.NET性能优化实战：从基准测试到生产环境

大家好！今天我想分享一些真正实用的.NET性能优化经验，这些都是在实际项目中验证过的有效方法。废话不多说，直接上干货！

一、性能优化第一步：测量

// 使用BenchmarkDotNet进行基准测试
[MemoryDiagnoser]
public class StringBenchmarks
{
    private readonly string[] data = Enumerable.Range(1, 100).Select(i => i.ToString()).ToArray();
    
    [Benchmark]
    public string StringConcat() => string.Concat(data);
    
    [Benchmark]
    public string StringBuilder() 
    {
        var sb = new StringBuilder();
        foreach (var item in data) sb.Append(item);
        return sb.ToString();
    }
}

关键点：

没有测量就不要谈优化
关注内存分配和GC压力
真实场景比微基准更重要

二、数据库访问优化

1. EF Core性能技巧

// 糟糕的写法 - N+1查询问题
var orders = context.Orders.ToList();
foreach (var order in orders)
{
    var customer = context.Customers.Find(order.CustomerId); // 每次循环都查询数据库
}

// 优化写法
var orders = context.Orders
    .Include(o => o.Customer) // 一次性加载关联数据
    .AsNoTracking() // 只读查询不需要变更跟踪
    .ToList();

2. Dapper高级用法

// 多映射查询
var sql = @"SELECT * FROM Orders o 
            INNER JOIN Customers c ON o.CustomerId = c.Id
            WHERE o.CreateDate > @date";

using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
{
    var results = connection.Query<Order, Customer, Order>(
        sql,
        (order, customer) => { order.Customer = customer; return order; },
        new { date = DateTime.UtcNow.AddDays(-7) },
        splitOn: "Id");
}

三、内存与集合优化

1. 集合选择策略

场景	推荐集合	原因
频繁查找	`Dictionary`	O(1)查找时间
顺序访问	`List`	连续内存布局
并发读写	`ConcurrentDictionary`	线程安全
去重	`HashSet`	高效包含检查

2. Span和Memory的魔力

// 传统字符串处理
void ProcessString(string input)
{
    var sub = input.Substring(5, 10); // 分配新字符串
}

// 使用Span优化
void ProcessStringSpan(ReadOnlySpan<char> input)
{
    var sub = input.Slice(5, 10); // 无内存分配
}

四、并发与异步编程

1. 正确使用async/await

// 错误示范 - 同步阻塞异步方法
public string GetData()
{
    return GetDataAsync().Result; // 死锁风险
}

// 正确做法
public async Task<string> GetDataAsync()
{
    return await SomeAsyncOperation();
}

2. 并行处理模式

// 数据并行
Parallel.For(0, 100, i => 
{
    // CPU密集型任务
});

// 任务并行
Parallel.Invoke(
    () => ProcessDataA(),
    () => ProcessDataB());

五、生产环境实战技巧

使用性能计数器：监控GC、线程池等关键指标
分布式追踪：集成Application Insights或OpenTelemetry
A/B测试：验证优化效果
渐进式发布：监控新版本性能表现

六、安全与性能的平衡

在考虑代码安全时，像Virbox Protector这样的工具可以保护核心算法不被反编译，在某些特定场景下，经过保护的代码可能会因为指令重排等优化而表现出不同的性能特征。但核心算法往往安全性也十分重要，所以需要针对核心算法进行有效的保护。

七、性能优化检查清单

是否进行了基准测试？
数据库查询是否优化？
是否有不必要的内存分配？
是否正确处理了并发？
是否利用了缓存？
是否避免了过早优化？
生产环境是否监控到位？

结语

性能优化是一门平衡的艺术，需要在代码可读性、开发效率和运行效率之间找到平衡点。记住Knuth大师的名言：”过早优化是万恶之源”，但在正确的地方做正确的优化却能带来巨大收益。