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C#性能优化实践
 
火龙果软件    发布于 2013-8-21,作者  胡森
 

性能主要指两个方面:内存消耗和执行速度。性能优化简而言之,就是在不影响系统运行正确性的前提下,使之运行地更快,完成特定功能所需的时间更短。

本文以.NET平台下的控件产品MultiRow为例,描述C#性能优化的实践。

性能优化原则

理解需求

MultiRow的一个性能需求是:“百万行数据绑定下平滑滚动。”整个MultiRow项目的开发过程一直在考虑这个目标。

理解瓶颈

99%的性能消耗是由于1%的代码造成的。大部分性能优化都是针对这1%的瓶颈代码进行的。具体实施也就分为两步:“发现瓶颈”和“消除瓶颈”。

切忌过度

性能优化本身是有成本的。这个成本不单单体现在做性能优化所付出的工作量,还包括为性能优化而写出复杂的代码导致额外的维护成本,比如引入新的Bug,额外的内存开销等。性能优化常常需要在收益和成本之间做出权衡。

如何发现性能瓶颈

性能优化的第一步是发现性能瓶颈,下面是一些定位性能瓶颈的实践。

如何获取内存消耗

以下代码可以获取某个操作的内存消耗。

long start = GC.GetTotalMemory(true);
// 在这里写需要被测试内存消耗的代码,例如,创建一个GcMultiRow
var gcMulitRow1 = new GcMultiRow();
GC.Collect();
// 确保所有内存都被GC回收
GC.WaitForFullGCComplete();
long end = GC.GetTotalMemory(true);
long useMemory = end - start;

如何获取时间消耗

以下代码可以获取某个操作时间消耗。

System.Diagnostics.Stopwatch watch = new System.Diagnostics.Stopwatch();
watch.Start();
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
gcMultiRow1.Sort();
}
watch.Stop();
var useTime = (double)watch.ElapsedMilliseconds / 1000;

为了获得更加稳定的时间消耗,这里把一个操作循环执行了1000次,取时间消耗的平均值以排除不稳定数据。

ANTS Performance Profiler

ANTS Performance Profiler是款功能强大的性能检测软件。熟练使用这个工具,我们可以快速准确的定位到有性能问题的代码。这是一款收费软件,会在IL中加入一些钩子用来记录时间,所以在分析时,软件的执行速度会比实际运行慢一些,获得的数据也因此并不是百分之百的准确,还要结合其他技巧来分析程序的性能。

CodeReview

CodeReview是发现性能问题的最后手段。CodeReview应该对产品的性能瓶颈尽可能多的关注,确保该部分逻辑执行的尽可能的快。

性能优化的方法和技巧

定位了性能问题后,解决的办法有很多。下面是一些性能优化的技巧和实践。

优化程序结构

在设计时就应该考虑产品结构是否可以达到性能需求。如果后期发现了性能问题,调整结构会带来非常大的开销。

例如:

GcMultiRow要支持100万行数据。假设每行有10列的话,就需要有1000万个单元格,每个单元格上又有很多的属性。如果不做任何优化,大数据量时,一个GcMultiRow软件的内存开销会相当的大。GcMultiRow采用的方案是使用哈希表来存储行数据:只有用户改过的行放到哈希表里,大部分没有改过的行都直接使用模板代替。这就达到了节省内存的目的。

WPF平台和Silverlight平台的画法和Winform平台不同,是通过组合Visual元素的方法实现的。SpreadGrid for WPF产品同样支持百万级的数据量,但是又不能给每个单元格都分配一个View。所以SpreadGrid使用了VirtualizingPanel来实现画法。思路是每一个Visual是一个Cell的展示模块,可以和Cell的数据模块分离,这样就只需要为显示出来的Cell创建Visual。当发生滚动时会有一部分Cell滚出屏幕,有一部分Cell滚入屏幕。这时,让滚出屏幕的Cell和Visual分离,然后再复用这部分Visual给新进入屏幕的Cell。如此循环,就只需要几百个Visual就可以支持很多的Cell。

