在 .NET 中开发高性能应用程序-内存管理

如果要在 .NET 中开发高性能应用程序，则有效管理内存至关重要。处理内存的传统方法通常涉及复制大型数组或数据切片，这可能会带来大量开销，尤其是在性能关键型场景中。在处理大型数据集、处理数据流或开发低延迟系统（如游戏或实时应用程序）时，这变得尤其成问题。

开发人员面临的一个常见挑战是需要处理存储在数组或缓冲区中的数据子集。传统上，要使用数组的一部分，开发人员要么将数据复制到新数组中，要么使用需要为每个操作分配的方法。虽然这些技术有效，但它们可能导致：

内存分配过多： 每次复制数组的一部分时，都会分配一个新数组。在高吞吐量方案中，这可能会导致频繁的垃圾回收（GC）周期，这可能会暂停应用程序并降低性能。
GC 压力升高： 分配的越多，给 GC 带来的压力就越大。这可能会导致更频繁的 GC 运行、更大的暂停以及应用程序吞吐量的整体降低。
性能瓶颈： 内存复制是昂贵的操作。在性能至关重要的情况下，例如处理大型数据集或实时应用程序，这些副本可能会成为重大瓶颈。

当使用高性能应用程序时，这些问题会被放大，因为此时每一毫秒都很重要。显然，需要一种更高效的方式来处理数据切片，而不会产生复制或频繁分配的开销。

使用数组的缺点

假设您正在处理存储在数组中的大型数据集，并且需要处理此数据的不同切片。使用数组时，通常可以通过每次需要执行操作时将数组的必要部分复制到新数组中来实现此目的。以下是发生的情况：

使用数组的示例：

int[] numbers = { 1, 2, 3, 4, 5 };
int[] slice = new int[3];
Array.Copy(numbers, 1, slice, 0, 3); // Creates a new array [2, 3, 4]
slice[0] = 10; // Modifies the slice, but not the original array

// The original array remains unchanged: [1, 2, 3, 4, 5]
// The slice is a new array: [10, 3, 4]

这里发生了什么：

**内存使用情况：**将创建一个新数组，以存储 data 的子集。此操作会分配额外的内存。slice[2, 3, 4]
**垃圾收集压力：**处理后，这个新数组最终将有资格进行垃圾回收，这给 GC 增加了压力。
**性能影响：**复制数据子集需要时间，在高性能场景中，这些毫秒可能会累积起来，从而导致明显的延迟。

现在，让我们将其与如何实现相同的操作而没有缺点进行比较。Span<T>

Span<T>：一种处理数据切片的新方法

Span<T>是一种仅堆栈类型，表示任意内存的连续区域。与数组或其他集合不同，它不涉及堆分配，因此非常适合性能关键型应用程序。它允许您使用数组、缓冲区甚至非托管内存的子集，而无需复制数据。这意味着您可以直接对数据切片执行操作，而无需中间分配。Span<T>

示例使用：Span<T>

int[] numbers = { 1, 2, 3, 4, 5 };
Span<int> slice = numbers.AsSpan(1, 3); // Creates a slice [2, 3, 4]
slice[0] = 10; // Modifies the original array

// The original array is directly modified: [1, 10, 3, 4, 5]
// No new array is created, and the operation is performed in place.

这里发生了什么：

**零拷贝切片：**不会创建新数组。这只是现有数组的视图，这意味着没有分配额外的内存。slicenumbers
**降低 GC 压力：**由于没有创建新数组，因此垃圾回收器的压力较小，从而降低了 GC 暂停的可能性。
**改进的性能：**无需复制数据，操作速度更快，这在性能敏感型应用程序中至关重要。

memory<T>：扩展 span<T> 用于长期数据

虽然功能非常强大，但它有一个限制：它是仅堆栈类型，这意味着它不能存储在字段中或跨异步方法使用。这就是进来的地方。是一种堆分配类型，它提供与无法分配功能相同的功能，但可以在无法使用的情况下使用，例如，当您需要将数据切片存储在字段中或在方法之间异步传递它们时。Span<T>Memory<T>Memory<T>Span<T>Span<T>

示例使用：Memory<T>

public class DataProcessor
{
    private Memory<byte> _data;

    public DataProcessor(byte[] data)
    {
        _data = data;
    }

    public async Task ProcessDataAsync()
    {
        // Use Memory<T> in async methods
        var slice = _data.Slice(0, 100);
        await ProcessSliceAsync(slice);
    }

    private Task ProcessSliceAsync(Memory<byte> slice)
    {
        // Process the data slice here
        return Task.CompletedTask;
    }
}

实际应用：何时使用和Span<T>Memory<T>

了解何时使用是充分利用这些类型的关键。以下是他们大放异彩的一些场景：Span<T>Memory<T>

高性能网络： 使用网络缓冲区时，允许您直接从缓冲区处理数据，而无需复制，从而显著提高性能。Span<T>
文件和流处理： 从文件或流中读取数据可以通过就地处理数据块来优化，从而减少内存使用并提高吞吐量。Span<T>
与本机代码的互操作性： 非常适合使用非托管内存，允许您直接从本机代码处理数据，而无需编组开销。Span<T>
解析和序列化： 在解析大型数据集或使用序列化库时，可以帮助最大限度地减少内存分配，从而使过程更快、更高效。Span<T>

Span<T>并代表了我们在 .NET 中处理数据的方式的重大进步。通过消除不必要的内存分配和减少 GC 压力，它们使开发人员能够构建可以高效扩展的高性能应用程序。Memory<T>

无论您是构建实时系统、处理大型数据集还是优化网络堆栈，了解和利用 IT 都可以带来实质性的性能改进。随着您继续探索这些强大的类型，您将发现更多优化 .NET 应用程序并突破可能性界限的机会。