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LLCMisses 和 CacheMisses 有什么区别？

我已经使用以下基准实现了BenchmarkDotNet：

结果是：

最初我猜测它Array.Fill做了一些优化，使其性能优于for-loop，但后来我检查了 . NET Core 源代码，可以看到Array.Fill实现非常简单：

性能已经足够接近了，但它仍然似乎Fill始终比它快一点，for即使在引擎盖下它是完全相同的代码。你能解释一下为什么吗？还是我只是错误地阅读了结果？

我有一个没有 .sln 文件的 dotnet 核心项目。我使用 nuget 包 benchmarkdotnet 添加了一个基准测试。但是性能结果是给出错误找不到 .sln 文件。有没有其他方法可以在不生成 .sln 文件的情况下运行基准测试。任何帮助表示赞赏。谢谢。

对于一个新项目，我想通过使用 BenchmarkDotNet 构建性能测试套件来跟踪应用程序性能。有谁知道是否已经构建了任何东西来根据性能结果通过/失败 Azure DevOps 构建？例如，如果性能测试突然比上一次运行慢三倍，我希望构建失败。我听说一些团队一直在运行绩效指标，但从未听说过如何设置类似的东西。

我看到使用 BenchmarkDotNet 我可以导出结果。但我希望已经存在一些东西，而不必为此创建自己的解决方案。

尝试对drawManaged()在两个不同 DLL 下运行的函数进行基准测试：

• drawManaged()C#中的函数
• drawManaged()通过 swig-interface调用drawNative()native1base.dll（或其他本机 dll）
• 要加载的本机 DLL 可使用环境变量进行配置，%NATIVE_DLL_PATH%
• 想要drawManaged()在 2 个不同的原生 DLL 中运行基准测试：native1base.dll 和 native2optimized.dll

如何使用 benchmarkdotnet 做到这一点？

我有一个针对 netcoreapp2 和 net462 的小型基准测试项目。

然而，在运行这个基准测试时，它似乎只尊重 netcoreapp 目标，而不是完整的框架目标。它指出 CLR 作业是针对 net472 运行的。我可能做错了还是这是一个问题？我只针对两个工作 [CoreJob, ClrJob]。

[主机]：.NET Core 2.0.9（CoreCLR 4.6.26614.01，CoreFX 4.6.26614.01），64bit RyuJIT Clr：.NET Framework 4.7.2（CLR 4.0.30319.42000），64bit RyuJIT-v4.7.3394.0 Core：. NET Core 2.0.9（CoreCLR 4.6.26614.01、CoreFX 4.6.26614.01）、64 位 RyuJIT

我还注意到，即使我删除了显式作业属性并且仅将我的项目定位到 net462，运行摘要仍然显示它使用 net472 执行。

我正在使用 BenchmarkDotNet 对结构相关代码进行基准测试，并注意到我的基准测试的性能取决于我的结构包含的参数数量。

这个简单的基准测试创建结构并将它们添加到字典中（如果字典尚未包含它们）。StructKey() 和 ObjectKey() 之间的唯一区别是 Dictionary 的键类型，一个是 BoxingStruct，另一个是对象。在这个例子中，我的 UserStruct 只有一个字段。如果我运行它，我会得到以下结果：

现在，如果我向 UserStruct 添加更多元素，我的性能结果会翻转。

结果：

现在 StructKey 方法需要更多时间并分配更多内存。但我不知道为什么？我已经运行了多次，并且使用 8 和 16 个参数运行会得到类似的结果。

我已经阅读了structs 和 objects、 value v. reference type之间的区别。使用结构复制数据，但对象只是通过引用传递项目。String 是一种引用类型，所以我相当确定它没有存储在堆栈中。堆栈的存储容量有限，但我认为我还没有接近。通过让字典键成为一个对象，我是否对值类型进行了装箱？

综上所述，无论两个字典之间的性能差异如何，我都希望结构参数的数量不会改变哪种方法的性能更高。如果有人能详细说明影响这些基准性能的原因，我将不胜感激。

我在运行 dotnet core 2.2.300 的 Windows 机器上，在发布模式下运行基准测试，这是一个包含我的基准测试的Github存储库。

编辑

我同时实现了 IEquatable 和 IEqualityComparer，性能实际上变差了，并且仍然存在相同的关系。使用 1 个属性 StructKey() 更快，使用更少的内存，而使用 4 个属性 ObjectKey() 更快，使用更少的内存。

