ASP.NET Core在WebApi项目中使用MiniProfiler分析Entity Framework Core

下面是“ASP.NET Core在WebApi项目中使用MiniProfiler分析Entity Framework Core”的完整攻略：

1. 安装MiniProfiler

MiniProfiler是一个第三方的性能分析工具，可在github上下载，并通过NuGet包管理器安装。使用以下命令在你的项目中安装MiniProfiler：

Install-Package MiniProfiler.AspNetCore

2. 配置MiniProfiler

在Startup.cs文件中，先引入MiniProfiler的命名空间，然后在ConfigureServices方法中添加如下代码，以进行配置：

using StackExchange.Profiling;

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddMiniProfiler(options =>
    {
        options.RouteBasePath = "/profiler";
    });
}

以上代码的含义：指定MiniProfiler的路由基地址是/profiler。

接着，在Configure方法中添加MiniProfiler中间件：

app.UseMiniProfiler();

3. 配置EF Core

由于你要分析EF Core的查询性能，因此需要打开MiniProfiler的EF Core插件。在ConfigureServices方法中添加如下代码：

using StackExchange.Profiling.Storage;

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.Configure<MiniProfilerOptions>(options =>
    {
        options.Storage = new MemoryCacheStorage(TimeSpan.FromMinutes(10));
        options.SqlFormatter = new StackExchange.Profiling.SqlFormatters.InlineFormatter();
    });
    services.AddMiniProfiler(options =>
    {
        options.RouteBasePath = "/profiler";
    }).AddEntityFramework();
}

以上代码的含义：首先配置MiniProfiler的一些选项，比如存储方式、SQL语句格式等等，然后调用AddEntityFramework方法，启用EF Core插件。

4. 使用MiniProfiler

最后，在需要分析的API方法中，调用MiniProfiler.Start()方法，然后执行EF Core的查询，最后在返回结果前，调用MiniProfiler.Stop()方法，如下所示：

[HttpGet("{id}")]
public async Task<ActionResult<TodoItemDTO>> GetTodoItem(long id)
{
    var profiler = MiniProfiler.StartNew("EF Core Query");

    var todoItem = await _context.TodoItems.FindAsync(id);

    profiler.Stop();

    if (todoItem == null)
    {
        return NotFound();
    }

    return ItemToDTO(todoItem);
}

以上代码的含义：使用MiniProfiler.Start()方法开始一个性能分析的session，使用MiniProfiler.Stop()方法停止这个session，然后将session的详细信息（包括SQL查询、执行时间等）保存到MiniProfiler存储器中。通过这里的例子，你可以让MiniProfiler帮你检测你的查询是否使用了合适的索引，是否存在慢查询等等，大大提升你的程序的性能。

5. 示例说明

为了更好的理解以上步骤，我们来举两个小例子。

例子一：

Imagine，当前你需要查询一个表中所有用户的信息，且用户表数据量庞大，你怎样才能保证查询速度很快，而且不耗费太多的资源？让我们来看一下如何使用MiniProfiler优化查询。

在你的过程中，假如你忘记了在查询的字段上添加索引，并使用EF Core查询数据。

[HttpGet]
public async Task<ActionResult<IEnumerable<Person>>> GetAllUsers()
{
    var profiler = MiniProfiler.StartNew("EF Core Query");

    var items = await _context.Person.ToListAsync();

    profiler.Stop();

    return Ok(items);
}

这里是从Person表返回所有用户的HTTP GET方法。在执行查询前，使用MiniProfiler.StartNew()启动一个新的性能分析session，然后开始执行查询，并在执行完查询后使用MiniProfiler.Stop()方法停止session。在上面的例子中，不使用索引查询将在很多数据情况下导致巨大性能下降，利用MiniProfiler会对我们的查询优化非常有帮助。

例子二：

现在，你需要从Person表中返回名字是John的人数。需要注意一点是，此处应该在Person表上添加PeopleName索引，而这个索引是为了专门支持这种查询而添加的。

[HttpGet("{name}")]
public async Task<ActionResult<IEnumerable<Person>>> GetPersonByName(string name)
{
    var profiler = MiniProfiler.StartNew("EF Core Query");

    var items = await _context.Person.Where(x => x.PeopleName.Equals(name)).ToListAsync();

    profiler.Stop();

    return items;
}

在这个例子中，我们看到我们正在查询一个单独的字段，并根据这个字段进行过滤，所以我们需要在Person Index表上添加PeopleName索引以加速我们的查询。在使用MiniProfiler进行性能分析之前，需要特别注意这一点。

总之，在任何情况下，使用MiniProfiler都能够使我们更好地了解程序中的性能瓶颈，进而改进代码以提升整体性能。