.NET Core 特性(Attribute)底层原理浅谈

简介

烂大街的资料不再赘述，简单来说就是给代码看的注释

Attribute的使用场景

Attribute不仅仅局限于C#中，在整个.NET框架中都提供了非常大的拓展点，任何地方都有Attribute的影子

1. 编译器层
   
   比如 Obsolete，Conditional
2. C#层
   
   GET,POST,Max,Range,Require
3. CLR VM层
   
   StructLayout,DllImport
4. JIT 层
   
   MethodImpl

Attribute在C#中的调用

举个常用的例子，读取枚举上的自定义特性。

    public enum Test
    {
        [EnumDescription("hhhhhh")]
        None = 0,
        [EnumDescription("xxxxxx")]
        Done =1
    }
	private static IEnumerable<string> GetEnumDescriptions(this Enum e)
	{
		IEnumerable<string> result = null;
        var type = e.GetType();
        var fieldInfo = type.GetField(e.ToString());
        var attr = fieldInfo?.GetCustomAttributes(typeof(EnumDescriptionAttribute), false);
        if (attr?.Length > 0)
        {
			result = attr.Cast<EnumDescriptionAttribute>().Select(x => x.Description);
        }
		return result ?? Enumerable.Empty<string>();
	}

可以看到，Attribute底层在C#中实现依旧是依赖反射，所以为什么说Attribute是写给代码看的注释，因此对反射的优化思路也可以用在Attribute中。

比如在代码中，使用Dictionary缓存结果集。避免过多调用反射造成的性能问题。

        private static IEnumerable<string> GetEnumDescriptionsCache(this Enum e)
        {
            var key = $"{e.GetType().Name}_{e.ToString()}";
            if (_enumMap.ContainsKey(key))
            {
                return _enumMap[key];
            }
            else
            {
                var result = GetEnumDescriptions(e);
                _enumMap.TryAdd(key, result);
                return result;
            }
        }

循环100000次造成的性能差距还是很明显的

Newtonsoft.Json对Attrubute的使用

以JsonConverter为蓝本举例说明。

    public class Person
    {
        [JsonConverter(typeof(DateTimeConverter))]
        public DateTime CreateTime { get; set; }
    }
	public class DateTimeConverter : JsonConverter<DateTime>
    {
        public override DateTime ReadJson(JsonReader reader, Type objectType, DateTime existingValue, bool hasExistingValue, JsonSerializer serializer)
        {
            if (reader.Value == null)
                return DateTime.MinValue;

            if (DateTime.TryParse(reader.Value.ToString(), out DateTime result))
                return result;

            return DateTime.MinValue;
        }

        public override void WriteJson(JsonWriter writer, DateTime value, JsonSerializer serializer)
        {
            writer.WriteValue(value.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
        }
    }

定义了一个Attribute：JsonConverter.其底层调用如下：

        [RequiresUnreferencedCode(MiscellaneousUtils.TrimWarning)]
        [RequiresDynamicCode(MiscellaneousUtils.AotWarning)]
        public static JsonConverter? GetJsonConverter(object attributeProvider)
        {
			// 底层还是调用Reflection，为了性能，也缓存了对象元数据。
            JsonConverterAttribute? converterAttribute = GetCachedAttribute<JsonConverterAttribute>(attributeProvider);

            if (converterAttribute != null)
            {
                Func<object[]?, object> creator = CreatorCache.Instance.Get(converterAttribute.ConverterType);
                if (creator != null)
                {
                    return (JsonConverter)creator(converterAttribute.ConverterParameters);
                }
            }

            return null;
        }

https://github.com/JamesNK/Newtonsoft.Json/blob/master/Src/Newtonsoft.Json/Serialization/JsonTypeReflector.cs

Attribute在CLR上的调用

    public class NativeMethods
    {
        [DllImport("xxxxx", EntryPoint = "add", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
        public extern static int ManagedAdd(int a, int b);
    }

在CLR中，同样用来调用 C/C++ 的导出函数。有兴趣的朋友可以使用windbg查看线程调用栈。以及在MetaData中有一张ImplMap表，存储着C#方法与C++函数的mapping关系

Attribute在JIT上的调用

    public class Person
    {
        public int id { get; set; } = 0;

        [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)]
        public void SyncMethod()
        {
            id++;
        }
    }

JIT会自动为该Attribute注入同步代码

其本质就是注入lock同步块代码，只是颗粒度在整个方法上。相对比较大

结论

Attrubute在C#层面，底层使用反射。因此使用自定义Attribute时，酌情使用缓存来提高性能