1 属性结果：

4 属性结果：

我对如何使用Newtonsoft.Json反序列化 HTTP 响应 JSON 有效负载的两种方法的性能（速度、内存使用）比较感兴趣。

我知道Newtonsoft.Json 的使用流的性能提示，但我想知道更多并有确切的数字。我已经使用BenchmarkDotNet编写了简单的基准测试，但我对结果感到有些困惑（见下面的数字）。

我得到了什么：

• 从流中解析总是更快，但不是很多
• 使用字符串作为输入时，解析小型和“中型”JSON 具有更好或相同的内存使用率
• 使用大 JSON 开始出现内存使用的显着差异（其中字符串本身以 LOH 结尾）

我没有时间进行正确的分析（还），我对流方法的内存开销感到有点惊讶（如果没有错误的话）。完整的代码在这里。

?

• 我的方法正确吗？（使用MemoryStream；模拟HttpResponseMessage及其内容；...）
• 基准测试代码有什么问题吗？
• 为什么我会看到这样的结果？

基准设置

我正准备MemoryStream在基准测试中反复使用：

流反序列化

字符串反序列化

我们首先从流中读取 JSON 到字符串，然后运行反序列化 - 正在分配另一个字符串，然后用于反序列化。

常用方法

结果

小 JSON

重复 10000 次

• 流：平均 25.69 毫秒，已分配 61.34 MB
• 字符串：平均 31.22 毫秒，已分配 36.01 MB

中等 JSON

重复 1000 次

• 流：平均 24.07 毫秒，已分配 12 MB
• 字符串：平均 25.09 毫秒，已分配 12.85 MB

大型 JSON

重复 100 次

• 流：平均 229.6 毫秒，分配 47.54 MB，对象到达第 1 代
• 字符串：平均 240.8 毫秒，分配 92.42 MB，对象到达第 2 代！

更新

我通过源代码JsonConvert发现它在反序列化时在内部JsonTextReader使用：JsonConvert:816。流也参与其中（当然！）。StringReaderstring

然后我决定更深入地StreamReader研究它自己，第一眼看到我就惊呆了——它总是分配数组缓冲区 ( byte[]): StreamReader:244，这解释了它的内存使用情况。

这给了我“为什么”的答案。解决方案很简单 - 实例化时使用较小的缓冲区大小StreamReader- 最小缓冲区大小默认为 128（请参阅参考资料StreamReader.MinBufferSize），但您可以提供任何值> 0（检查 ctor 过载之一）。

当然缓冲区大小对处理数据有影响。回答我应该使用什么缓冲区大小：这取决于. 当期望较小的 JSON 响应时，我认为坚持使用小缓冲区是安全的。

我有一个需要迭代集合的方法（准确地说是 DataRowCollection）。

当前的实现有点慢，所以我一直在尝试更快的实现。我使用 BenchmarkDotNet 将执行时间与相同的参数进行比较，如果集合足够大，它明显更快。

我的怀疑是，如果集合相对较小，情况就不会如此。因此，我真的很想比较两者的规模：在 1、10、100、1,000、10,000 个元素时哪个更快？

据我所知，BenchmarkDotNet 没有为此提供内置工具。我想要将一个对集合的引用传递给它，并让它执行具有不同大小或切片的方法。（例如通过将其复制到不同大小的 IList 中。）

基本上，以http://ridiculousfish.com/blog/posts/array.html上的图表结束

我正在尝试在 Azure DevOps 管道中运行使用 BenchmarkDotNet 创建的基准。这是我遇到问题的构建。看看运行基准测试步骤。如您所见，所有带有基准的测试都通过了，但实际上没有执行任何基准测试。来自日志的消息：

如果我将InProcess属性添加到具有基准的类，则将执行基准。但是我的一些基准测试运行时间很长，因此它们被 BenchmarkDotNet 中断，并建议使用进程外基准测试。

如何在 Azure 管道中运行进程外基准测试？