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提高 Weｂ Ｓervｉｃe 数据传输效率的基本方法
如何提高 Wｅb Ｓervice 的数据传输效率及其应用场景
王 云 （), 软件工程师， IBＭ 中国研发中心
简介: 本文介绍了在 Ｗeb Serviｃ明。一般来讲,系统请求 XMＬ 的体积相对较小,没有必要使用压缩和解压缩的方法处理请求 XML。而对于系统响应 XＭL 来讲，一般都包含大量的数据,导致其体积庞大，需要进行压缩处理。对响应 XML 进行压缩的流程如下:ﻫ服务器端数据模型－->序列化操作－->利用 gzｉp 方式对序列化后的 XML 进行压缩-->返回到客户端－->以 ｇziｐ 方式进行解压缩－－>对解压缩后的 ＸMＬ 进行反序列化操作-->客户端数据模型ﻫ这里需要说明的一点是,客户端以及服务器端的数据模型需要实现 Seｒialｉzabｌe 接口。 ﻫ清单 ２． ｇzip 方式压缩部分实现代码示例(java 实现)
iｍｐort java．io.＊；
ｉmpoｒt jaｖa．.*；
publｉc class Compｒｅｓs
｛
ﻩｐｕｂｌｉc Ｓtrｉng ｇzip（ＯutｐutStreａm pSｔream)
ﻩ{
ﻩ …
ﻩﻩtry
ﻩﻩ{ﻩﻩ
ﻩﻩﻩＧＺＩＰＯｕtｐutSｔream strｅaｍ = new GZIPOuｔpｕｔStream(pＳtｒｅａｍ)；
ﻩﻩﻩreｔurｎ ();
ﻩﻩ｝cａｔch（ＩOExｃepｔion e）｛…}
ﻩﻩ…
ﻩﻩrｅｔurn ｎulｌ；
ﻩ｝
…
｝
在程序将对象模型序列化成 XML 之前,可以使用上面的压缩方法，对数据流进行压缩。部分代码如下: ﻫ清单 3． 对象模型序列化后再进行压缩的实现代码示例
puｂlic ｃｌａss XMLＳeｒｉaｌｉzerHｅlｐeｒ
{
…
ﻩpuｂlｉc stａｔiｃ Stｒｉng saveOＢJtoＳtring(Oｂject inputOＢJ) ｔｈｒows CｏｎｖｅrExceptｉｏn
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ﻩ{
ﻩﻩ……
ﻩ BｙｔｅAｒraｙＯｕtｐutStｒeam ｏuｔpｕtSｔreaｍ ＝ ｎuｌl;
ﻩ trｙ｛
ﻩ ﻩouｔpｕtStrｅaｍ ＝ ｎew (）;
((IXＭLSｅｒｉａｌｉzablｅ) inputOｂjｅｃt, ouｔｐutStrｅam);
ﻩﻩﻩretuｒｎ Ｃｏmprｅｓs．gziｐ(ouｔｐｕｔStrｅａm）;
ﻩﻩ}cａtcｈ(Excepｔｉon e)｛…}
ﻩﻩ……
ﻩ}
…
｝
解压缩的过程也类似于上述代码。测试表明,采用 gziｐ 压缩可以减少６0％以上的网络所带来的消耗。
2． 对于特定的数据进行特殊的处理ﻫ在企业日常的数据传输中，往往大量的数据具有很多共同的特点。数据和数据之间往往具有很多相同的地方,或者说,具有很多重复的地方。例如，在一个以 Ｗeｂ Seｒｖice 为构架的报表处理系统中,报表往往会含有很多的空数据,或者相同属性和值域的数据,对于这样的情况,可以在代码中对特殊情况进行特殊的处理。我们同样以传输一个表格作为例子,如下：
ﻫ表 ２. 将要传输的含有多个空值的表格示例
Sofｔｗare sold
Hａｒdｗａre sold
Ｓysｔem sold
Othｅrｓ
12０
－
－
-
-
-
90
-
-
11０
-
-
可以看到,上述表格具有很多的空值，那么在 XMＬ 中完全可以把空值的部分统一处理，这样就能大大减少网络传输的数量，其对应的部分 XML 如下: ﻫ清单 4． 对空值进行处理后的简化 XＭL 示例
……
＜NULＬ Ｖａｌue>(1,2),(１,３),(１，４），(2，１）,(2，２)，（2,4)（３,1）,(3,３),(3，4)＜/NULＬ Ｖａlｕｅ＞
……
优点：
对于重复性的数据来说，该方法可以几十倍甚至上百倍的减少传输的数据量(这取决于数据重复的数量大小),相对于第一种压缩方式
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，由于只是对固定形式的数据进行处理,所以不会占用很大的 CPU 以及内存。ﻫ缺点:ﻫ数据的特点不容易把握,能够处理的情况比较简单和单一。对于空值或者某些值重复较多的情况,可以采用本方法。
解决方案二： 减少多次调用,尽量使用一次性的调用方式。
传统的 RＰ