缓存

缓存(Cache)是性能优化中最常用的手段,针对需要频繁的获取一些数据,同时每次获取数据需要的时间比较长的场景。如果使用了缓存的优化方法,需要特别注意缓存数据的同步:如果真实的数据发生了变化,应该及时的清除缓存数据,确保不会因为缓存而使用了错误的数据。

使用缓存的情况比较多。最简单的情况就是缓存到一个Field或临时变量里。

for(int i = 0; i < gcMultiRow.RowCount; i++)
{
// Do something;
}

以上代码一般情况下是没有问题的,但是,如果GcMultiRow的行数比较大。而RowCount属性的取值又比较慢的时候,就需要使用缓存来做性能优化。

int rowCount = gcMultiRow.RowCount;
for (int i = 0; i < rowCount; i++)
{
// Do something;
}

使用对象池也是一个常见的缓存方案,比使用Field或临时变量稍微复杂一点。例如,在MultiRow中,画边线,画背景,需要用到大量的Brush和Pen。这些GDI对象每次用之前要创建,用完后要销毁。创建和销毁的过程是比较慢的。GcMultiRow使用的方案是创建一个GDIPool。本质上是一些Dictionary,使用颜色做Key。所以只有第一次取的时候需要创建,以后就直接使用以前创建好的。

以下是GDIPool的代码:

public static class GDIPool 
{
Dictionary<Color, Brush > _cacheBrush = new Dictionary<Color, Brush>();
Dictionary<Color, Pen> _cachePen = new Dictionary<Color, Pen>();
public static Pen GetPen(Color color)
{
Pen pen;
if_cachePen.TryGetValue(color, out pen))
{
return pen;
}
pen = new Pen(color);
_cachePen.Add(color, pen);
return pen;
}
}

懒构造

大多时候,对于创建需要花费较长时间的对象,往往并不是所有的场景下都需要使用。这时,使用懒构造的方法可以有效提高程序启动性能。

举例来说,对象A需要内部创建对象B。对象B的构造时间比较长。 一般做法:

public class A
{
public B _b = new B();
}

一般做法下,由于构造对象A的同时要构造对象B,导致A的构造速度也变慢了。

优化做法:

public class A
{
private B _b;
public B BProperty
{
get
{
if(_b == null)
{
_b = new B();
}
return _b;
}
}
}

优化后,构造A的时候就不需要创建B对象,有效的提高了A的构造性能。

优化算法

优化算法可以有效的提高特定操作的性能。使用一种算法时应该了解算法的适用情况、最好情况和最坏情况。 以GcMultiRow为例,最初MultiRow的排序算法使用了经典的快速排序算法。这看起来是没有问题的。但是,对于表格软件,用户经常的操作是对有序表进行排序,如顺序和倒序之间切换。而经典的快速排序算法的最差情况就是基本有序的情况。所以经典快速排序算法不适合MultiRow。

改进的快速排序算法使用了3个中点来代替经典快排的一个中点的算法,每次交换都是从3个中点中选择中间值。这样,乱序和基本有序的情况都不是这个算法的最坏情况,从而优化了性能。

正确的使用既有数据结构

我们现在工作的.NET framework平台有很多现成的数据结构。我们应该了解这些数据结构,提升我们程序的性能。

例如:

1. String的加运算符和StringBuilder: 字符串的操作是我们经常遇到的基本操作之一。 我们经常会写这样的代码 string str = str1 + str2。当操作的字符串很少的时候,这样的操作没有问题。但是如果大量操作的时候(例如文本文件的Save/Load, Asp.net的Render),这样做就会带来严重的性能问题。这时,我们就应该用StringBuilder来代替string的加操作。

2. Dictionary和List: Dictionary和List是最常用的两种集合类。选择正确的集合类可以很大的提升程序的性能。为了做出正确的选择,我们应该对Dictionary和List的各种操作的性能比较了解。 下表中粗略的列出了两种数据结构的性能比较。

