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是什么优化让 .NET Core 性能飙升？
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.NET Core（开放源代码，跨平台，x-copy可部署等）有许多令人兴奋的方面，其中最值得称赞的就是其性能了。
感谢所有社区开发人员对.NET Core做出的贡献，其中的许多改进也将在接下来的几个版本中引入.NET Framework。
本文主要介绍.NET Core中的一些性能改进，特别是.NET Core 2.0中的，重点介绍各个核心库的一些示例。
集合
集合是任何应用程序的基石，同时.NET库中也有大量集合。.NET库中的一些改进是为了消除开销，例如简化操作以便更好的实现内联，减少指令数量等。例如，下面的这个使用Q<T>的例子：
using System;using System.Diagnostics;using System.Collections.Generic;public class Test{ public static void Main() { while (true) { var q = new Queue<int>(); var sw = Stopwatch.StartNew(); for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) { q.Enqueue(i); q.Dequeue(); } Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
PR dotnet/corefx #2515移除了这些操作中相对复杂的模数运算，在个人计算机，以上代码在.NET 4.7上产生如下输出：
00：00：00.9392595 00：00：00.9390453 00：00：00.9455784 00：00：00.9508294 00：00：01.0107745
而使用.NET Core 2.0则会产生如下输出：
00：00：00.5514887 00：00：00.5662477 00：00：00.5627481 00：00：00.5685286 00：00：00.5262378
由于这是挂钟时间所节省的，较小的值计算的更快，这也表明吞吐量增加了约2倍！
在其他情况下，通过更改操作算法的复杂性，可以更快地进行操作。编写软件时，最初编写的一个简单实现，虽然是正确的，但是这样实现往往不能表现出最佳的性能，直到特定的场景出现时，才考虑如何提高性能。例如，SortedSet <T>的ctor最初以相对简单的方式编写，由于使用O（N ^ 2）算法来处理重复项，因此不能很好地处理复杂性。该算法在PRnetnet / corefx＃1955中的.NET Core中得到修复。以下简短的程序说明了修复的区别：
using System;using System.Diagnostics;using System.Collections.Generic;using System.Linq;public class Test{ public static void Main() { var sw = Stopwatch.StartNew(); var ss = new SortedSet<int>(Enumerable.Repeat(42, 400_000)); Console.WriteLine(sw.Elapsed); }}
在个人电脑的.NET Framework上，这段代码需要大约7.7秒执行完成。在.NET Core 2.0上，减少到大约0.013s（改进改变了算法的复杂性，集合越大，节省的时间越多）。
或者在SortedSet <T>上考虑这个例子：
public class Test{ static int s_result; public static void Main() { while (true) { var s = new SortedSet<int>(); for (int n = 0; n < 100_000; n++) { s.Add(n); } var sw = Stopwatch.StartNew(); for (int i = 0; i < 10_000_000; i++) { s_result = s.Min; } Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
.NET 4.7中Min和Max的实现遍布SortedSet <T>的整个树，但是只需要找到最小或最大值即可，因为实现可以只遍历相关的节点。PR dotnet / corefx＃11968修复了.NET Core实现。在.NET 4.7中，此示例生成如下结果：
00：00：01.142724600：00：01.1295220 00：00：01.1350696 00：00：01.1502784 00：00：01.1677880
而在.NET Core 2.0中，我们得到如下结果：
00：00：00.0861391 00：00：00.0861183 00：00：00.0866616 00：00：00.0848434 00：00：00.0860198
显示出相当大的时间下降和吞吐量的增加。
即使像List <T>这样的主工作核心也有改进的空间。考虑下面的例子：
using System;using System.Diagnostics;using System.Collections.Generic;public class Test{ public static void Main() { while (true) { var l = new List<int>(); var sw = Stopwatch.StartNew(); for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) { l.Add(i); l.RemoveAt(0); } Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在.NET 4.7中，会得到的结果如下：
00：00：00.4434135 00：00：00.4394329 00：00：00.4496867 00：00：00.4496383 00：00：00.4515505
和.NET Core 2.0，得到：
00：00：00.3213094 00：00：00.3211772 00：00：00.3179631 00：00：00.3198449 00：00：00.3164009
可以肯定的是，在0.3秒内可以实现1亿次这样的添加并从列表中删除的操作，这表明操作开始并不慢。但是，通过执行一个应用程序，列表通常会添加到很多，同时也节省了总时间消耗。
这些类型的集合改进扩展不仅仅是System.Collections.Generic命名空间; System.Collections.Concurrent也有很多改进。事实上，.NET Core 2.0上的ConcurrentQueue <T>和ConcurrentBag <T>完全重写了。下面看看一个基本的例子，使用ConcurrentQueue <T>但没有任何并发，例子中使用ConcurrentQueue <T>代替了Queue<T>：
using System;using System.Diagnostics;using System.Collections.Concurrent;public class Test{ public static void Main() { while (true) { var q = new ConcurrentQueue<int>(); var sw = Stopwatch.StartNew(); for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) { q.Enqueue(i); q.TryDequeue(out int _); } Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在个人电脑上，.NET 4.7产生的输出如下：
00：00：02.648517400：00：02.6144919 00：00：02.6699958 00：00：02.6441047 00：00：02.6255135
