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欢迎阅读.NET性能系列的第一章。这一系列的特点是对.NET世界中许多不同的主题进行研究、比较性能。正如标题所说的那样,本章节在于.NET7中的性能改进。你将看到哪种方法是实现特定功能最快的方法,以及大量的技巧和敲门,如何付出较小的代价就能最大化你代码性能。如果你对这些主题感兴趣,那请您继续关注。
.NET 7目前(17.10.2022)处于预览阶段,将于2022年11月发布。通过这个新版本,微软提供了一些大的性能改进。这篇 .NET性能系列的第一篇文章,是关于从.NET6到.NET7最值得注意的性能改进。
最相关的改进肯定是在LINQ中,在.NET 7中dotnet社区利用LINQ中对数字数组的处理来使用Vector<T>
(SIMD)。这大大改善了一些LINQ方法性能,你可以在List<int>
或int[]
以及其他数字集合上调用。现在LINQ方法也能直接访问底层数组,而不是使用枚举器访问。让我们来看看这些方法相对于.NET 6是如何表现的。
我使用BenchmarkDotNet来比较.NET6和.NET7相同代码的性能。
首先是LINQ方法Min()
和Max()
。它们被用来识别数字枚举中的最低值或最高值。新的实现特别要求有一个先前枚举的集合作为源,因此我们必须在这个基准测试中创建一个数组。
[Params(1000)]
public int Length { get; set; }
private int[] arr;
[GlobalSetup]
public void GlobalSetup() => arr = Enumerable.Range(0, Length).ToArray();
[Benchmark]
public int Min() => arr.Min();
[Benchmark]
public int Max() => arr.Max();
在.NET 6和.NET 7上执行这些基准,在我的机器上会得出以下结果。
方法 | 运行时 | 数组长度 | 平均值 | 比率 | 分配 |
---|---|---|---|---|---|
Min | 1000 | 3,494.08 ns | 53.24 | 32 B | |
Min | 1000 | 65.64 ns | 1.00 | - | |
Max | 1000 | 3,025.41 ns | 45.92 | 32 B | |
Max | 1000 | 65.93 ns | 1.00 | - |
这里非常突出的是新的.NET7所展示的性能改进有多大。我们可以看到与.NET 6相比,改进幅度超过4500%。这不仅是因为在内部实现中使用了另一种类型,而且还因为不再发生额外的堆内存分配。
另一个很大的改进是Average()
和Sum()
方法。当处理大的double
集合时,这些性能优化能展现出更好的结果,这就是为什么我们要用一个double[]
来测试它们。
[Params(1000)]
public int Length { get; set; }
private double[] arr;
[GlobalSetup]
public void GlobalSetup()
{
var random = new Random();
arr = Enumerable
.Range(0, Length)
.Select(_ => random.NextDouble())
.ToArray();
}
[Benchmark]
public double Average() => arr.Average();
[Benchmark]
public double Sum() => arr.Sum();
结果显示,性能显著提高了500%以上,而且同样没有了内存分配!
方法 | 运行时 | 数组长度 | 平均值 | 比率 | 分配 |
---|---|---|---|---|---|
Average | 1000 | 3,438.0 ns | 5.50 | 32 B | |
Average | 1000 | 630.3 ns | 1.00 | - | |
Sum | 1000 | 3,303.8 ns | 5.25 | 32 B | |
Sum | 1000 | 629.3 ns | 1.00 | - |
这里的性能提升并不像前面的例子那么突出,但还是非常高的!
接下来是这是新增了两个排序方法Order()
和OrderDescending()
。当你不想映射到IComparable
类型时,应该使用新的方法取代.NET7中旧的OrderBy()
和OrderByDescending()
方法。
[Params(1000)]
public int Length { get; set; }
private double[] arr;
[GlobalSetup]
public void GlobalSetup()
{
var random = new Random();
arr = Enumerable
.Range(0, Length)
.Select(_ => random.NextDouble())
.ToArray();
}
[Benchmark]
public double[] OrderBy() => arr.OrderBy(d => d).ToArray();
#if NET7_0
[Benchmark]
public double[] Order() => arr.Order().ToArray();
#endif
方法 | 数组长度 | 平均值 | 分配 |
---|---|---|---|
OrderBy | 1000 | 51.13 μs | 27.61 KB |
Order | 1000 | 50.82 μs | 19.77 KB |
在这个基准中,只使用了.NET 7,因为Order()
方法在旧的运行时中不可用。
我们无法看到这两种方法之间的性能影响。然而,我们可以看到的是在堆内存分配方面有很大的改进,这将显著减少垃圾收集,从而节省一些GC时间。
在.NET 7中,Windows下的IO性能有了些许改善。WriteAllText()
方法不再使用那么多分配的内存,ReadAllText()
方法与.NET 6相比也快了一些。
[Benchmark]
public void WriteAllText() => File.WriteAllText(path1, content);
[Benchmark]
public string ReadAllText() => File.ReadAllText(path2);
方法 | 运行时 | 平均值 | 比率 | 分配 |
---|---|---|---|---|
WriteAllText | 193.50 μs | 1.03 | 10016 B | |
WriteAllText | 187.32 μs | 1.00 | 464 B | |
ReadAllText | 23.29 μs | 1.08 | 24248 B | |
ReadAllText | 21.53 μs | 1.00 | 24248 B |
来自System.Text.Json
命名空间的JsonSerializer
得到了一个小小的升级,一些使用了反射的自定义处理程序会在幕后为你缓存,即使你初始化一个JsonSerialzierOptions
的新实例。
private JsonSerializerOptions options = new JsonSerializerOptions();
