摘要：性能优化不仅关乎代码执行效率，还直接影响用户满意度和系统可扩展性。例如，一个响应缓慢的 Web 应用可能导致用户流失，而一个内存占用过高的服务可能增加云端部署的成本。
性能优化不仅关乎代码执行效率，还直接影响用户满意度和系统可扩展性。例如，一个响应缓慢的 Web 应用可能导致用户流失，而一个内存占用过高的服务可能增加云端部署的成本。
性能优化是确保应用程序在高负载和资源受限环境下高效运行的关键。无论是构建 Web 应用、微服务还是桌面程序，性能瓶颈都可能导致用户体验下降、资源浪费甚至系统崩溃。
.NET 9为开发者带来了一系列强大的性能优化工具和改进，涵盖内存管理、异步编程、代码执行效率和 Web 应用性能等多个方面。
本文将深入探讨 .NET 9 中的性能优化，帮助您了解如何利用这些新特性提升应用的性能，并提供实用的建议和最佳实践。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，本文都将为您提供有效的参考。
.NET 9 在多个领域实现了突破性改进，包括：
内存管理：引入动态适应应用大小（DATAS）的垃圾回收模式，优化内存使用。
异步编程：减少启动开销并增强网络性能，提升应用的响应性。
代码执行：即时编译器（JIT）的优化，如循环改进和边界检查消除，提升代码效率。
Web 性能：Kestrel 服务器的性能提升和 HTTP/3 支持，加速网络传输。
内存管理是 .NET 应用性能的基础。垃圾回收（GC）机制通过自动回收不再使用的对象，减轻了开发者的内存管理负担。然而，GC 的行为直接影响应用的性能，尤其是在高并发或内存受限的场景中。频繁的 GC 操作可能导致暂停时间增加，而内存碎片可能降低可用内存的效率。
动态适应应用大小（DATAS）.NET 9 引入了一项重要的垃圾回收改进：动态适应应用大小（DATAS）。这一特性默认启用，旨在根据应用的实际内存需求动态调整堆大小，在内存使用和性能之间找到平衡点。与传统的固定堆大小模式相比，DATAS 能够更好地适应“突发”工作负载，在负载高峰时分配更多内存，而在负载降低时释放多余资源。
DATAS 的工作原理DATAS 的核心在于动态性和自适应性，其主要机制包括：
动态调整堆大小：DATAS 监控应用中长期存活的对象数量，并根据这一数据设置下一次 GC 触发前的最大分配量。
吞吐量与内存平衡：它根据应用的吞吐量需求调整内存分配，确保性能不会因内存限制而显著下降。
堆数量管理：初始使用单个堆，并根据需要增加或减少堆数量。
定期全堆压缩：为防止内存碎片化，DATAS 会定期执行全堆压缩 GC。
基准测试数据DATAS 的效果在基准测试中得到了验证。例如，在 TechEmpower 的 JSON 和 Fortunes 测试中：
工作集大小：改善超过 80%，显著减少内存占用。
吞吐量：仅下降 2-3%（每秒请求数，RPS），表明性能影响极小。
以下是测试数据的一个示例：
基准测试机器规格吞吐量减少工作集改善TechEmpower JSON, Fortunes
48-core, Linux
2-3% (RPS)
>80%
这些数据表明，DATAS 在内存受限环境（如容器化应用）中尤为出色，能够显著降低内存使用，同时保持高吞吐量。
适用场景DATAS 的设计使其适用于多种场景：
容器化应用：在 Kubernetes 等平台中，DATAS 帮助应用更高效地利用有限内存。
云服务：动态调整内存使用，降低云端成本。
高并发应用：减少 GC 暂停时间，提升响应速度。
配置 DATASDATAS 默认启用，但开发者可以通过运行时配置调整其行为。例如，可以通过设置环境变量或配置文件禁用 DATAS，或调整其参数以满足特定需求。更多详情可参考微软官方文档。
内存管理的最佳实践除了利用 DATAS，开发者还可以通过以下实践优化内存使用：
最小化对象分配
重用对象：使用对象池（如MemoryPool）管理缓冲区，避免频繁分配。例如：
varpool = MemoryPoolbyte>.Shared;usingvarmemoryOwner = pool.Rent(1024);
varbuffer = memoryOwner.Memory;
避免不必要分配：使用string.Create结合Span构建字符串，减少中间对象：
stringresult =string.Create(10, state, (span, state) => {span.Fill('a');// 示例填充逻辑
});
适当使用值类型
对于小型、不可变的数据，使用结构体（struct）可以减少堆分配。例如：
publicstructPoint{
publicintX {get; }
publicintY {get; }
publicPoint(intx,inty) => (X, Y) = (x, y);
}
注意：避免在栈上分配过大的结构体，以免引发性能问题。
利用 Span和 Memory
这些类型允许在不分配额外内存的情况下操作内存块。例如：
int array = [123];Spanint> span = array.AsSpan;
for(inti =0; i < span.Length; i++)
{
span[i] *=2;// 修改原数组，无额外分配
}
通过这些实践，开发者可以显著减少 GC 压力，提升应用的内存效率和稳定性。
异步编程在处理 I/O 密集型操作（如网络请求、文件读写）时尤为重要。通过async和await，开发者可以编写非阻塞代码，提升应用的响应性和吞吐量。.NET 9 在异步编程方面进行了多项优化，包括减少启动开销、改进类型检查性能以及增强网络和 JSON 序列化的异步支持。异步编程的改进减少启动开销