显然，.NET 4.7上的ConcurrentQueue <T>示例比.NET 4.7中的Queue <T>版本慢，因为ConcurrentQueue <T>需要采用同步来确保是否安全使用。但是，更有趣的比较是当在.NET Core 2.0上运行相同的代码时会发生什么：
00：00：01.7700190 00：00：01.8324078 00：00：01.7552966 00：00：01.7518632 00：00：01.7560811
这表明当将.NET Core 2.0切换到30％时，ConcurrentQueue <T>的吞吐量没有任何并发??性提高。但是实施中的变化提高了序列化的吞吐量，甚至更多地减少了使用队列的生产和消耗之间的同步，这可能对吞吐量有更明显的影响。请考虑以下代码：
using System;using System.Diagnostics;using System.Collections.Concurrent;using System.Threading.Tasks;public class Test{ public static void Main() { while (true) { const int Items = 100_000_000; var q = new ConcurrentQueue<int>(); var sw = Stopwatch.StartNew(); Task consumer = Task.Run(() => { int total = 0; while (total < Items) if (q.TryDequeue(out int _)) total++; }); for (int i = 0; i < Items; i++) q.Enqueue(i); consumer.Wait(); Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在.NET 4.7中，个人计算机输出如下结果：
00：00：06.136604400：00：05.7169339 00：00：06.3870274 00：00：05.5487718 00：00：06.6069291
而使用.NET Core 2.0，会得到以下结果：
00：00：01.2052460 00：00：01.5269184 00：00：01.4638793 00：00：01.4963922 00：00：01.4927520
这是一个3.5倍的吞吐量的增长。不但CPU效率提高了， 而且内存分配也大大减少。下面的例子主要观察GC集合的数量，而不是挂钟时间：
using System;using System.Diagnostics;using System.Collections.Concurrent;public class Test{ public static void Main() { while (true) { var q = new ConcurrentQueue<int>(); int gen0 = GC.CollectionCount(0), gen1 = GC.CollectionCount(1), gen2 = GC.CollectionCount(2); for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) { q.Enqueue(i); q.TryDequeue(out int _); } Console.WriteLine($"Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0} Gen1={GC.CollectionCount(1) - gen1} Gen2={GC.CollectionCount(2) - gen2}"); } }}
在.NET 4.7中，得到以下输出：
Gen0 = 162 Gen1 = 80 Gen2 = 0 Gen0 = 162 Gen1 = 81 Gen2 = 0 Gen0 = 162 Gen1 = 81 Gen2 = 0 Gen0 = 162 Gen1 = 81 Gen2 = 0 Gen0 = 162 Gen1 = 81 Gen2 = 0
而使用.NET Core 2.0，会得到如下输出：
Gen0 = 0 Gen1 = 0 Gen2 = 0 Gen0 = 0 Gen1 = 0 Gen2 = 0 Gen0 = 0 Gen1 = 0 Gen2 = 0 Gen0 = 0 Gen1 = 0 Gen2 = 0 Gen0 = 0 Gen1 = 0 Gen2 = 0
.NET 4.7中的实现使用了固定大小的数组链表，一旦固定数量的元素被添加到每个数组中，就会被丢弃， 这有助于简化实现，但也会导致生成大量垃圾。在.NET Core 2.0中，新的实现仍然使用链接在一起的链接列表，但是随着新的片段的添加，这些片段的大小会增加，更重要的是使用循环缓冲区，只有在前一个片段完全结束时，新片段才会增加。这种分配的减少可能对应用程序的整体性能产生相当大的影响。
ConcurrentBag <T>也有类似改进。ConcurrentBag <T>维护thread-local work-stealing队列，使得添加到的每个线程都有自己的队列。在.NET 4.7中，这些队列被实现为每个元素占据一个节点的链接列表，这意味着对该包的任何添加都会导致分配。在.NET Core 2.0中，这些队列是数组，这意味着除了增加阵列所涉及的均摊成本之外，增加的还是无需配置的。以下可以看出：
using System;using System.Diagnostics;using System.Collections.Concurrent;public class Test{ public static void Main() { while (true) { var q = new ConcurrentBag<int>() { 1, 2 }; var sw = new Stopwatch(); int gen0 = GC.CollectionCount(0), gen1 = GC.CollectionCount(1), gen2 = GC.CollectionCount(2); sw.Start(); for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) { q.Add(i); q.TryTake(out int _); } sw.Stop(); Console.WriteLine($"Elapsed={sw.Elapsed} Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0} Gen1={GC.CollectionCount(1) - gen1} Gen2={GC.CollectionCount(2) - gen2}"); } }}
在.NET 4.7中，个人计算机上产生以下输出：
Elapsed=00:00:06.5672723 Gen0=953 Gen1=0 Gen2=0Elapsed=00:00:06.4829793 Gen0=954 Gen1=1 Gen2=0Elapsed=00:00:06.9008532 Gen0=954 Gen1=0 Gen2=0Elapsed=00:00:06.6485667 Gen0=953 Gen1=1 Gen2=0Elapsed=00:00:06.4671746 Gen0=954 Gen1=1 Gen2=0
而使用.NET Core 2.0，会得到：
Elapsed=00:00:04.3377355 Gen0=0 Gen1=0 Gen2=0Elapsed=00:00:04.2892791 Gen0=0 Gen1=0 Gen2=0Elapsed=00:00:04.3101593 Gen0=0 Gen1=0 Gen2=0Elapsed=00:00:04.2652497 Gen0=0 Gen1=0 Gen2=0Elapsed=00:00:04.2808077 Gen0=0 Gen1=0 Gen2=0
吞吐量提高了约30％，并且分配和完成的垃圾收集量减少了。
LINQ
在应用程序代码中，集合通常与语言集成查询（LINQ）紧密相连，该查询已经有了更多的改进。LINQ中的许多运算符已经完全重写为.NET Core，以便减少分配的数量和大小，降低算法复杂度，并且消除不必要的工作。
例如，Enumerable.Concat方法用于创建一个单一的IEnumerable <T>，它首先产生first域可枚举的所有元素，然后再生成second域所有的元素。它在.NET 4.7中的实现是简单易懂的，下面的代码正好反映了这种行为表述：
