很久没有写博客了,今年做的产品公司这两天刚刚开了发布会,稍微清闲下来,想想我们做的产品还有没有性能优化空间,于是想到了.Net的异步可以优化性能,但到底能够提升多大的比例呢?恰好有一个朋友正在做各种语言的异步性能测试(有关异步和同步的问题,请参考客《AIO与BIO接口性能对比》),于是我今天写了一个C#的测试程序。
首先,建一个 ASP.NET MVC WebAPI项目,在默认的控制器 values里面,增加两个方法:
// GET api/values?sleepTime=10 [HttpGet] public async Task<string> ExecuteAIO(int sleepTime) { await Task.Delay(sleepTime); return "Hello world,"+ sleepTime; } [HttpGet] // GET api/values?sleepTime2=10 public string ExecuteBIO(int sleepTime2) { System.Threading.Thread.Sleep(sleepTime2); return "Hello world," + sleepTime2; }
然后,建立一个控制台程序,来测试这个web API:
其实主要是下面几行代码:
HttpClient client = new HttpClient(); client.BaseAddress = new Uri("http://localhost:62219/"); var result = client.GetStringAsync("api/values?sleepTime=" + input).Result;
注意,你可能需要使用Nuget添加下面这个包:
Microsoft.AspNet.WebApi.Client
最后,运行这个测试,结果如下:
按任意键开始测试 WebAPI:http://localhost:62219/api/values?sleepTime={int} 请输入线程数:1000 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:10 Result:"Hello world,10" 1000次 BIO(同步)测试(睡眠10 毫秒): 耗时(秒):1.2860545,QPS: 777.57 1000次 AIO(异步)测试(睡眠10 毫秒): 耗时(秒):0.4895946,QPS: 2042.51 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:100 Result:"Hello world,100" 1000次 BIO(同步)测试(睡眠100 毫秒): 耗时(秒):8.2769307,QPS: 120.82 1000次 AIO(异步)测试(睡眠100 毫秒): 耗时(秒):0.5435111,QPS: 1839.89
本来想尝试测试10000个线程,但报错了。
上面的测试结果,QPS并不高,但由于使用的是IISExpress,不同的Web服务器软件性能不相同,所以还得对比下进程内QPS结果,于是新建一个控制台程序,代码如下:
注意,关键代码只有下面两个方法:
public static async Task<string> ExecuteAIO(int sleepTime) { await Task.Delay(sleepTime); return "Hello world," + sleepTime; } public static string ExecuteBIO(int sleepTime2) { System.Threading.Thread.Sleep(sleepTime2); //不能在非异步方法里面使用 Task.Delay,否则可能死锁 //Task.Delay(sleepTime2).Wait(); return "Hello world," + sleepTime2; }
这两个方法跟WebAPI的测试方法代码是一样的,但是调用代码稍微不同:
同步调用:
Task[] taskArr = new Task[TaskNumber]; for (int i = 0; i < TaskNumber; i++) { Task task = Task.Run<string>(()=> ExecuteBIO(SleepTime)); taskArr[i] = task; } Task.WaitAll(taskArr);
异步调用:
for (int i = 0; i < TaskNumber; i++) { Task task = ExecuteAIO(SleepTime); taskArr[i] = task; } Task.WaitAll(taskArr);
可见,这里测试的时候,同步和异步调用,客户端代码都是使用的多线程,主要的区别就是异步方法使用了 async/await 语句。
下面是非Web的进程内异步多线程和同步多线程的结果:
请输入线程数:1000 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:10 Result:Hello world,10 1000次 BIO(同步)测试(睡眠10 毫秒): 耗时(秒):1.3031966,QPS: 767.34 1000次 AIO(异步)测试(睡眠10 毫秒): 耗时(秒):0.026441,QPS: 37820.05 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:100 Result:Hello world,100 1000次 BIO(同步)测试(睡眠100 毫秒): 耗时(秒):9.8502858,QPS: 101.52 1000次 AIO(异步)测试(睡眠100 毫秒): 耗时(秒):0.1149469,QPS: 8699.67 请输入线程数:10000 