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前言：問題的浮現(xiàn)

最近，我使用 ScottPlot 庫開發(fā)一個頻譜分析應(yīng)用。應(yīng)用的核心功能之一是實時顯示頻譜圖，這可以看作是一個高頻刷新熱力圖（Heatmap）。然而，在程序運行一段時間后，我注意到整體性能開始逐漸下降，界面也出現(xiàn)了卡頓。直覺告訴我，這背后一定隱藏著性能瓶頸。

分析：探尋性能瓶頸

面對性能問題，我首先打開了 Visual Studio 的診斷工具，重點關(guān)注計數(shù)器（Counters）的變化。

VS 診斷工具

上圖揭示了幾個嚴(yán)重的問題：

1. 1. GC 頻繁：進程內(nèi)存圖表中，GC（垃圾回收）標(biāo)記幾乎連成一片，表明垃圾回收異常頻繁。
2. 2. GC 耗時過長：% Time in GC since last GC 的值非常高，說明 GC 占用了大量的 CPU 時間。
3. 3. 高內(nèi)存分配率：Allocation Rate 居高不下，意味著程序在以極高的速率分配內(nèi)存。

顯然，問題出在 GC 上。但究竟是哪部分代碼導(dǎo)致了如此巨大的 GC 壓力呢？

定位：追蹤 GC 的“元兇”

為了找出問題的根源，我使用了 Visual Studio 的性能探查器（Performance Profiler），并選擇了 .NET 對象分配跟蹤（.NET Object Allocation Tracking）模式。

在程序運行一段時間后，我停止了分析，并查看了分配（Allocations）選項卡。結(jié)果令人震驚：System.Double 類型的分配次數(shù)和字節(jié)數(shù)都異常巨大。這正是導(dǎo)致 GC 頻繁的“元兇”。

通過調(diào)用堆棧，我迅速定位到了問題代碼：

調(diào)用堆棧

函數(shù)名                                          分配        字節(jié)          模塊名稱
+ ScottPlot.NumericConversion.Clamp<T>(T, T, T)    3,592,245    86,213,880    scottplot

所有的矛頭都指向了 ScottPlot.NumericConversion.Clamp<T>(T, T, T) 這個函數(shù)。

探究：泛型與裝箱的“陷阱”

為了弄清真相，我翻閱了 ScottPlot 的源代碼，并梳理了整個調(diào)用流程：

1. 1. 在繪制熱力圖時，程序會調(diào)用 NumericConversion.Clamp 函數(shù)，將數(shù)據(jù)歸一化到 0-1 的范圍內(nèi)。
2. 2. 接著，程序會根據(jù)歸一化后的值，從顏色映射表（ColorMap）中獲取對應(yīng)的顏色。

public Color GetColor(double position)
{
    position = NumericConversion.Clamp(position, 0, 1);
    int index = (int)((Colors.Length - 1) * position);
    return Colors[index];
}

問題就出在 NumericConversion.Clamp 函數(shù)的實現(xiàn)上：

public static T Clamp<T>(T input, T min, T max) where T : IComparable
{
    if (input.CompareTo(min) < 0) return min;
    if (input.CompareTo(max) > 0) return max;
    return input;
}

這是一個泛型方法，并且 double 是值類型。當(dāng) double 作為參數(shù)傳遞給這個泛型方法時，會發(fā)生裝箱（boxing），即 double 被轉(zhuǎn)換為 IComparable 接口。在每秒數(shù)萬次的調(diào)用下，這會導(dǎo)致頻繁的堆分配，從而引發(fā)巨大的 GC 壓力。

深究：為何會發(fā)生裝箱？

首先感謝兩位大神的指出，問題的根源在于 Clamp<T> 方法的泛型約束 where T : IComparable，修改為使用 where T : IComparable<T>就可以避免裝箱的問題。但為什么這個約束會導(dǎo)致裝箱呢？

答案隱藏在 IComparable 接口的定義之中。讓我們來看一下它的 CompareTo 方法：

// 非泛型版本
public interface IComparable
{
    int CompareTo(object? obj);
}

正如你所見，CompareTo 方法接受一個 object 類型的參數(shù)。當(dāng)我們將像 double 這樣的值類型傳遞給它時，CLR 為了匹配方法簽名，必須將其轉(zhuǎn)換為引用類型。這個從值類型到 object 的轉(zhuǎn)換過程，就是裝箱。每一次裝箱都會在托管堆上分配一小塊內(nèi)存，在高頻調(diào)用的場景下，這會迅速累積成巨大的內(nèi)存壓力，迫使 GC 頻繁介入。

.NET 同時為我們提供了泛型版本的 IComparable<T> 接口：

// 泛型版本
public interface IComparable<in T>
{
    int CompareTo(T? other);
}

看到區(qū)別了嗎？這個版本的 CompareTo 方法接受的是一個類型為 T 的參數(shù)。由于 double 等基礎(chǔ)值類型已經(jīng)實現(xiàn)了 IComparable<double>，編譯器可以進行類型匹配，從而直接調(diào)用，完全避免了裝箱操作。

因此，如果 ScottPlot 的源代碼將約束改為 where T : IComparable<T>，就可以從根本上解決裝箱導(dǎo)致的這個性能問題。不過，直接使用對應(yīng)值類型的重載的性能還是會大幅的高于IComparable的版本，具體原因這里就不展開講了。

優(yōu)化：小改動，大提升

找到了問題的根源，解決方案也就水到渠成了。我為 Clamp 函數(shù)添加了一個 double 類型的重載版本，從而避免了裝箱操作：

public static double Clamp(double input, double min, double max)
{
    if (input < min) return min;
    if (input > max) return max;
    return input;
}

測試：驗證優(yōu)化效果

為了驗證優(yōu)化效果，我使用 LinqPad 和 BenchmarkDotNet 進行了性能測試。

#load "BenchmarkDotNet"
void Main()
{
    RunBenchmark();
}
privatedoublevalue = 0.75;
privatedouble min = 0.0;
privatedouble max = 1.0;
[Benchmark]
public double Clamp_Double()
    => NumericConversion.Clamp(value, min, max);
[Benchmark]
public double Clamp_Generic()
    => NumericConversion.Clamp<double>(value, min, max);
publicstaticclassNumericConversion
{
    public static double Clamp(double value, double min, double max)
        => value < min ? min : (value > max ? max : value);
    public static T Clamp<T>(T input, T min, T max) where T : IComparable
    {
        if (input.CompareTo(min) < 0) return min;
        if (input.CompareTo(max) > 0) return max;
        return input;
    }
}

測試結(jié)果如下：

性能測試結(jié)果

從上圖可以看出，新添加的 Clamp_Double 方法在性能上遠超泛型版本。

再次打開 Visual Studio 的診斷工具，GC 壓力幾乎消失了：

優(yōu)化后診斷工具

總結(jié)：性能優(yōu)化的啟示

通過對 GC 壓力的分析和優(yōu)化，我成功解決了程序中的性能瓶頸。這次優(yōu)化的核心在于，通過為 NumericConversion.Clamp 函數(shù)添加 double 類型的重載，避免了高頻調(diào)用下的裝箱操作，從而顯著提升了性能，并將 GC 壓力降低了 99% 以上。

這次經(jīng)歷不僅提升了程序的運行效率，也為我未來的性能調(diào)優(yōu)工作積累了寶貴的經(jīng)驗。

目前，我已經(jīng)將針對 ScottPlot 源碼的修改提交了 PR：https://github.com/ScottPlot/ScottPlot/pull/4985

?轉(zhuǎn)自https://www.cnblogs.com/Cookies-Tang/p/18956241