static IEnumerable<TSource> ConcatIterator<TSource>(IEnumerable<TSource> first, IEnumerable<TSource> second) { foreach (TSource element in first) yield return element; foreach (TSource element in second) yield return element;}
当两个序列是简单的枚举，如C＃中的迭代器生成的，这种过程会执行的很好。但是如果应用程序代码具有如下代码呢？
first.Concat(second.Concat(third.Concat(fourth)));
每次我们从迭代器中退出时，则会返回到枚举器的MoveNext方法。这意味着如果你从另一个迭代器中枚举产生一个元素，则会返回两个MoveNext方法，并移动到下一个需要调用这两个MoveNext方法的元素。你调用的枚举器越多，操作所需的时间越长，特别是这些操作中的每一个都涉及多个接口调用（MoveNext和Current）。这意味着连接多个枚举会以指数方式增长，而不是呈线性增长。PR dotnet / corefx＃6131修正了这个问题，在下面的例子中，区别是显而易见的：
using System;using System.Collections.Generic;using System.Diagnostics;using System.Linq;public class Test{ public static void Main() { IEnumerable<int> zeroToTen = Enumerable.Range(0, 10); IEnumerable<int> result = zeroToTen; for (int i = 0; i < 10_000; i++) { result = result.Concat(zeroToTen); } var sw = Stopwatch.StartNew(); foreach (int i in result) { } Console.WriteLine(sw.Elapsed); }}
在个人计算机上，.NET 4.7需要大约4.12秒。但在.NET Core 2.0中，这只需要约0.14秒，提高了30倍。
通过消除多个运算器同时使用时的消耗，运算器也得到了大大的提升。例如下面的例子：
using System;using System.Collections.Generic;using System.Diagnostics;using System.Linq;public class Test{ public static void Main() { IEnumerable<int> tenMillionToZero = Enumerable.Range(0, 10_000_000).Reverse(); while (true) { var sw = Stopwatch.StartNew(); int fifth = tenMillionToZero.OrderBy(i => i).Skip(4).First(); Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在这里，我们创建一个可以从10,000,000下降到0的数字，然后再等待一会来排序它们上升，跳过排序结果中的前4个元素，并抓住第五个。在个人计算机上的NET 4.7中得到如下输出：
00：00：01.3879042 00：00：01.3438509 00：00：01.4141820 00：00：01.4248908 00：00：01.3548279
而使用.NET Core 2.0，会得到如下输出：
00：00：00.1776617 00：00：00.1787467 00：00：00.1754809 00：00：00.1765863 00：00：00.1735489
这是一个巨大的改进（?8x），避免了大部分的开销。
类似地，来自justinvp的 PR dotnet / corefx＃3429对常用的ToList方法添加了优化，为已知长度的源，提供了优化的路径，并且通过像Select这样的操作器来管理。在以下简单测试中，这种影响是显而易见的：
using System;using System.Collections.Generic;using System.Diagnostics;using System.Linq;public class Test{ public static void Main() { IEnumerable<int> tenMillionToZero = Enumerable.Range(0, 10_000_000).Reverse(); while (true) { var sw = Stopwatch.StartNew(); int fifth = tenMillionToZero.OrderBy(i => i).Skip(4).First(); Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在.NET 4.7中，会得到如下结果：
00：00：00.1308687 00：00：00.1228546 00：00：00.1268445 00：00：00.1247647 00：00：00.1503511
而在.NET Core 2.0中，得到如下结果：
00：00：00.0386857 00：00：00.0337234 00：00：00.0346344 00：00：00.0345419 00：00：00.0355355
显示吞吐量增加约4倍。
在其他情况下，性能优势来自于简化实施，以避免开销，例如减少分配，避免委托分配，避免接口调用，最小化字段读取和写入，避免拷贝等。例如，jamesqo为PR dotnet / corefx＃11208做出的贡献，大大地减少了Enumerable.ToArray涉及的开销。请看下面的例子：
using System;using System.Collections.Generic;using System.Diagnostics;using System.Linq;public class Test{ public static void Main() { IEnumerable<int> zeroToTenMillion = Enumerable.Range(0, 10_000_000).ToArray(); while (true) { var sw = Stopwatch.StartNew(); zeroToTenMillion.Select(i => i).ToList(); Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在.NET 4.7中，会得到如下的结果：
Elapsed=00:00:01.0548794 Gen0=2 Gen1=2 Gen2=2Elapsed=00:00:01.1147146 Gen0=2 Gen1=2 Gen2=2Elapsed=00:00:01.0709146 Gen0=2 Gen1=2 Gen2=2Elapsed=00:00:01.0706030 Gen0=2 Gen1=2 Gen2=2Elapsed=00:00:01.0620943 Gen0=2 Gen1=2 Gen2=2
而.NET Core 2.0的结果如下：
Elapsed=00:00:00.1716550 Gen0=1 Gen1=1 Gen2=1Elapsed=00:00:00.1720829 Gen0=1 Gen1=1 Gen2=1Elapsed=00:00:00.1717145 Gen0=1 Gen1=1 Gen2=1Elapsed=00:00:00.1713335 Gen0=1 Gen1=1 Gen2=1Elapsed=00:00:00.1705285 Gen0=1 Gen1=1 Gen2=1
这个例子中提高了6倍，但是垃圾收集却只有一半。
LINQ有一百多个运算器，本文只提到了几个，其它的很多也都有所改进。
压缩
前面所展示的集合和LINQ的例子都是处理内存中的数据，当然还有许多其他形式的数据处理，包括大量CPU计算和逻辑判断，这些运算也在得到提升。