.NET 9 优化了 AsyncTaskMethodBuilder.AwaitUnsafeOnCompleted方法，移除了即时编译（tier 0）中的装箱操作，降低了异步方法启动的性能开销。
在高频调用的场景中，这项改进显著提升了性能。
类型检查优化
类型检查方法（如 typeof(T).IsGenericType）被优化为固有函数（intrinsics），性能大幅提升。
例如，Parallel.ForAsync的类型检查代码大小从 .NET 8 的 250 字节减少到 .NET 9 的 6 字节，执行效率显著提高。
网络性能提升
TLS 握手：分配从 5.03 KB 降至 3.3 KB，平均时间从 2.652 ms 降至 2.581 ms。
HTTP GET 请求：平均时间从 92.42 us 降至 77.13 us，分配从 1.98 KB 降至 1.8 KB。
这些改进直接提升了异步 I/O 操作的效率。
JSON 序列化增强
.NET 9 为 JSON 序列化器添加了 PipeWriter的异步重载，提升了流式 JSON 序列化的性能。例如：
awaitJsonSerializer.SerializeAsync(pipeWriter, data);异步编程的最佳实践
为了充分利用 .NET 9 的异步改进，开发者应遵循以下实践：
优先使用 async 和 await
实现 IAsyncDisposable对于需要异步清理资源的类，使用 IAsyncDisposable：
publicclassMyResource:IAsyncDisposable{
publicValueTaskDisposeAsync
{
// 异步释放资源
returnValueTask.CompletedTask;
}
}
避免 async void
除事件处理程序外，使用 async Task替代async void，以便捕获异常和等待完成。
合理配置 ConfigureAwait在库代码中，使用 ConfigureAwait(false)避免上下文切换：
awaitTask.Run( => {/* 工作 */}).ConfigureAwait(false);这些实践能够帮助开发者编写高效的异步代码，充分利用 .NET 9 的性能提升。
代码优化是提升应用性能的关键，特别是在计算密集型任务中。.NET 9 的即时编译器（JIT）引入了多项改进，包括循环优化、内联增强和边界检查消除，显著提升了代码执行效率。
循环优化循环是性能敏感代码的常见结构，.NET 9 的 JIT 对其进行了优化：
向下计数循环
将 for (int i = 0; i 优化为for (int i = n-1; i >= 0; i--)，利用 CPU 的零标志减少比较指令。
归纳变量优化
识别并简化循环中的归纳变量，减少重复计算。例如，预计算数组地址。
复杂循环识别
增强了对复杂循环的识别能力，生成更高效的机器码。
内联改进内联通过将小型方法嵌入调用点减少调用开销，.NET 9 改进了内联能力：
泛型方法：提升了对小型泛型方法的内联支持。
效果：减少代码大小和执行时间，例如属性获取器被内联后性能显著提升。
边界检查消除数组访问的边界检查虽然确保了安全性，但增加了开销。NET 9 的 JIT 在安全情况下消除这些检查。例如：
intsum =0;for(inti =0; i < array.Length; i++)
{
sum += array[i];
}
JIT 识别出在安全范围内，消除边界检查，加快循环执行。
这些优化由 JIT 自动应用，开发者无需修改代码即可受益。
Web 应用的性能直接影响用户体验和服务器负载。.NET 9 通过优化 Kestrel 服务器和支持 HTTP/3，提升了 Web 应用的效率。
Kestrel 服务器优化网络性能
TLS 握手分配减少，HTTP GET 请求时间缩短。
HTTP/3 支持
基于 QUIC 协议的 HTTP/3 通过 0-RTT 握手和拥塞控制减少延迟。
Web 性能最佳实践响应压缩
启用 Gzip 或 Brotli：
services.AddResponseCompression(options =>{
options.Providers.Add;
});
app.UseResponseCompression;
捆绑和压缩静态资源
使用工具压缩 JS 和 CSS 文件。
缓存策略
使用 IMemoryCache缓存数据：
if(!cache.TryGetValue(key,outvardata)){
data =awaitGetDataAsync;
cache.Set(key, data, TimeSpan.FromMinutes(10));
}
启用 HTTP/2 和 HTTP/3
配置 Kestrel：
app.UseKestrel(options =>{
options.ListenAnyIP(5000, o => o.Protocols = HttpProtocols.Http1AndHttp2AndHttp3);
});
性能优化需要科学的测量工具，如 BenchmarkDotNet 和 Visual Studio Profiler。
BenchmarkDotNet用于微基准测试：
[MemoryDiagnoser]publicclassBenchmarks
{
[Benchmark]
publicvoidTestMethod
{
// 测试代码
}
}
Visual Studio Profiler
用于应用级分析：
打开“性能探查器”。
选择分析类型。
运行并分析结果。
.NET 9 通过 DATAS、异步优化、JIT 改进和 Web 性能提升，为开发者提供了强大的性能优化工具。结合本文的总结，我们可以构建更高效的 .NET 应用，提升用户体验并降低资源消耗。
来源：opendotnet
