什么时候我们应谈及性能？

本文转载自微信公众号「JeffckyShare」，作者Jeffcky 。转载本文请联系JeffckyShare公众号。 

个人以为，性能并非一次性就可完全成全，需结合实际业务有一个大致评估或预期，比如数据量大小，若预期短暂并不会达到性能瓶颈，大可不必过度考虑，又或者根据自我假想可能存在性能问题，于是大张旗鼓陷入自我意识流，最终可能结果吃亏反而不讨好。

项目性能考虑

此前我个人写过一版Excel导入和导出，并未使用对应开源组件，因为导出和导入逻辑并不复杂，不涉及单元格拆分、包含图片、下拉框等等，但处理起来也并没有什么难度，借助NPOI或EPPLUS工具皆可满足。

于是我尝试将此前封装Excel导入和导出做了进一步重构处理，主要为解决此前遗留问题：

其一：表头列和实体属性列顺序必须一一对应

其二：导出由于Excel单个Sheet行有限制，超出一定行，必须重建Sheet

其三：大量使用反射，若存在多个Sheet，且每个Sheet行数量稍微巨大，则存在一定性能瓶颈

如上两点可以简单解决，这里我们忽略，问题在于第三点，因为使用泛型，针对每一行读取都会反射对象，同时也要获取其实例属性并赋值，这里我们完全可以改善下性能

接下来，我们通过一个简单例子，来演示如何改善反射性能，当然，也还有其他方案，这里我只介绍我个人的方案

反射性能改善

如一部分开源组件一样，我们通过特性标识属性，属性名称和表头列匹配，顺序无需一致，同样，属性可忽略赋值

基于上述情况，我们要获取对应实体所标识的属性特性，这里为便于后续属性赋值，我们缓存属性相关信息，避免频繁通过反射获取属性信息

接下来，我们来到属性赋值和获取，我们以设置值为例，获取值同理，同时以1万作为基数来验证，然后以此基数递增，如下测试实体

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

反射属性赋值示例，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($"反射赋值耗时：{stopWatch.ElapsedMilliseconds}ms"); 
} 

当然，根据笔记本配置以及所使用耗时方案不标准，结果会存在差异，但基本可判断反射耗时会有20ms以上

接下来，我使用委托方式来直接调用属性Set方法，看看性能是否会有改善

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($"委托赋值耗时：{stopWatch.ElapsedMilliseconds}ms"); 
} 

接下来，我们对比反射1万条数据属性赋值，看看耗时情况怎样

通过运行多次，通过调用委托赋值其耗时基本可控制在5ms以内，想想差距还是有点大，接下来我们将数据量直接上升到100万看看其差距

结果显而易见，通过反射耗时将超过1s，而委托赋值则控制在几十ms，如果再加上属性的个数和获取属性值，耗时时间势必将会再一次拉大

为何很多人都说反射性能很差，因为引入反射会通过如下几步对性能有巨大损耗

其一：检查所调用方法是否存在

其二：检查其安全性和访问可见性

其三：检查签名，确保所提供的参数和类型的数量与方法定义签名一致

其四：解出参数

此文意非强调不能用反射，网上讨论也很多，还是老话，根据实际业务情况，具体分析，别整体就惦记和揪着性能不放，比如针对快递行业，导入和导出操作可谓再正常不过，其导入数量也是庞大，对于此种情况，我们是否可考虑通过结构体存储数据呢?一切皆通过实际场景出发。

那么问题来了，写本文的目的是什么呢?

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