摘要：在当今的软件开发中，性能优化是确保应用程序高效运行的关键环节。.NET 9 作为微软最新的开发框架，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。本文将深入探讨如何利用这些特性提升应用性能，并提供实用
在当今的软件开发中，性能优化是确保应用程序高效运行的关键环节。.NET 9 作为微软最新的开发框架，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。本文将深入探讨如何利用这些特性提升应用性能，并提供实用的建议和最佳实践。
动态适应应用大小（DATAS）.NET 9 引入了动态适应应用大小（DATAS）的垃圾回收模式，这一特性默认启用，能够根据应用的实际内存需求动态调整堆大小。与传统的固定堆大小模式相比，DATAS 可以更好地适应“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。
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：
重用对象：使用对象池（如MemoryPool）管理缓冲区，避免频繁分配。
var pool = MemoryPool.Shared;usingvar memoryOwner = pool.Rent(1024);
var buffer = 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。
string result =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。
publicstructPoint{
publicint X {get;}
publicint Y {get;}
publicPoint(int x,int y)=>(X, Y)=(x, y);
}
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。
int array ={1 ,2 ,3 };
Span span = array.AsSpan;
for(int i =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。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。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。
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。
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。
await JsonSerializer.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：避免同步阻塞操作。
asyncTaskDelayAsync{await Task.Delay(1000);
Console.WriteLine("延迟完成");
}
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
return ValueTask.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。
await Task.Run(=>{/* 工作 */}).ConfigureAwait(false);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。
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。
int sum =0 ;for(int i =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。
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.AddGzipCompressionProvider>;
});
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,outvar data)){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。
来源：opendotnet