = this.Tasks.Where(task => !task.Result.IsSuccessful).Select(task => (task.Result.Item, task.Result.CosmosException)).ToList()
};
}
}
ExecuteAsync
方法会等待所有操作完成,你可以像这样使用它:
BulkOperationResponse<MyItem> bulkOperationResponse = await bulkOperations.ExecuteAsync();
捕获统计信息
以上代码将等到所有操作完成,然后计算所需的统计信息。 这些统计信息类似于批量执行工具库的 BulkImportResponse 的统计信息。
public class BulkOperationResponse<T>
{
public TimeSpan TotalTimeTaken { get; set; }
public int SuccessfulDocuments { get; set; } = 0;
public double TotalRequestUnitsConsumed { get; set; } = 0;
public IReadOnlyList<(T, Exception)> Failures { get; set; }
}
BulkOperationResponse
包含:
- 通过批量操作支持处理操作列表所用的总时间。
- 成功的操作数目。
- 消耗的请求单位总数。
- 如果发生失败,它会显示一个元组列表,其中包含了异常和关联的项,以用于日志记录和问题识别目的。
重试配置
批量执行工具库提供了指导,其中指出,需要将 RetryOptions 的 MaxRetryWaitTimeInSeconds
和 MaxRetryAttemptsOnThrottledRequests
设置为 0
,以将控制权委托给该库。
对于 .NET SDK 中的批量操作支持,不存在隐藏的行为。 可以直接通过 CosmosClientOptions.MaxRetryAttemptsOnRateLimitedRequests 和 CosmosClientOptions.MaxRetryWaitTimeOnRateLimitedRequests 配置重试选项。
注意
如果从数据量来看,预配的请求单位数远远低于预期数量,则你可能需要考虑将这些参数设置为较高的值。 批量操作会花费更长时间,但由于重试次数较高,该操作成功完成的可能性较高。
性能改进
与 .NET SDK 中的其他操作一样,使用流 API 可以提高性能,并避免任何不必要的序列化。
仅当所用数据的性质与字节流(例如文件流)的性质匹配时,才可以使用流 API。 在这种情况下,使用 CreateItemStreamAsync
、ReplaceItemStreamAsync
或 DeleteItemStreamAsync
方法并使用 ResponseMessage
(而不是 ItemResponse
)可以增加可实现的吞吐量。
后续步骤
- 若要详细了解 .NET SDK 发行版,请参阅 Azure Cosmos DB SDK 一文。
- 从 GitHub 获取完整的迁移源代码。
- GitHub 上的其他批量操作示例
- 正在尝试为迁移到 Azure Cosmos DB 进行容量计划?
- 如果只知道现有数据库群集中的 vCore 和服务器数量,请阅读使用 vCore 或 vCPU 估算请求单位
- 若知道当前数据库工作负载的典型请求速率,请阅读使用 Azure Cosmos DB 容量计划工具估算请求单位