一个关键的例子是压缩，例如使用DeflateStream，性能方面也有一些重大的性能改进。例如，在.NET 4.7中，zlib（本地压缩库）用于压缩数据，但是相对未优化的托管实现了用于解压缩的数据; PR dotnet / corefx＃2906添加了.NET Core支持，以便使用zlib进行解压缩。来自bjjones的 PR dotnet / corefx＃5674使用英特尔生产的zlib这个更优化的版本。这些结合产生了非常棒的效果。下面的例子，创建一个大量的数据：
using System;using System.IO;using System.IO.Compression;using System.Diagnostics;public class Test{ public static void Main() { // Create some fairly compressible data byte[] raw = new byte[100 * 1024 * 1024]; for (int i = 0; i < raw.Length; i++) raw[i] = (byte)i; var sw = Stopwatch.StartNew(); // Compress it var compressed = new MemoryStream(); using (DeflateStream ds = new DeflateStream(compressed, CompressionMode.Compress, true)) { ds.Write(raw, 0, raw.Length); } compressed.Position = 0; // Decompress it var decompressed = new MemoryStream(); using (DeflateStream ds = new DeflateStream(compressed, CompressionMode.Decompress)) { ds.CopyTo(decompressed); } decompressed.Position = 0; Console.WriteLine(sw.Elapsed); }}
在.NET 4.7中，这一个压缩/解压缩操作，会得到如下结果：
00：00：00.7977190
而使用.NET Core 2.0，会得到如下结果：
00：00：00.1926701
加密
.NET应用程序中另一个常见的计算源是使用加密操作，在这方面.NET Core也有改进。例如，在.NET 4.7中，SHA256.Create返回在管理代码中实现的SHA256类型，而管理代码可以运行得非常快，但是对于运算量非常大的计算，这仍然难以与原始吞吐量和编译器优化竞争。相反，对于.NET Core 2.0，SHA256.Create返回基于底层操作系统的实现，例如在Windows上使用CNG或在Unix上使用OpenSSL。从下面这个简单的例子可以看出，它散列着一个100MB的字节数组：
using System;using System.Diagnostics;using System.Security.Cryptography;public class Test{ public static void Main() { byte[] raw = new byte[100 * 1024 * 1024]; for (int i = 0; i < raw.Length; i++) raw[i] = (byte)i; using (var sha = SHA256.Create()) { var sw = Stopwatch.StartNew(); sha.ComputeHash(raw); Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在.NET 4.7中，会得到：
00：00：00.7576808
而使用.NET Core 2.0，会得到：
00：00：00.4032290
零代码更改的一个很好提升。
数学运算
数学运算也是一个很大的计算量，特别是处理大量数据时。通过像dotnet / corefx＃2182这样的PR ，axelheer对BigInteger的各种操作做了一些实质的改进。请考虑以下示例：
using System;using System.Diagnostics;using System.Numerics;public class Test{ public static void Main() { var rand = new Random(42); BigInteger a = Create(rand, 8192); BigInteger b = Create(rand, 8192); BigInteger c = Create(rand, 8192); var sw = Stopwatch.StartNew(); BigInteger.ModPow(a, b, c); Console.WriteLine(sw.Elapsed); } private static BigInteger Create(Random rand, int bits) { var value = http://www.mamicode.com/new byte[(bits + 7) / 8 + 1]; rand.NextBytes(value); value[value.Length - 1] = 0; return new BigInteger(value); }}
在.NET 4.7中，会得到以下输出结果：
00：00：05.6024158
.NET Core 2.0上的相同代码会得到输出结果如下：
00：00：01.2707089
这是开发人员只关注.NET的某个特定领域的一个很好的例子，开发人员使得这种改进更好的满足了自己的需求，同时也满足了可能会用到这方面功能的其他开发人员的需求。
一些核心的整型类型的数学运算也得到了改进。例如：
using System;using System.Diagnostics;public class Test{ private static long a = 99, b = 10, div, rem; public static void Main() { var sw = Stopwatch.StartNew(); for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) { div = Math.DivRem(a, b, out rem); } Console.WriteLine(sw.Elapsed); }}
PR dotnet / coreclr＃8125用更快的实现取代了DivRem，在.NET 4.7中会得到的如下结果：
00：00：01.4143100
并在.NET Core 2.0上得到如下结果：
00：00：00.7469733
吞吐量提高约2倍。
序列化
二进制序列化是.NET的另一个领域。BinaryFormatter最初并不是.NET Core中的一个组件，但是它包含在.NET Core 2.0中。该组件在性能方面有比较巧妙的修复。例如，PR dotnet / corefx＃17949是一种单行修复，可以增加允许增长的最大大小的特定数组，但是这一变化可能对吞吐量产生重大影响，通过O（N）算法比以前的O（N ^ 2）算法要话费更长的操作时间。以下代码示例，明显的展示了这一点：
using System;using System.Collections.Generic;using System.Diagnostics;using System.IO;using System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary;class Test{ static void Main() { var books = new List<Book>(); for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) { string id = i.ToString(); books.Add(new Book { Name = id, Id = id }); } var formatter = new BinaryFormatter(); var mem = new MemoryStream(); formatter.Serialize(mem, books); mem.Position = 0; var sw = Stopwatch.StartNew(); formatter.Deserialize(mem); sw.Stop(); Console.WriteLine(sw.Elapsed.TotalSeconds); } [Serializable] private class Book { public string Name; public string Id; }}
