.net core 抛异常对性能影响的求证之路

一、前言

在.net 社区中曾经听到过很多关于大量抛异常会影响性能这样的结论，心中一直就存在各种疑问。项目中使用自定义异常来处理业务很爽，但是又担心大量抛业务异常存在性能问题。

查阅了各种文档，微软官方对性能优化这一块也不建议使用过多的异常，故我心中冒出疑问。

• 疑问一：项目中大量抛出业务异常对性能是否会受到影响？

二、求证

2.1 使用.net 6 建立了一个简单的web api 项目 新增两个压测接口

• api接口代码如下

        /// <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");
        }
    }

   这里注入过滤器代码就不贴上来

• 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
test1	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
test1	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

2.2 最终结论

• 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。
• 不使用全局过滤器进行业务自定义异常捕获，最外层try catch 掉
• 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

以上结论个人压测结果，如有不对，欢迎交流纠正​

• 参考文献
• https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/standard/design-guidelines/exceptions-and-performance
• https://docs.microsoft.com/zh-cn/aspnet/core/performance/performance-best-practices?view=aspnetcore-6.0#understand-hot-code-paths