【導(dǎo)讀】實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)中、有部分童鞋可能無時(shí)無刻都在關(guān)注性能，那么我們到底應(yīng)該什么時(shí)候關(guān)注性能呢？

個(gè)人以為，性能并非一次性就可完全成全，需結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)有一個(gè)大致評估或預(yù)期，比如數(shù)據(jù)量大小，若預(yù)期短暫并不會達(dá)到性能瓶頸，大可不必過度考慮，又或者根據(jù)自我假想可能存在性能問題，于是大張旗鼓陷入自我意識流，最終可能結(jié)果吃虧反而不討好

項(xiàng)目性能考慮

此前我個(gè)人寫過一版Excel導(dǎo)入和導(dǎo)出，并未使用對應(yīng)開源組件，因?yàn)閷?dǎo)出和導(dǎo)入邏輯并不復(fù)雜，不涉及單元格拆分、包含圖片、下拉框等等，但處理起來也并沒有什么難度，借助NPOI或EPPLUS工具皆可滿足

于是我嘗試將此前封裝Excel導(dǎo)入和導(dǎo)出做了進(jìn)一步重構(gòu)處理，主要為解決此前遺留問題：

其一：表頭列和實(shí)體屬性列順序必須一一對應(yīng)

其二：導(dǎo)出由于Excel單個(gè)Sheet行有限制，超出一定行，必須重建Sheet

其三：大量使用反射，若存在多個(gè)Sheet，且每個(gè)Sheet行數(shù)量稍微巨大，則存在一定性能瓶頸

如上兩點(diǎn)可以簡單解決，這里我們忽略，問題在于第三點(diǎn)，因?yàn)槭褂梅盒?#xff0c;針對每一行讀取都會反射對象，同時(shí)也要獲取其實(shí)例屬性并賦值，這里我們完全可以改善下性能

接下來，我們通過一個(gè)簡單例子，來演示如何改善反射性能，當(dāng)然，也還有其他方案，這里我只介紹我個(gè)人的方案

反射性能改善

如一部分開源組件一樣，我們通過特性標(biāo)識屬性，屬性名稱和表頭列匹配，順序無需一致，同樣，屬性可忽略賦值

基于上述情況，我們要獲取對應(yīng)實(shí)體所標(biāo)識的屬性特性，這里為便于后續(xù)屬性賦值，我們緩存屬性相關(guān)信息，避免頻繁通過反射獲取屬性信息

接下來，我們來到屬性賦值和獲取，我們以設(shè)置值為例，獲取值同理，同時(shí)以1萬作為基數(shù)來驗(yàn)證，然后以此基數(shù)遞增，如下測試實(shí)體

public?class?Test {public?int?Id?{?get;?set;?}public?string?Name?{?get;?set;?} }

反射屬性賦值示例，如下：

static?void?ReflectionExample(int?count) {var?stopWatch?=?new?Stopwatch();stopWatch.Start();var?tests?=?Enumerable.Repeat(new?Test(),?count).ToList();var?propertyIdInfo?=?typeof(Test).GetProperty("Id");var?propertyNameInfo?=?typeof(Test).GetProperty("Name");foreach?(var?test?in?tests){propertyIdInfo.SetValue(test,?1);propertyNameInfo.SetValue(test,?"jeffcky");}Console.WriteLine($"反射賦值耗時(shí)：{stopWatch.ElapsedMilliseconds}ms"); }

當(dāng)然，根據(jù)筆記本配置以及所使用耗時(shí)方案不標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果會存在差異，但基本可判斷反射耗時(shí)會有20ms以上

接下來，我使用委托方式來直接調(diào)用屬性Set方法，看看性能是否會有改善

static?void?DelegateExample(int?count) {var?stopWatch?=?new?Stopwatch();stopWatch.Start();var?tests?=?Enumerable.Repeat(new?Test(),?count).ToList();var?setId?=?(Action<Test,?int>)Delegate.CreateDelegate(typeof(Action<Test,?int>),?null,?typeof(Test).GetProperty("Id").GetSetMethod());var?setName?=?(Action<Test,?string>)Delegate.CreateDelegate(typeof(Action<Test,?string>),?null,typeof(Test).GetProperty("Name").GetSetMethod());foreach?(var?test?in?tests){setId(test,?3);setName(test,?"jeffcky");}Console.WriteLine($"委托賦值耗時(shí)：{stopWatch.ElapsedMilliseconds}ms"); }

接下來，我們對比反射1萬條數(shù)據(jù)屬性賦值，看看耗時(shí)情況怎樣

通過運(yùn)行多次，通過調(diào)用委托賦值其耗時(shí)基本可控制在5ms以內(nèi)，想想差距還是有點(diǎn)大，接下來我們將數(shù)據(jù)量直接上升到100萬看看其差距

結(jié)果顯而易見，通過反射耗時(shí)將超過1s，而委托賦值則控制在幾十ms，如果再加上屬性的個(gè)數(shù)和獲取屬性值，耗時(shí)時(shí)間勢必將會再一次拉大

為何很多人都說反射性能很差，因?yàn)橐敕瓷鋾ㄟ^如下幾步對性能有巨大損耗

其一：檢查所調(diào)用方法是否存在

其二：檢查其安全性和訪問可見性

其三：檢查簽名，確保所提供的參數(shù)和類型的數(shù)量與方法定義簽名一致

其四：解出參數(shù)

此文意非強(qiáng)調(diào)不能用反射，網(wǎng)上討論也很多，還是老話，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)情況，具體分析，別整體就惦記和揪著性能不放，比如針對快遞行業(yè)，導(dǎo)入和導(dǎo)出操作可謂再正常不過，其導(dǎo)入數(shù)量也是龐大，對于此種情況，我們是否可考慮通過結(jié)構(gòu)體存儲數(shù)據(jù)呢？一切皆通過實(shí)際場景出發(fā)。

那么問題來了，寫本文的目的是什么呢？

?????時(shí)常自我多學(xué)習(xí)，多思考，多嘗試，多積累是否存在更好解決方案，我們都可明顯覺察，玩來玩去就那么點(diǎn)語法，為什么別人就能玩出不一樣的花樣，問題在哪里？

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的什么时候我们应谈及性能？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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