.NET 9 new features-Memory Caching 和 Collections 优化

一、内存缓存（Memory Caching）

1. 具体的原理

内存缓存是一种在应用程序内存中存储数据的机制，旨在减少对外部数据源的频繁访问，从而提高应用程序的性能。

在 .NET 中，MemoryCache 类提供了内存缓存的实现。它允许开发者将经常使用的数据存储在内存中，以便快速检索。

在 .NET 9 中，MemoryCache 的实现是 ConcurrentDictionary<TKey,TValue> 的包装器，提供了功能丰富的 API。

2. 设计初衷

内存缓存的设计初衷是为了提高应用程序的性能，特别是在需要频繁访问不经常变化的数据时。

通过将这些数据存储在内存中，可以减少对数据库或其他外部数据源的访问次数，从而降低延迟和资源消耗。

这对于需要高性能和快速响应的应用程序尤为重要。

3. 应用场景

内存缓存适用于以下场景：

• 频繁读取的静态数据：例如，应用程序配置、常量列表等，这些数据不经常变化，但需要频繁读取。

• 计算成本高的数据：一些数据的计算过程复杂且耗时，将其结果缓存可以提高性能。

• 会话状态管理：在某些情况下，可以使用内存缓存来存储用户的会话信息。

4. 示例代码

以下是使用 MemoryCache 的示例代码：

using Microsoft.Extensions.Caching.Memory;
using System;

public class CacheExample
{
    private readonly IMemoryCache _cache;

    public CacheExample(IMemoryCache cache)
    {
        _cache = cache;
    }

    public string GetOrSetCacheItem(string key)
    {
        if (!_cache.TryGetValue(key, out string cacheValue))
        {
            // 数据不在缓存中，执行获取数据的逻辑
            cacheValue = "获取的数据";

            // 设置缓存选项
            var cacheEntryOptions = new MemoryCacheEntryOptions()
                .SetSlidingExpiration(TimeSpan.FromMinutes(5)); // 设置滑动过期时间

            // 将数据存储到缓存中
            _cache.Set(key, cacheValue, cacheEntryOptions);
        }

        return cacheValue;
    }
}

在上述代码中，GetOrSetCacheItem 方法尝试从缓存中获取数据，如果不存在，则获取数据并将其添加到缓存中，设置滑动过期时间为 5 分钟。

二、集合（Collections）优化

1. 具体的原理

在 .NET 9 中，对集合的优化主要体现在性能提升和内存使用的改进上。

例如，对循环的优化，通过将向上计数的循环转换为向下计数的循环，减少指令数量，从而提高性能。

此外，还引入了循环中的强度降低优化，将昂贵的操作替换为更便宜的操作，减少对迭代变量的依赖。

2. 设计初衷

这些优化的设计初衷是为了提高集合操作的效率，减少不必要的计算和内存分配，从而提升应用程序的整体性能。

特别是在处理大量数据或频繁操作集合的场景下，这些优化能够显著减少 CPU 和内存的消耗。

3. 应用场景

集合优化适用于以下场景：

• 大数据量处理：当需要处理大量数据时，优化的集合操作可以提高处理速度。

• 高性能要求的应用：对于对性能有严格要求的应用程序，优化的集合操作可以减少延迟。

• 实时系统：在需要实时响应的系统中，集合优化可以确保系统的及时性。

4. 示例代码

以下是一个使用向下计数循环的示例代码：

public int SumArray(int[] array)
{
    int sum = 0;
    for (int i = array.Length - 1; i >= 0; i--)
    {
        sum += array[i];
    }
    return sum;
}

在上述代码中，循环从数组的末尾向前遍历，减少了比较操作的指令数量，从而提高了性能。

以上是.NET 9 new features-Memory Caching 和 Collections 优化的研究和分享。

周国庆

2024/12/30