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:10 Result:Hello world,10 10000次 BIO(同步)测试(睡眠10 毫秒): 耗时(秒):7.7966125,QPS: 1282.61 10000次 AIO(异步)测试(睡眠10 毫秒): 耗时(秒):0.083922,QPS: 119158.27 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:100 Result:Hello world,100 10000次 BIO(同步)测试(睡眠100 毫秒): 耗时(秒):34.3646036,QPS: 291.00 10000次 AIO(异步)测试(睡眠100 毫秒): 耗时(秒):0.1721833,QPS: 58077.64
结果表示,.NET程序开启10000个任务(不是10000个原生线程,需要考虑线程池线程),异步方法的QPS超过了10万,而同步方法只有1000多点,性能差距还是很大的。
注:以上测试结果的测试环境是
Intel i7-4790K CPU,4核8线程,内存 16GB,Win10 企业版
总结:
不论是普通程序还是Web程序,使用异步多线程,可以极大的提高系统的吞吐量。
后记:
感谢网友“双鱼座” 的提示,我用信号量和都用线程Sleep的方式,对同步和异步方法进行了测试,结果如他所说,TPL异步方式,开销很大,下面是测试数据:
使用 semaphoreSlim 的情况: 请输入线程数:1000 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:10 Result:Hello world,10 1000次 BIO(同步)测试(睡眠10 毫秒): 耗时(秒):1.2486964,QPS: 800.84 1000次 AIO(异步)测试(睡眠10 毫秒): 耗时(秒):10.5259443,QPS: 95.00 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:100 Result:Hello world,100 1000次 BIO(同步)测试(睡眠100 毫秒): 耗时(秒):12.2754003,QPS: 81.46 1000次 AIO(异步)测试(睡眠100 毫秒): 耗时(秒):100.5308431,QPS: 9.95 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:1000 Result:Hello world,1000 1000次 BIO(同步)测试(睡眠1000 毫秒): 耗时(秒):54.0055828,QPS: 18.52 1000次 AIO(异步)测试(睡眠1000 毫秒): 耗时(秒):1000.4749124,QPS: 1.00
使用线程 Sleep的代码改造:
public static async Task<string> ExecuteAIO(int sleepTime) { //await Task.Delay(sleepTime); //return "Hello world," + sleepTime; //await Task.Delay(sleepTime); //semaphoreSlim.Wait(sleepTime); System.Threading.Thread.Sleep(sleepTime); return await Task.FromResult("Hello world," + sleepTime); } public static string ExecuteBIO(int sleepTime2) { System.Threading.Thread.Sleep(sleepTime2); //semaphoreSlim.Wait(sleepTime2); //不能在非异步方法里面使用 Task.Delay,否则可能死锁 //Task.Delay(sleepTime2).Wait(); return "Hello world," + sleepTime2; }
运行结果如下:
请输入线程数:1000 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:10 Result:Hello world,10 1000次 BIO(同步)测试(睡眠10 毫秒): 耗时(秒):1.3099217,QPS: 763.40 1000次 AIO(异步)测试(睡眠10 毫秒): 耗时(秒):10.9869045,QPS: 91.02 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:100 Result:Hello world,100 1000次 BIO(同步)测试(睡眠100 毫秒): 耗时(秒):8.5861461,QPS: 116.47 1000次 AIO(异步)测试(睡眠100 毫秒): 耗时(秒):100.9829406,QPS: 9.90 请输入此API方法的睡眠时间(毫秒),输入非数字内容退出:1000 Result:Hello world,1000 1000次 BIO(同步)测试(睡眠1000 毫秒): 耗时(秒):27.0158904,QPS: 37.02 1000次 AIO(异步)测试(睡眠1000 毫秒):
在每次睡眠1秒的异步方法测试中,很久都没有出来结果,不用考虑,QPS肯定低于一秒了。
经验教训:
在异步方法中,不要使用 Thread.Sleep;在同步方法中,不要使用Task.Delay ,否则可能出现线程死锁,结果难出来。
本文转自深蓝医生博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/bluedoctor/p/7562705.html,如需转载请自行联系原作者