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C#中面试的常见问题002

1.wpf和Winfrom的区别

1. 技术基础

  • WPF:基于.NET Framework,使用XAML(可扩展应用程序标记语言)作为界面描述语言,支持矢量图形和高级布局。
  • WinForms:基于.NET Framework,使用纯代码或拖放设计器来构建UI,主要使用像素布局。

2. 用户界面

  • WPF:提供更丰富的用户界面元素,支持3D效果、动画、视频、高级数据绑定和模板化控件。
  • WinForms:用户界面元素较为传统,不支持WPF中的一些高级特性,如数据模板和样式。

3. 设计工具

  • WPF:可以使用Visual Studio的设计器来构建界面,支持XAML编辑和WYSIWYG(所见即所得)设计。
  • WinForms:同样可以在Visual Studio中使用设计器,但不支持XAML。

4. 布局管理

  • WPF:使用基于矢量的布局系统,如Grid、StackPanel、WrapPanel等,可以更灵活地处理不同屏幕尺寸和分辨率。
  • WinForms:使用基于像素的布局,控件位置和大小固定,不太适合高DPI和多显示器设置。

5. 可扩展性和定制性

  • WPF:支持深入的自定义和扩展,包括控件模板、数据模板和动画。
  • WinForms:自定义和扩展性有限,主要限于控件的属性和事件。

6. 性能

  • WPF:由于使用矢量渲染,WPF在处理大型数据集和复杂UI时可能有更好的性能表现。
  • WinForms:在简单应用中可能表现更好,但在复杂UI和大量数据处理方面可能不如WPF。

7. 跨平台

  • WPF:本身不直接支持跨平台,但可以通过.NET Core和MAUI(.NET Multi-platform App UI)等技术实现跨平台应用。
  • WinForms:主要限于Windows平台,跨平台支持有限。

8. 生命周期和社区

  • WPF:相对较新,拥有活跃的社区和持续的更新。
  • WinForms:历史悠久,社区成熟,但微软已经将重点转向了WPF和.NET Core。

9. 学习曲线

  • WPF:由于其复杂性和灵活性,WPF的学习曲线相对较陡。
  • WinForms:相对简单,学习曲线较平缓。

2.MVVM的banding

1. 数据绑定的基本组成

  • 绑定源(Source):数据的来源,通常是ViewModel中的属性。
  • 绑定目标(Target):数据的目的地,通常是View中的控件属性。
  • 绑定路径(Path):指定绑定源中的具体属性。

2. 数据绑定的实现方式

数据绑定可以通过以下几种方式实现:

  • 在绑定目标上设置:通过设置BindingContext或在Binding扩展中标记Source属性来设置绑定源,并通过Binding扩展设置绑定的Path
  • 在控件树的上级元素中设置:可以将BindingContext设置在控件树的上级元素上,绑定目标会沿着控件树向上寻找,以最先找到的上下文为准,这称为绑定上下文继承。
  • 直接在Binding扩展标记上设置绑定源:在Binding扩展中直接指定Source属性。
  • 通过后台代码设置数据绑定:在代码后台使用BindingContext或直接创建Binding对象来设置数据绑定。

3. 绑定路径(Path)

通过绑定路径,可以选择绑定源的链接属性。如果属性为复杂类型或带索引的集合类型,可以通过点运算符或索引运算符选择子属性。

4. 数据绑定的类型

  • 单向绑定:数据从ViewModel流向View,View的变化不会影响ViewModel。
  • 双向绑定:数据可以在ViewModel和View之间双向流动,View的变化会自动更新到ViewModel,反之亦然。

5. 数据格式化

使用StringFormat属性可以在数据绑定时对数据进行格式化,例如将数字格式化为字符串。

6. 命令(Commands)

在MVVM中,命令是一种特殊的数据绑定,允许View中的控件(如按钮)触发ViewModel中的方法。这通常通过实现ICommand接口来实现。

7. 数据绑定的优势

数据绑定简化了View和ViewModel之间的交互,使得UI开发更加声明式,提高了代码的可维护性和可测试性。

8. 交互式MVVM

在交互式MVVM中,ViewModel的属性变化会实时反映到View上,反之亦然,这通常用于实现基于基础数据模型的交互式视图。

3.怎么避免同时修改数据库

 1.事务(Transactions)

事务是数据库操作的逻辑单位,它确保了数据的完整性和一致性。事务通常具有ACID属性(原子性、一致性、隔离性、持久性)。

  • 原子性:事务中的所有操作要么全部完成,要么全部不完成。
  • 一致性:事务必须确保数据库从一个一致性状态转换到另一个一致性状态。
  • 隔离性:事务之间的操作是隔离的,一个事务的操作不能被其他事务干扰。
  • 持久性:一旦事务提交,其结果就是永久性的。

2. 锁定机制(Locking)

锁定是控制并发访问共享数据的常用技术,它可以分为不同级别:

  • 行级锁:锁定涉及数据行的记录。
  • 表级锁:锁定整个表。
  • 页级锁:锁定数据库中的一页。

锁定可以是共享的(Shared Locks)或排他的(Exclusive Locks)。

3. 乐观并发控制(Optimistic Concurrency Control)

乐观锁不使用数据库锁,而是假设多个事务可以并发执行而不会引起冲突。通常通过版本号或时间戳来实现:

  • 版本号:每个记录都有一个版本号,更新时检查版本号是否一致。
  • 时间戳:事务开始时获取一个时间戳,提交时检查是否有其他事务更新了记录。

4. 悲观并发控制(Pessimistic Concurrency Control)

悲观锁假设冲突很可能发生,并在事务开始时就锁定资源,直到事务结束。

5. 隔离级别(Isolation Levels)

数据库事务的隔离级别定义了事务可以看到其他事务的哪些更改。不同的隔离级别提供了不同程度的锁定和可见性:

  • 读未提交(Read Uncommitted):最低级别的隔离,允许读取未提交的数据。
  • 读已提交(Read Committed):只允许读取已提交的数据。
  • 可重复读(Repeatable Read):保证在同一事务中多次读取同样数据的一致性。
  • 可串行化(Serializable):最高级别的隔离,事务串行执行。

6. 避免长事务

长事务会锁定资源很长时间,影响并发性能。应尽量避免长事务,或者在事务中释放锁。

7. 使用数据库提供的并发控制工具

许多数据库管理系统提供了并发控制的工具和机制,如MySQL的InnoDB存储引擎提供的行级锁定。

8. 应用层并发控制

在应用层实现并发控制逻辑,如通过应用逻辑来控制数据访问顺序。

9. 分布式锁

对于分布式数据库系统,可以使用分布式锁来确保跨多个数据库实例的操作一致性。

10. 读写分离

通过将读操作和写操作分离到不同的数据库实例,可以提高并发性能。


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