在.NET 4.7中，代码输出如下结果：
76.677144而在.NET Core 2.0中，会输出如下结果：
6.4044694在这种情况下显示出了12倍的吞吐量提高。换句话说，它能够更有效地处理巨大的序列化输入。
文字处理
.NET应用程序中另一种很常见的计算形式就是处理文本，文字处理在堆栈的各个层次上都有大量的改进。
对于正则表达式，通常用于验证和解析输入文本中的数据。以下是使用Regex.IsMatch重复匹配电话号码的示例：
using System;using System.Diagnostics;using System.Text.RegularExpressions;public class Test{ public static void Main() { var sw = new Stopwatch(); int gen0 = GC.CollectionCount(0); sw.Start(); for (int i = 0; i < 10_000_000; i++) { Regex.IsMatch("555-867-5309", @"^\d{3}-\d{3}-\d{4}$"); } Console.WriteLine($"Elapsed={sw.Elapsed} Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0}"); }}
在个人计算机上，.NET 4.7会得到的如下结果：
Elapsed=00:00:05.4367262 Gen0=820 Gen1=0 Gen2=0
而使用.NET Core 2.0会得到如下结果：
Elapsed=00:00:04.0231373 Gen0=248
由于PR dotnet / corefx＃231的变化很小，这些修改有助于缓存一部分数据，因此吞吐量提高了25％，分配/垃圾收集减少了70％。
文本处理的另一个例子是各种形式的编码和解码，例如通过WebUtility.UrlDecode进行URL解码。在这种解码方法中，通常情况下输入不需要任何解码，但是如果输入经过了解码器，则输入仍然可以通过。感谢来自hughbe的 PR dotnet / corefx＃7671，这种情况已经被优化了。例如下面这段程序：
using System;using System.Diagnostics;using System.Net;public class Test{ public static void Main() { var sw = new Stopwatch(); int gen0 = GC.CollectionCount(0); sw.Start(); for (int i = 0; i < 10_000_000; i++) { WebUtility.UrlDecode("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"); } Console.WriteLine($"Elapsed={sw.Elapsed} Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0}"); }}
在.NET 4.7中，会得到以下输出：
Elapsed=00:00:01.6742583 Gen0=648
而在.NET Core 2.0中，输出如下：
Elapsed=00:00:01.2255288 Gen0=133
其他形式的编码和解码也得到了改进。例如，dotnet / coreclr＃10124优化了使用一些内置Encoding -derived类型的循环。例如下面的示例：
using System;using System.Diagnostics;using System.Linq;using System.Text;public class Test{ public static void Main() { string s = new string(Enumerable.Range(0, 1024).Select(i => (char)(‘a‘ + i)).ToArray()); while (true) { var sw = Stopwatch.StartNew(); for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) { byte[] data =http://www.mamicode.com/ Encoding.UTF8.GetBytes(s); } Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在.NET 4.7中得到以下输出，如：
00：00：02.4028829 00：00：02.3743152 00：00：02.3401392 00：00：02.4024785 00：00：02.3550876
而.NET Core 2.0等到如下输出：
00：00：01.6133550 00：00：01.5915718 00：00：01.5759625 00：00：01.6070851 00：00：01.6070767
这些改进也适用于字符串和其它类型之间转换，例如.NET中生成Parse和ToString方法。使用枚举来表示各种状态是相当普遍的，例如使用Enum.Parse将字符串解析为相应的枚举。PR dotnet / coreclr＃2933改善了这一点。请查看以下的代码：
using System;using System.Diagnostics;public class Test{ public static void Main() { while (true) { var sw = new Stopwatch(); int gen0 = GC.CollectionCount(0); sw.Start(); for (int i = 0; i < 2_000_000; i++) { Enum.Parse(typeof(Colors), "Red, Orange, Yellow, Green, Blue"); } Console.WriteLine($"Elapsed={sw.Elapsed} Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0}"); } } [Flags] private enum Colors { Red = 0x1, Orange = 0x2, Yellow = 0x4, Green = 0x8, Blue = 0x10 }}
在.NET 4.7中，会得到的以下结果：
Elapsed=00:00:00.9529354 Gen0=293Elapsed=00:00:00.9422960 Gen0=294Elapsed=00:00:00.9419024 Gen0=294Elapsed=00:00:00.9417014 Gen0=294Elapsed=00:00:00.9514724 Gen0=293
在.NET Core 2.0上，会得到以下结果：
Elapsed=00:00:00.6448327 Gen0=11Elapsed=00:00:00.6438907 Gen0=11Elapsed=00:00:00.6285656 Gen0=12Elapsed=00:00:00.6286561 Gen0=11Elapsed=00:00:00.6294286 Gen0=12
不但吞吐量提高了约33％，而且分配和相关垃圾收集也减少了约25倍。
当然，在.NET应用程序中需要进行大量的自定义文本处理，除了使用像Regex / Encoding这样的内置类型和Parse和ToString这样的内置操作之外，文本操作通常都是直接构建在字符串之上，并且大量的改进已经引入到了操作on String之上。
例如，String.IndexOf很擅长于查找字符串中的字符。IndexOf在bnetyersmyth的dotnet / coreclr＃5327中得到改进，他们为String实现了一系列的性能改进。正如下面的例子：