操作 List Dictionary
索引
Find(Contains)
Add
Insert
Remove

3. TryGetValue: 对于Dictionary的取值,比较直接的方法是如下代码:

if(_dic.ContainKey("Key")
{
return _dic["Key"];
}

当需要大量取值的时候,这样的取法会带来性能问题。优化方法如下:

object value;
if(_dic.TryGetValue("Key", out value))
{
return value;
}

后一种用法要比前一种用法取值性能提高一倍。

4. 为Dictionary选择合适的Key: Dictionary的取值性能很大情况下取决于做Key的对象的Equals和GetHashCode两个方法的性能。如果可以的话,使用Int做Key性能最好。如果是一个自定义的Class做Key的话,最好保证以下两点:1. 不同对象的GetHashCode重复率低。2. GetHashCode和Equals方法简单,效率高。

5. List的Sort和BinarySearch性能很好,如果能满足功能需求,推荐直接使用。

List<int> list = new List<int>{3, 10, 15};
list.BinarySearch(10); // 对于存在的值,结果是1
list.BinarySearch(8); // 对于不存在的值,会使用负数表示位置,
// 如查找8时,结果是-2, 查找0结果是-1,查找100结果是-4.

通过异步提升响应时间

1. 多线程

有些操作确实需要花费比较长的时间。在处理的过程中,如果用户进行操作时失去响应,这个用户体验是很差的。使用多线程技术可以解决这个问题。例如,有一个类似Excel的计算引擎,在构造的时候要初始化所有的函数定义。由于函数比较多,初始化时间会比较长。这是如果用到了多线程,在工作线程中做函数定义进行的初始化,就不会影响到UI线程快速响应用户的其他操作了。

代码如下:

public CalcParser()
{
if (_functions == null)
{
lock (_obtainFunctionLocker)
{
if (_functions == null)
{
System.Threading.ThreadPool.QueueUserWorkItem((s) =>
{
if (_functions == null)
{
lock (_obtainFunctionLocker)
{
if (_functions == null)
{
_functions = EnsureFunctions();
}
}
}
});
}
}
}
}

这里比较慢的操作就是EnsureFunctions函数,是在另一个线程里执行的,不会影响主线程的响应。当然,使用多线程是一个比较有难度的方案,需要充分考虑跨线程访问和死锁的问题。

2. 加延迟时间

在GcMultiRow实现AutoFilter功能的时候使用了一个类似于延迟执行的方案来提升响应速度。AutoFilter的功能是用户在输入的过程中根据用户的输入更新筛选的结果。数据量大的时候一次筛选需要较长时间,会导致用户输入不流畅,体验不好。使用多线程虽然是个好方案,但是会增加程序的复杂度。MultiRow的解决方案是当接收到用户的键盘输入消息的时候,并不立即出发Filter,而是等待0.3秒。如果用户连续输入,会在这0.3秒内再次收到键盘消息,放弃上一个任务,再等0.3秒,直到连续0.3秒内没有新的键盘消息时再触发Filter。这样就实现了比较流畅的用户体验。

3. Application.Idle事件

在GcMultiRow的Designer里,经常要根据当前的状态刷新ToolBar上按钮的Disable/Enable状态,一次刷新需要较长的时间。这个又一次影响了用户输入的流畅性。GcMultiRow的优化方案是通过系统的Application.Idle事件,仅当系统空闲的时候处理刷新逻辑。接到这个事件时,一般都是用户已经完成了连续的输入,这时就可以从容的刷新按钮的状态了。

4. Refresh, BeginInvoke

平台本身也提供了一些异步方案。例如在WinForm下触发一块区域重画的时候,调用Refresh方法不会导致立即重画,而是设置Invalidate标记,触发异步的刷新。在控件开发中,这个技巧可以有效的提高产品的性能,同时简化实现复杂度。

Control.BeginInvoke方法可以被用来触发异步的自定义行为。

进度条,提升用户体验

有时候,以上提到的方案都没有办法快速响应用户操作。进度条、一直转圈圈的图片、提示性文字(如"你的操作可能需要较长时间,请耐心等待")等,都可以有效的提升用户体验,可以作为最后方案来考虑。

 
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