.NET性能系列文章一:.NET7的性能改进

这些方法在.NET7中变得更快

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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。

LINQ

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>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。

1. Min 和 Max 方法

首先是LINQ方法Min()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。

2. Average 和 Sum

另一个很大的改进是Average()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!

3. Order

接下来是这是新增了两个排序方法Order()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()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。

System.IO

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

序列化 (System.Text.Json)

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。

方法 运行时 平均值 比率 分配 分配比率
Default 135.4 ns 1.04 208 B 3.71
CachedOptions 145.9 ns 1.12 208 B 3.71
NoCachedOptions 90,069.7 ns 691.89 7718 B 137.82
Default 130.2 ns 1.00 56 B 1.00
CachedOptions 129.8 ns 0.99 56 B 1.00
NoCachedOptions 533.8 ns 4.10 345 B 6.16

基本类型

1. Guid 相等比较

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。

2. BigInt 解析

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。

3. Boolean 解析

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

诊断

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。

1. GetProcessByName

[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。

2. GetCurrentProcessName

[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。

3. Stopwatch

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。

结尾

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!

版权

原文版权:Tobias Streng
翻译版权:InCerry
原文链接:
//medium.com/@tobias.streng/net-performance-series-1-performance-improvements-in-net-7-fb793f8f5f71