关于C#性能优化的介绍有很多资料，如《Effective C#》、《More Effective C#》以及互联网上的技术文档都有介绍，对这方面内容感兴趣的程序员推荐系统地阅读。本文，我主要介绍工作实践中对C#性能优化的体会、认识和实践。
1. 性能优化简介
性能优化的目的是在保证程序运行结果正确的前提下，使程序运行的更快。程序性能主要体现为两方面，空间性能和时间性能，理论上分别用空间复杂度和时间复杂度来衡量。因为现在的存储设备原来越便宜了，所以，实践中大部分的优化工作都是想方设法用空间换时间。性能优化是一项工作量较大的工作，而且风险也较高，容易导致已有的程序逻辑出现漏洞。所以，在开始决定做性能优化前，需要确定待调优的程序代码是系统中的关键代码。
2. 性能瓶颈诊断
实践证明，影响系统性能的代码往往是代码路径中非常少的部分代码，所以性能优化前的第一件事情就是诊断性能瓶颈所在。程序员可以借助专门的性能调优工具来诊断。工具中有收费的，也有免费的。这种工具一般都功能强大，可出性能报告，并有一定的学习曲线。如，ANTS Performance Profiler, VSTS Performance Profiler等。我个人认为大部分情况下，无需使用这么重的工具，使用C# StopWatch类即可统计出程序代码的时间消耗。代码如下：
System.Diagnostics.Stopwatch watch = new System.Diagnostics.Stopwatch(); watch.Start(); //开始计时 ExecBizLogic(); //执行程序逻辑 watch.Stop(); //结束计时 var timespan = watch.ElapsedMilliseconds ; //获取程序逻辑执行时间
3. 性能优化实践
无论何种程序语言，性能优化的方法主要有：优化系统结构、使用缓存、延后执行、优化算法和异步/多线程编程等。下面分别来举例说明：
a. 优化系统结构
在系统架构设计时，即要考虑系统的性能要求。例如，在Web系统中，用户要求网页的响应速度要再三秒以内。用Asp.Net Mvc实现时会发现很难达到，尤其是当后台传输给前台的数据较多，又频繁切换页面时。时间主要花在两方面：向后台请求数据以及根据Aspx页面中定义的Html结构渲染页面。细心的读者会发现，数据的获取是不可避免的工作，渲染页面的工作很多时候是重复的。其实，网站页面的结构是可穷举的，如果网页模板存储在前台，就不用每次都重新渲染了。所以，在确定系统展现层的结构时不应该选在Asp.Net Mvc的架构(后端模板绑定)，而应该选择一种前端Mvc框架(前端模板绑定)以提高页面响应速度。
b. 使用缓存
使用缓存的思想是提高系统性能的法宝，绝大多数情况都是采用缓存来换取时间。之前，我曾经使用Office编程生产Word文档，其中有如下一段逻辑：
for( var i = 0; i < wordDoc.Ranges.Count; i++) { //exce biz logic }
结果发现随着文档页数的增加，速度会变得很慢。后来，我发现wordDoc.Ranges.Count这句话非常耗时，原因是C#代码调用Word对象模型需要从托管环境和非托管环境通信，而且每次循环都要执行。使用临时变量存储wordDoc.Ranges.Count的值，就会大大的改善程序性能。
再举一个例子，财务系统中经常需要计算某科目的余额。最简单的计算方法就是将该科目相关的所有交易进行累加，即可得到余额。计算每个被投公司收入占所有被投资公司的收入的比例，代码如下：
foreach( var company in companies) { //calculate company income var income = Sum(company income records)
//calculate all company income
var allIncome = Sum(all company income records)
var percentage = income / allincome }
从上述代码不难看出，每次循环都会重复计算allIcome的值，应采用临时变量将allIncome缓存住。当数据量非常大时，性能的提升也是非常可观的。
c. 延后执行
延后执行的思想是：只在有必要的情况才执行相关操作。延后执行思路的应用非常广泛。如，在用新浪微博的时候，屏幕上只会显示出当前屏幕内能显示的新微薄，当用户不断往下滑动屏幕时，再实时取数据。如果，一开始就加载上百条新微薄，系统将会变得很慢，降低用户体验，而且用户也不一定会一直往下看。此外，在经典的ORM框架NHibernate中，采用了Lazy Load机制，熟悉的人知道，如果没有Lazy Load，通过NHibernate从数据库取数据将是非常恐怖的。编程时，如果用Resharper来辅助自己，你会发现，Resharper经常会建议你将一些for/foreach循环改成Linq写法，原因就是，Linq采取延迟计算机制。来看下面一段代码：
//method 1 var clientNames = new List<string>(); foreach(var client in clients) { clientNames.Add(client.Name); } //method 2 var clientNames = clients.Select(x => x.Name); if(condition is true) { //print all client name
}
不难看出，代码的含义是：满足一定条件后，就打印全部客户名称。如果采用method 1来收集客户名称，当不满足条件时，该工作将是无用功。而采用method 2时将不会浪费性能，因为他会延迟执行，直到打印的时候才会触发收集客户名称的动作。
d. 优化算法
算法的性能通常用时间复杂度来衡量，算法优化的目的即是降低程序的时间复杂度(从O(n ^ 3) –> O(n ^ 2))。如，将贪心算法改造成动态规划算法等，这要求程序员在深刻理解业务需求的情况下，运用算法分析与设计的知识，设计出性能良好的算法。仍然以财务系统为例，用户经常会对系统中Grid的数据进行排序，如将Grid中记录按时间顺序或逆序排列，并反复切换。排序算法一般会选择快排，然后在刚才的场景中，正是快排最差的情况，即数据基本有序。可以选择多个中点代替经典快排中一个中点的情况，以提高排序性能。
e. 异步/多线程编程
首先，我要强调，只有在对异步机制非常了解的情况下才进行异步编程。否则，花费大量的精力进行性能调优，不仅没有提高性能，还导致程序死锁，甚至出现错误。一般来讲，采用异步编程的前提条件是：系统需要处理大量任务，并且任务之间互相独立，没有依赖关系。典型的场景如批量发送邮件功能。每封邮件之间没有关联，成功发出去即可，此时采用异步机制发送邮件，在邮件数量庞大时，效果非常显著。仍然以上文财务系统中，计算每个被投公司收入占所有被投资公司的收入的比例的例子。前面，采用缓存allIcome字段的方法提高了程序的性能，其实还有提升的空间。因为计算每个公司的收入是独立，所以采用多线程方式计算每个公司的占比，性能将会大大提高。还有一种情况，如异步批量发送邮件结束，需要通知用户是否发送完毕，代码如下：
private volatile int count = 0; public void Main(string[] args) { for(var i = 0; i < 10; i++) { using(var smtpClient = new SmtpClient) { smtpClient.SendCompleted += new SendCompletedEventHandler(SendCompletedCallback); smtpClient.SendAsync(mailMessage, out userState); } } while(count < 10) { Thread.Sleep(100); } //send completed } private void SendCompletedCallback(object sender, AsyncCompletedEventArgs e) { count++; }
上述代码中，关键字volatile表示字段可能被多个并发执行线程修改。声明为 volatile 的字段不受编译器优化（假定由单个线程访问）的限制。这样可以确保该字段在任何时间呈现的都是最新的值。
4. 总结
性能优化的思路是相通的，上述方法在其他程序语言中也适用，只是因语法不通，实现方式有些许差别可以。文中所举的例子，接来自于项目实践的抽象，简化的过程中可能会有些不合理的地方，清楚意思即可。
