C# 我如何充分了解CLR，以便对性能问题做出有根据的猜测？

是的，我使用的是分析器（ANTS）。但在微观层面，它无法告诉你如何解决问题。我现在正处于微观优化阶段。例如，我分析了以下内容：

for (int x = 0; x < Width; x++)
{
    for (int y = 0; y < Height; y++)
    {
        packedCells.Add(Data[x, y].HasCar);
        packedCells.Add(Data[x, y].RoadState);
        packedCells.Add(Data[x, y].Population);
    }
}

for（int x=0；x

ANTS显示y型环线需要花费大量时间。我认为这是因为它必须不断地称之为“高度获得者”。所以我创建了一个本地

intheight=height

在循环之前，并进行内循环检查，查看是否有

y

。这实际上使性能更差！蚂蚁现在告诉我x环线是个问题。嗯？这应该是无关紧要的，这是外环

最终我得到了一个启示——可能使用一个属性作为外部循环边界，使用一个本地属性作为内部循环边界，使得CLR经常在“本地”缓存和“这个指针”缓存之间跳转（我习惯于从CPU缓存的角度来思考）。所以我也做了一个局部的宽度，这就解决了它

从那以后，很明显，我也应该为数据创建一个local，即使数据甚至不是一个属性（它是一个字段）。事实上，这给我带来了更多的表现

然而，令人困惑的是，重新排列x和y循环（以提高缓存使用率）并没有带来任何区别，即使阵列很大（3000x3000）

现在，我想了解为什么我所做的事情提高了性能你建议我读什么书？

杰弗里·里克特（Jeffrey Richter）

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这是一本很棒的书，有人在我的图书馆里偷走了它。

这里根本不涉及CLR，这本书应该被翻译成直接的机器代码，而不需要调用CLR。JIT编译器负责生成机器代码，它有一个优化器，试图产生最有效的代码。它有局限性，不能在上面花费大量时间

它所做的一件重要的事情是弄清楚哪些局部变量应该存储在CPU寄存器中。当你把Height属性放在一个局部变量中时，情况发生了变化。它可能决定将该变量存储在寄存器中。但现在，存储另一个变量的可用性减少了一个。就像x或y变量一样，对速度至关重要。是的，那会减慢速度

你对外环的诊断很差。这可能是由JIT优化器重新安排循环代码造成的，这使得分析器很难将机器代码映射回相应的C#语句

类似地，优化器可能会认为您使用数组效率低下，并将索引顺序切换回原处。不太确定它是否真的做到了，但也不是不可能

不管怎样，在这里你能获得一些洞察力的唯一方法就是查看生成的机器代码。关于x86汇编代码有很多不错的书，尽管现在可能有点难找到。您的起点是调试+Windows+反汇编

但是请记住，即使是机器代码也不能很好地预测代码的运行效率。现代CPU内核极其复杂，机器代码不再代表内核中实际发生的事情。唯一行之有效的方法就是你已经在做的事情：反复尝试

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阿尔宾-不。老实说，我不认为在剖析器外运行会改变性能差异，所以我没有费心。你认为我应该这么做？你以前有过这样的问题吗？（不过，我在编译时对其进行了优化）

在调试器下运行会改变性能：在调试器下运行时，即时编译器会自动禁用优化（以使调试更容易）

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如果必须，请使用调试器附加到已经运行的JITted进程。

Hm，我认为循环注册不是真正的问题。 1.我尽量避免每个内部循环访问数组

数据
三次。
2.我还建议，重新考虑三条
Add
语句：显然，您要访问一个集合三次，以添加一些无关紧要的数据。使每次迭代只进行一次访问，并添加包含三个条目的数据类型：

for (int y = 0; ... {
 tTemp = Data[x, y];
 packedCells.Add(new {
  tTemp.HasCar, tTemp.RoadState, tTemp.Population 
 });
}

从另一个角度来看，您基本上是通过将矩阵复制到数组（或其他顺序集合）来对矩阵进行矢量化。。。有必要吗？为什么不定义一个专门的索引器来模拟线性访问呢？更好的是，如果您只需要枚举条目（在该示例中，不需要随机访问），为什么不使用适当的LINQ表达式呢？
关于使用数组，您应该知道的一点是，CLR将始终确保数组索引不超出范围。它对一维数组进行了优化，但对2+维数组没有优化

知道了这一点，您可能希望基准测试
MyCell数据[][]
，而不是
MyCell数据[]，]
，因为注释可能会被监督，我重复我自己的话：优化代码本身就很麻烦。您根本不需要显式地线性化矩阵，请参见上面的注释：定义一个实现
IEnumerable
的线性化适配器，并将其输入格式化程序

当我尝试添加另一个答案时，会收到警告，因此我将回收此答案：）在阅读了Steve的评论并思考了一会儿之后，我提出以下建议：
如果序列化多维数组的速度太慢（我还没有尝试过，我只是相信你…），就不要使用它！看起来，您的矩阵不是稀疏的，并且具有固定的维度。因此，将容纳单元格的结构定义为简单的线性阵列
[Serializable()]
class CellMatrix {
 Cell [] mCells;

 public int Rows { get; }
 public int Columns { get; }

 public Cell this (int i, int j) {
  get {
   return mCells[i + Rows * j];    
  }   
  // setter...
 }

 // constructor taking rows/cols...
}