.netcore抛异常对性能影响的求证之路

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优雅殿下
优雅殿下 2022-06-11 12:00:22
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.net core 抛异常对性能影响的求证之路

在.net 社区中曾经听到过很多关于大量抛异常会影响性能这样的结论,心中一直就存在各种疑问,由此产生了对异常影响性能的求证之路

一、前言

在.net 社区中曾经听到过很多关于大量抛异常会影响性能这样的结论,心中一直就存在各种疑问。项目中使用自定义异常来处理业务很爽,但是又担心大量抛业务异常存在性能问题。
查阅了各种文档,微软官方对性能优化这一块也不建议使用过多的异常,故我心中冒出疑问。

  • 疑问一:项目中大量抛出业务异常对性能是否会受到影响?

二、求证

2.1 使用.net 6 建立了一个简单的web api 项目 新增两个压测接口

  • api接口代码如下
        /// <summary>        /// 正常返回数据接口1        /// </summary>        /// <returns></returns                [HttpGet("Test1")]        public async Task<IActionResult> Test()        {            return Content("1");        }        /// <summary>        /// 抛异常返回接口2 ,同时存在全局过滤器        /// </summary>        /// <returns></returns                [HttpGet("Test2")]        public async Task<IActionResult> Test2(string open)        {            throw new BusinessException(Model.EnumApiCode.SignWrong);        }
  • 全局过滤器代码如下
    /// <summary>    /// 全局异常日志    /// </summary>    public class ExceptionFilter : IExceptionFilter    {        /// <summary>        ///         /// </summary>        /// <param name="context"></param>        public void OnException(ExceptionContext context)        {            //不做任何处理,直接返回1            context.Result = new JsonResult("1");        }    }   这里注入过滤器代码就不贴上来
  • 现在对test1 接口并发200的情况下进行压测,持续15分钟的压测结果如下:

  • 对通过全局过滤器捕获异常并大量抛出异常 在相同压测条件情况下的压测结果如下:

  • 对test1 和test2 同等条件下压测结果对比
接口tpscpu压测条件
test110300左右cpu消耗90%左右并发200,持续压测
test14300左右cpu消耗100%左右并发200,持续压测

目前得到的结论是抛异常确实影响性能,并且对性能下降了60% 左右,上面主要是异常流程走了全局过滤器方式,故参考意义不大,下面再进一步修改代码进行压测

  • 对test2 代码进行修改如下
       /// <summary>        /// 抛异常返回接口2 ,直接try catch 不走全局过滤器        /// </summary>        /// <returns></returns                [HttpGet("Test2")]        public async Task<IActionResult> Test2()        {            try            {                throw new BusinessException(Model.EnumApiCode.SignWrong);            }            catch (Exception ex)            {                return Content("1");            }        }
  • 再对修改后的test2 接口进行压测,压测结果如下:

接口tpscpu占用压测条件
test110300左右90% 左右并发200,持续压测
test19200左右91% 左右并发200,持续压测

进一步得到的结论是try catch 后性能有所提高,跟正常相比还有点点差距,全局过滤器对性能影响比较大,相当于走了管道,但是观察代码test1 和test2代码还存在差距,怀疑test2 代码中new 了新异常导致性能差异,故再进一步进行代码修改求证

  • 对test1 代码进行修改,修改后的代码如下:
        /// <summary>        /// 正常返回数据接口1,但是先new 异常出来,保持跟上面test2 代码一致        /// </summary>        /// <returns></returns                [HttpGet("Test2")]        public async Task<IActionResult> Test2(string open)        {            var ex= new BusinessException(Model.EnumApiCode.SignWrong);            return Content("1");        }
  • 对修改后的test1 代码进行压测结果如下:

    忘记截图,大概和修改后的test2 代码压测结果相差不大,大概tps 9300左右,故还是拿的上一个图贴出来,谅解
接口tpscpu占用压测条件
test19300左右90%左右并发200,持续压测
test29200左右90%左右并发200,持续压测

进一步得到的结论是try catch 后性能和正常返回代码性能相当,相差无几,可以忽略不计

2.2 最终结论

  • 异常和正常代码性能旗鼓相当,但是全局过滤器对性能影响比较大,大概降低了60%左右,全局过滤器走了管道,但是这跟微软官方的性能优化又有冲突,想必微软官方也是出于对全局过滤器异常处理的考虑吧。
  • 不使用全局过滤器进行业务自定义异常捕获,最外层try catch 掉
  • 对于非自定义异常,尽量按照微软官方建议
    • 使用 “测试者-执行者”模式
    • “尝试-分析”模式

最后抛出一个待求证的问题

  • 疑问一:大量抛出非自定义异常,性能和正常返回性能对比会如何?比如字符串转换int 不使用TryParse 去转换

以上结论个人压测结果,如有不对,欢迎交流纠正?

  • 参考文献
  • https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/standard/design-guidelines/exceptions-and-performance
  • https://docs.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/performance/performance-best-practices?view=aspnetcore-6.0#understand-hot-code-paths
posted @ 2022-06-11 11:49 Jlion 阅读(0) 评论(0) 编辑 收藏 举报
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