Почему потоки называют легкими процессами?

REST проходит довольно хорошо с аутентификацией (т.е. обычной аутентификацией), поэтому попробуйте использовать имя пользователя вашего сайта пользователя и пароль, специфичный для приложения, связанного с этим пользователем - метод, иногда называемый API-ключами. Что-то, что делает API FriendFeed см. в документации .

Несколько заметок трудно:

• использовать дайджест аутентификации или SSL
• с ключом API для каждого приложения может быть немного накладных расходов, поэтому большинство сайтов имеют один ключ API для всех сторонних приложений
• OAuth может быть стоит извлечь

2 вещей. Во-первых, если вы сохраняете имеющийся дизайн кода, вам необходимо выполнить Seek () для MemureStream, прежде чем записывать его в запись.

dt.TableName = "Declaration"; 

MemoryStream stream = new MemoryStream(); 
dt.WriteXml(stream); 
stream.Seek(0,SeekOrigin.Begin);   // <-- must do this after writing the stream!

using (ZipFile zipFile = new ZipFile())
{
  zipFile.AddEntry("Report.xml", "", stream); 
  Response.ClearContent(); 
  Response.ClearHeaders(); 
  Response.AppendHeader("content-disposition", "attachment; filename=Report.zip"); 

  zipFile.Save(Response.OutputStream); 
}

Даже если вы сохранили этот дизайн, я бы предложил предложение using (), как я показал, и как описано во всех примерах DotNetZip , вместо вызова Dispose (). Предложение using () является более надежным в случае сбоев.

Теперь вы можете задаться вопросом, почему необходимо искать в MemureStream перед вызовом AddEntry ()? Причина в том, что AddEntry () предназначен для поддержки тех вызывающих абонентов, которые проходят поток, где позиция является важной. В этом случае вызывающему абоненту необходимо считать входные данные из потока , используя текущее положение потока . AddEntry () поддерживает это. Поэтому установите позицию в потоке перед вызовом AddEntry ().

Однако лучше всего изменить код, чтобы использовать перегрузку AddEntry (), которая принимает WriteDelegate . Он был разработан специально для добавления наборов данных в zip-файлы. Исходный код записывает набор данных в поток памяти, затем выполняет поиск в потоке и записывает содержимое потока в zip. Записывать данные один раз быстрее и проще, что позволяет функция WriteDelegate. Код выглядит следующим образом:

dt.TableName = "Declaration"; 
Response.ClearContent(); 
Response.ClearHeaders(); 
Response.ContentType = "application/zip";
Response.AppendHeader("content-disposition", "attachment; filename=Report.zip"); 

using(Ionic.Zip.ZipFile zipFile = new Ionic.Zip.ZipFile())
{
    zipFile.AddEntry("Report.xml", (name,stream) => dt.WriteXml(stream) );
    zipFile.Save(Response.OutputStream); 
}

Набор данных записывается непосредственно в сжатый поток в zipfile. Очень эффективно! Двойная буферизация отсутствует. Анонимный делегат вызывается во время ZipFile.Save (). Выполняется только одна запись (+ сжатие).

Утверждение о том, что потоки являются "легкими", является - в зависимости от платформы - не обязательно надежным.

Поток операционной системы должен поддерживать выполнение собственного кода, например, написанного на языке C. Поэтому он должен обеспечивать стек приличного размера, обычно измеряемый в мегабайтах. Таким образом, если вы запустили 1000 потоков (возможно, в попытке поддержать 1000 одновременных подключений к вашему серверу), вам потребуется 1 ГБ памяти в вашем процессе, прежде чем вы даже начнете делать какую-либо реальную работу.

Это реальная проблема в высокомасштабируемых серверах, поэтому они вообще не используют потоки, как если бы они были легкими. Они относятся к ним как к ресурсам тяжеловесов. Вместо этого они могут создать ограниченное число потоков в пуле и позволить им брать рабочие элементы из очереди.

Поскольку это означает, что потоки являются долгоживущими и малыми по количеству, вместо них лучше использовать процессы.Таким образом, вы получаете адресную изоляцию пространства, и на самом деле нет проблемы с исчерпанием ресурсов.

Подводя итог: будьте насторожены «маркетинговыми» претензиями, выдвинутыми от имени потоков. Параллельная обработка велика (все чаще она будет иметь важное значение), но потоки являются лишь одним из способов ее достижения.