using System;using System.Diagnostics;public class Test{ public static void Main() { var dt = DateTime.Now; while (true) { var sw = new Stopwatch(); int gen0 = GC.CollectionCount(0); sw.Start(); for (int i = 0; i < 2_000_000; i++) { dt.ToString("o"); dt.ToString("r"); } Console.WriteLine($"Elapsed={sw.Elapsed} Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0}"); } }}
在.NET 4.7上，会得到如下结果：
00：00：05.9718129 00：00：05.9199793 00：00：06.0203108 00：00：05.9458049 00：00：05.9622262
而在.NET Core 2.0中，会得到如下结果：
00：00：03.1283763 00：00：03.0925150 00：00：02.9778923 00：00：03.0782851
吞吐量提高约2倍。
下面是比较字符串部分。这是一个使用String.StartsWith和序数比较的例子：
using System;using System.Diagnostics;using System.Linq;public class Test{ public static void Main() { string s = string.Concat(Enumerable.Repeat("a", 100)) + "b"; while (true) { var sw = Stopwatch.StartNew(); for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) { s.IndexOf(‘b‘); } Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在.NET 4.7上会得到如下结果：
00：00：01.3097317 00：00：01.3072381 00：00：01.3045015 00：00：01.3068244 00：00：01.3210207
.NET Core 2.0会得到如下结果：
00：00：00.6239002 00：00：00.6150021 00：00：00.6147173 00：00：00.6129136 00：00：00.6099822
对String的改进，也让我们看到对于其它方面进行更多改进的可能性，这是非常有趣的。
文件系统
到目前为止，本文一直专注于内存中操纵数据的各种改进。但是.NET Core的许多更改都是??关于I / O的。
下面从文件开始介绍。这是一个从文件中异步读取所有数据并将其写入另一个文件的示例：
using System;using System.Diagnostics;using System.IO;using System.Threading.Tasks;class Test{ static void Main() => MainAsync().GetAwaiter().GetResult(); static async Task MainAsync() { string inputPath = Path.GetTempFileName(), outputPath = Path.GetTempFileName(); byte[] data = http://www.mamicode.com/new byte[50_000_000]; new Random().NextBytes(data); File.WriteAllBytes(inputPath, data); var sw = new Stopwatch(); int gen0 = GC.CollectionCount(0), gen1 = GC.CollectionCount(1), gen2 = GC.CollectionCount(2); sw.Start(); for (int i = 0; i < 100; i++) { using (var input = new FileStream(inputPath, FileMode.Open, FileAccess.Read, FileShare.Read, 0x1000, useAsync: true)) using (var output = new FileStream(outputPath, FileMode.Create, FileAccess.ReadWrite, FileShare.None, 0x1000, useAsync: true)) { await input.CopyToAsync(output); } } Console.WriteLine($"Elapsed={sw.Elapsed} Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0} Gen1={GC.CollectionCount(1) - gen1} Gen2={GC.CollectionCount(2) - gen2}"); }}
FileStream中的开销也在进一步减少，例如DOTNET / corefx＃11569增加了一个专门的CopyToAsync实现，dotnet/ corefx＃2929也改进了异步写入的处理，.NET 4.7会得到如下结果：
Elapsed=00:00:09.4070345 Gen0=14 Gen1=7 Gen2=1
.NET Core 2.0会得到如下结果：
Elapsed=00:00:06.4286604 Gen0=4 Gen1=1 Gen2=1
网络
网络是值得关注的部分，这部分也将取得很大的改进。目前正在付出很大的努力来优化和调整低等级的网络堆栈，以便高效地构建更高级别的组件。
这种改变带来的一个很大的影响是PR dotnet / corefx＃15141。SocketAsyncEventArgs是Socket上大量异步操作的核心，它支持同步完成模型，因此异步操作实际完成了同步操作，这样避免了异步操作的分配消耗。但是，.NET 4.7中的同步操作运算是失败的， PR修复了上述的实现问题，允许在socket上进行所有异步操作的同步完成。这样的提升在以下代码中变现的非常明显：
using System;using System.Diagnostics;using System.Net;using System.Net.Sockets;using System.Threading;using System.Threading.Tasks;class Test{ static void Main() { using (Socket listener = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp)) using (Socket client = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp)) { listener.Bind(new IPEndPoint(IPAddress.Loopback, 0)); listener.Listen(1); Task connectTask = Task.Run(() => client.Connect(listener.LocalEndPoint)); using (Socket server = listener.Accept()) { connectTask.Wait(); using (var clientAre = new AutoResetEvent(false)) using (var clientSaea = new SocketAsyncEventArgs()) using (var serverAre = new AutoResetEvent(false)) using (var serverSaea = new SocketAsyncEventArgs()) { byte[] sendBuffer = new byte[1000]; clientSaea.SetBuffer(sendBuffer, 0, sendBuffer.Length); clientSaea.Completed += delegate { clientAre.Set(); }; byte[] receiveBuffer = new byte[1000]; serverSaea.SetBuffer(receiveBuffer, 0, receiveBuffer.Length); serverSaea.Completed += delegate { serverAre.Set(); }; var sw = new Stopwatch(); int gen0 = GC.CollectionCount(0), gen1 = GC.CollectionCount(1), gen2 = GC.CollectionCount(2); sw.Start(); for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) { if (client.SendAsync(clientSaea)) clientAre.WaitOne(); if (clientSaea.SocketError != SocketError.Success) throw new SocketException((int)clientSaea.SocketError); if (server.ReceiveAsync(serverSaea)) serverAre.WaitOne(); if (serverSaea.SocketError != SocketError.Success) throw new SocketException((int)clientSaea.SocketError); } Console.WriteLine($"Elapsed={sw.Elapsed} Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0} Gen1={GC.CollectionCount(1) - gen1} Gen2={GC.CollectionCount(2) - gen2}"); } } } }}
该程序创建两个连接的socket，然后向socket写入1000次，并且在案例中使用异步方法接收，但绝大多数操作将同步完成。在.NET 4.7中会得到如下结果：
Elapsed=00:00:20.5272910 Gen0=42 Gen1=2 Gen2=0
在.NET Core 2.0中，大多数操作能够同步完成，得到如下结果：
Elapsed=00:00:05.6197060 Gen0=0 Gen1=0 Gen2=0
不仅仅是直接使用socket来实现组件的这种改进，而且还通过更高级别的组件来间接使用socket，其他PR的结果是更高级别组件（如NetworkStream）的额外性能提升。例如，PR dotnet / corefx＃16502在SocketAsyncEventArgs上重新实现了基于Socket的SendAsync和ReceiveAsync操作，并且允许它们在NetworkStream中使用。Read / WriteAsync和PR dotnet / corefx＃12664添加了一个专门的CopyToAsync重写，以便更有效地从NetworkStream读取数据并将其复制到其他流中。这些变化对NetworkStream吞吐量和分配有非常大的影响。看看下面这个例子：
using System;using System.Diagnostics;using System.IO;using System.Net;using System.Net.Sockets;using System.Threading;using System.Threading.Tasks;class Test{ static void Main() => MainAsync().GetAwaiter().GetResult(); static async Task MainAsync() { using (Socket listener = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp)) using (Socket client = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp)) { listener.Bind(new IPEndPoint(IPAddress.Loopback, 0)); listener.Listen(1); Task connectTask = Task.Run(() => client.Connect(listener.LocalEndPoint)); using (Socket server = listener.Accept()) { await connectTask; using (var serverStream = new NetworkStream(server)) using (var clientStream = new NetworkStream(client)) { Task serverCopyAll = serverStream.CopyToAsync(Stream.Null); byte[] data = http://www.mamicode.com/new byte[1024]; new Random().NextBytes(data); var sw = new Stopwatch(); int gen0 = GC.CollectionCount(0), gen1 = GC.CollectionCount(1), gen2 = GC.CollectionCount(2); sw.Start(); for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) { await clientStream.WriteAsync(data, 0, data.Length); } client.Shutdown(SocketShutdown.Send); serverCopyAll.Wait(); sw.Stop(); Console.WriteLine($"Elapsed={sw.Elapsed} Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0} Gen1={GC.CollectionCount(1) - gen1} Gen2={GC.CollectionCount(2) - gen2}"); } } } }}
与之前的Socket一样，下面我们创建两个连接的socket，然后把它们包含在NetworkStream中。在其中一个流中，我们将1K数据写入一百万次，而另一个流则通过CopyToAsync操作读出所有数据。在.NET 4.7中，会得到如下输出：
Elapsed = 00：00：24.7827947 Gen0 = 220 Gen1 = 3 Gen2 = 0
而在.NET Core 2.0中，时间减少了5倍，垃圾回收有效地减少到零：
Elapsed=00:00:05.6456073 Gen0=74 Gen1=0 Gen2=0
其它网络相关组件也将得到进一步优化。例如SslStream通常将围绕在NetworkStream中，以便向连接中添加SSL。下面的示例将看到这种影响，这个示例将在NetworkStream之上添加SslStream的用法：
using System;using System.Diagnostics;using System.Threading;class Test{ static void Main() { while (true) { int remaining = 20_000_000; var mres = new ManualResetEventSlim(); WaitCallback wc = null; wc = delegate { if (Interlocked.Decrement(ref remaining) <= 0) mres.Set(); else ThreadPool.QueueUserWorkItem(wc); }; var sw = new Stopwatch(); int gen0 = GC.CollectionCount(0), gen1 = GC.CollectionCount(1), gen2 = GC.CollectionCount(2); sw.Start(); for (int i = 0; i < Environment.ProcessorCount; i++) ThreadPool.QueueUserWorkItem(wc); mres.Wait(); Console.WriteLine($"Elapsed={sw.Elapsed} Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0} Gen1={GC.CollectionCount(1) - gen1} Gen2={GC.CollectionCount(2) - gen2}"); } }}