private TestClass instance = new TestClass("Test");
[Benchmark(Baseline = true)]
public string Default() => JsonSerializer.Serialize(instance);
[Benchmark]
public string CachedOptions() => JsonSerializer.Serialize(instance, options);
[Benchmark]
public string NoCachedOptions() => JsonSerializer.Serialize(instance, new JsonSerializerOptions());
public record TestClass(string Test);
在上面代码中,对NoCachedOptions()
的调用通常会导致JsonSerialzierOptions
的额外实例化和一些自动生成的处理程序。在.NET 7中这些实例是被缓存的,当你在代码中使用这种方法时,你的性能会好一些。否则,无论如何都要缓存你的JsonSerialzierOptions
,就像在CachedOptions
例子中,你不会看到很大的提升。
有一项改进,肯定会导致现代应用程序的性能大增,那就是对Guid
相等比较的新实现。
private Guid guid0 = Guid.Parse("18a2c952-2920-4750-844b-2007cb6fd42d");
private Guid guid1 = Guid.Parse("18a2c952-2920-4750-844b-2007cb6fd42d");
[Benchmark]
public bool GuidEquals() => guid0 == guid1;
方法 | 运行时 | 平均值 | 比率 |
---|---|---|---|
GuidEquals | 1.808 ns | 1.49 | |
GuidEquals | 1.213 ns | 1.00 |
可以感觉到,新的实现也使用了SIMD,比旧的实现快30%左右。
由于有大量的API使用Guid
作为实体的标识符,这肯定会积极的产生影响。
一个很大的改进发生在将巨大的数字从字符串解析为BigInteger
类型。就我个人而言,在一些区块链项目中,我曾使用过BigInteger
类型,在那里有必要使用这种类型来表示ETH代币的精度。所以在性能方面,这对我来说会很方便。
private string bigIntString = string.Concat(Enumerable.Repeat("123456789", 100000));
[Benchmark]
public BigInteger ParseBigInt() => BigInteger.Parse(bigIntString);
方法 | 运行时 | 平均值 | 比率 | 分配 |
---|---|---|---|---|
ParseBigInt | 2.058 s | 1.62 | 2.09 MB | |
ParseBigInt | 1.268 s | 1.00 | 2.47 MB |
我们可以看到性能有了明显的提高,不过我们也看到它比.NET6上多分配一些内存。
对于解析boolean
类型,我们也有显著的性能改进:
[Benchmark]
public bool ParseBool() => bool.TryParse("True", out _);
方法 | 运行时 | 平均值 | 比率 |
---|---|---|---|
ParseBool | 8.164 ns | 5.21 | |
ParseBool | 1.590 ns | 1.00 |
System.Diagnostics
命名空间也进行了升级。进程处理有两个重大改进,Stopwatch
有一个新功能。
[Benchmark]
public Process[] GetProcessByName()
=> Process.GetProcessesByName("dotnet.exe");
方法 | 运行时 | 平均值 | 比率 | 分配 | 分配比率 |
---|---|---|---|---|---|
GetProcessByName | 2.065 ms | 1.04 | 529.89 KB | 247.31 | |
GetProcessByName | 1.989 ms | 1.00 | 2.14 KB | 1.00 |
新的GetProcessByName()
的速度并不明显,但使用的分配内存比前者少得多。
[Benchmark]
public string GetCurrentProcessName()
=> Process.GetCurrentProcess().ProcessName;
方法 | 运行时 | 平均值 | 比率 | 分配 | 分配比率 |
---|---|---|---|---|---|
GetCurrentProcessName | 1,955.67 μs | 103.02 | 3185 B | 6.98 | |
GetCurrentProcessName | 18.98 μs | 1.00 | 456 B | 1.00 |
在这里,我们可以看到一个更有效的内存方法,对.NET 7的实现有极高的性能提升。
Stopwatch
被广泛用于测量运行时的性能。到目前为止,存在的问题是,使用Stopwatch
需要分配堆内存。为了解决这个问题,dotnet社区实现了一个静态函数GetTimestamp()
,它仍然需要一个复杂的逻辑来有效地获得时间差。现在又实现了另一个静态方法,名为GetElapsedTime()
,在这里你可以传递之前的时间戳,并在不分配堆内存的情况下获得经过的时间。
[Benchmark(Baseline = true)]
public TimeSpan OldStopwatch()
{
Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
return sw.Elapsed;
}
[Benchmark]
public TimeSpan NewStopwatch()
{
long timestamp = Stopwatch.GetTimestamp();
return Stopwatch.GetElapsedTime(timestamp);
}
Method | Mean | Ratio | Allocated | Alloc Ratio |
---|---|---|---|---|
OldStopwatch | 39.44 ns | 1.00 | 40 B | 1.00 |
NewStopwatch | 37.13 ns | 0.94 | - | 0.00 |
这种方法的速度优化并不明显,然而节省堆内存分配可以说是值得的。
我希望,我可以在性能和基准测试的世界里给你一个有趣的切入点。如果你关于特定性能主题想法,请在评论中告诉我。
如果你喜欢这个系列的文章,请务必关注我,因为还有很多有趣的话题等着你。
谢谢你的阅读!
原文版权:Tobias Streng
翻译版权:InCerry
原文链接:
https://medium.com/@tobias.streng/net-performance-series-1-performance-improvements-in-net-7-fb793f8f5f71