.net core 抛异常对性能影响的求证之路
共 6305字,需浏览 13分钟
·
2022-06-13 19:54
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 | tps | cpu | 压测条件 |
---|---|---|---|
test1 | 10300左右 | cpu消耗90%左右 | 并发200,持续压测 |
test2 | 4300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 | tps | cpu占用 | 压测条件 |
---|---|---|---|
test1 | 10300左右 | 90% 左右 | 并发200,持续压测 |
test2 | 9200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 | tps | cpu占用 | 压测条件 |
---|---|---|---|
test1 | 9300左右 | 90%左右 | 并发200,持续压测 |
test2 | 9200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,官方是建议少点这样的异常,使用tryxxx 等操作
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