在.NET 4.7中，会得到如下结果：
Elapsed=00:00:21.1171962 Gen0=470 Gen1=3 Gen2=1
.NET Core 2.0包含了诸如dotnet / corefx＃12935和dotnet / corefx＃13274等PR的改进，这两者都将大大减少了使用SslStream所涉及的分配。在.NET Core 2.0上运行相同的代码时，会得到如下结果：
Elapsed=00:00:05.6456073 Gen0=74 Gen1=0 Gen2=0
85％的垃圾收集已被删除！
并发
对于并发和并行性相关的原始化和基础部分，也得到了许多改进。
这里的一个关键点是ThreadPool，它是执行许多.NET应用程序的核心。例如，PR dotnet / coreclr＃3157减少了QueueUserWorkItem中涉及的某些对象的大小，PR dotnet / coreclr＃9234使用了ConcurrentQueue <T>重写来替换ThreadPool的全局队列，其中会用到较少的同步和分配。从以下的示例中，会看到最终结果：
using System;using System.Diagnostics;using System.Threading;class Test{ static void Main() { while (true) { int remaining = 20_000_000; var mres = new ManualResetEventSlim(); WaitCallback wc = null; wc = delegate { if (Interlocked.Decrement(ref remaining) <= 0) mres.Set(); else ThreadPool.QueueUserWorkItem(wc); }; var sw = new Stopwatch(); int gen0 = GC.CollectionCount(0), gen1 = GC.CollectionCount(1), gen2 = GC.CollectionCount(2); sw.Start(); for (int i = 0; i < Environment.ProcessorCount; i++) ThreadPool.QueueUserWorkItem(wc); mres.Wait(); Console.WriteLine($"Elapsed={sw.Elapsed} Gen0={GC.CollectionCount(0) - gen0} Gen1={GC.CollectionCount(1) - gen1} Gen2={GC.CollectionCount(2) - gen2}"); } }}
在.NET 4.7中，会等到如下结果：
Elapsed=00:00:03.6263995 Gen0=225 Gen1=51 Gen2=16Elapsed=00:00:03.6304345 Gen0=231 Gen1=62 Gen2=17Elapsed=00:00:03.6142323 Gen0=225 Gen1=53 Gen2=16Elapsed=00:00:03.6565384 Gen0=232 Gen1=62 Gen2=16Elapsed=00:00:03.5999892 Gen0=228 Gen1=62 Gen2=17
而在.NET Core 2.0中，会得到如下结果：
Elapsed=00:00:02.1797508 Gen0=153 Gen1=0 Gen2=0Elapsed=00:00:02.1188833 Gen0=154 Gen1=0 Gen2=0Elapsed=00:00:02.1000003 Gen0=153 Gen1=0 Gen2=0Elapsed=00:00:02.1024852 Gen0=153 Gen1=0 Gen2=0Elapsed=00:00:02.1044461 Gen0=154 Gen1=1 Gen2=0
这是一个巨大的吞吐量的改善，并且这样一个核心组件的垃圾量也将大幅减少。
同步原语也在.NET Core中得到提升。例如，低级并发代码通常使用SpinLock来尝试避免分配锁定对象或最小化竞争锁所花费的时间。PR dotnet / coreclr＃6952改进了失败的快速路径，以下测试会得到显而易见的结果：
using System;using System.Diagnostics;using System.Threading;class Test{ static void Main() { while (true) { bool taken = false; var sl = new SpinLock(false); sl.Enter(ref taken); var sw = Stopwatch.StartNew(); for (int i = 0; i < 100_000_000; i++) { taken = false; sl.TryEnter(0, ref taken); } Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在.NET 4.7中，会得到如下结果：
00:00:02.327646300:00:02.317404200:00:02.302221200:00:02.301554200:00:02.2974777
而在.NET Core 2.0中，会得到如下结果：
00：00：00.3915327 00：00：00.3953084 00：00：00.3875121 00：00：00.3980009 00：00：00.3886977
吞吐量的这种差异可能会对运行这种锁的热路径产生很大的影响。
这只是众多例子中的一个。另一个例子围绕着Lazy<T>，它被PR dotnet / coreclr＃8963用manofstick重写，以便提高访问初始化过的Lazy <T>的效率。这样的提升效果从下面的示例中清晰可见：
using System;using System.Diagnostics;class Test{ static int s_result; static void Main() { while (true) { var lazy = new Lazy<int>(() => 42); s_result = lazy.Value; var sw = Stopwatch.StartNew(); for (int i = 0; i < 1_000_000_000; i++) { s_result = lazy.Value; } Console.WriteLine(sw.Elapsed); } }}
在.NET 4.7中，会得到的结果如下：
00：00：02.6769712 00：00：02.6789140 00：00：02.6535493 00：00：02.6911146 00：00：02.7253927
而在.NET Core 2.0中，会得到的结果如下：
00：00：00.5278348 00：00：00.5594950 00：00：00.5458245 00：00：00.5381743 00：00：00.5502970
吞吐量增加约5倍。
下一步是什么
本文只涉及了部分.NET Core的性能改进。在dotnet / corefx和dotnet / coreclr repos 中的pull请求中搜索“perf”或“performance”，你会发现接近一千个合并的PR改进。其中一些是比较大的同时也很有影响力的改进，而另一些则主要减少了库和运行时的消耗，这些变化一起起作用，保证了能够在.NET Core上更快的运行应用程序。展望未来，性能将成为关注的重点，无论是以性能改进为目标的API还是现有库的性能的改进。
欢迎大家深入了解.NET Core代码库，以便找到影响自己的应用程序和库的瓶颈，并提交PR来修复它们。如果你的问题得到修复，也请将修复程序分享给所有需要的人。
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