今天小编给大家分享一下.net core抛异常对性能的影响是什么的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。
疑问:项目中大量抛出业务异常对性能是否会受到影响?
/// <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"); } } //全局过滤器注入 services.AddControllers() .AddMvcOptions(option => { option.Filters.Add<ExceptionFilter>(); });
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
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。同时对于添加了业务的情况下,这个降低会被稀释,没去做压测对比哈,正常用户体量还不至于被这个给影响到稳定性。所以怎么取舍看自己
这里不否定使用 全局过滤器进行业务自定义异常捕获,是否最外层try catch 掉还是全局过滤器去捕获处理,自己根据复杂度和性能两者中自行取舍,至少全局过滤器处理异常从性能角度上来说不是优雅的解决方式
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
以上就是“.net core抛异常对性能的影响是什么”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注亿速云行业资讯频道。
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