是什么让.NET7的Min和Max方法性能暴增了45倍？ _生活百科

简介在之前的一篇文章.NET性能系列文章一：.NET7的性能改进中我们聊到Linq中的Min()和Max()方法.NET7比.NET6有高达45倍的性能提升，当时Benchmark代码和结果如下所示：
[Params(1000)]public int Length { get; set; }private int[] arr;[GlobalSetup]public void GlobalSetup() => arr = Enumerable.Range(0, Length).ToArray();[Benchmark]public int Min() => arr.Min();[Benchmark]public int Max() => arr.Max();方法运行时数组长度平均值比率分配Min

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10003,494.08 ns53.2432 BMin

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100065.64 ns1.00-Max

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10003,025.41 ns45.9232 BMax

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100065.93 ns1.00-

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可以看到有高达45倍的性能提升，那就有小伙伴比较疑惑，在.NET7中到底是做了什么让它有如此大的性能提升？所以本文就通过.NET7中的一些pr带大家一起探索下.NET7的Min()和Max()方法是如何变快的。
探索首先我们打开.NET Runtime的仓库，应该没有人不会知道仓库的地址吧？里面包含了.NET运行时所有的代码，包括CLR和BCL库。地址如下所示：https://github.com/dotnet/runtime

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然后我们熟练的根据命名空间System.Linq找到Linq所在的文件夹位置，如下所示：

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可以看到很多Linq相关的方法都在这个文件夹内，让我们先来找一找Max()方法所对应的类。就是下方所示，我们可以看到刚好异步小王子Stephen Toub大佬提交了一个优化代码。

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然后我们点击History查看这个类的提交历史，我们发现Stephen大佬在今年多次提交代码，都是优化其性能。

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找到Stephen大佬的第一个提交，我们发现在Max的代码中，多了一个特殊的路径，如果数据类型为int[] ，那么就走单独的一个方法重载，并在这个重载中启用了SIMD向量化，代码如下所示：

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SIMD向量化在我之前的多篇文章中都有提到(如：.NET如何快速比较两个byte数组是否相等)，它是CPU的特殊指令，使用它可以大幅度的增强运算性能，我猜这就是性能提升的原因。
我们可以看到在上面只为int[]做了优化，然后继续浏览了Stephen大佬的其它几个PR ， Stephen大佬将代码抽象了一下，使用了泛型的特性，然后顺便为其它的基本值类型都做了优化。能享受到性能提升的有byte sbyte ushort short uint int ulong long nuint nint 。

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所以我们以最后一个提交为例，看看到底是用了什么SIMD指令，什么样的方法来提升的性能。抽取出来的核心代码如下所示：
private static T MinMaxInteger<T, TMinMax>(this IEnumerable<T> source) where T : struct, IBinaryInteger<T> where TMinMax : IMinMaxCalc<T>{ T value; if (source.TryGetSpan(out ReadOnlySpan<T> span)) { if (span.IsEmpty) { ThrowHelper.ThrowNoElementsException(); } // 判断当前平台是否支持使用Vector-128 或者总数据长度是否小于128位 // Vector128是指硬件支持同时计算128位二进制数据 if (!Vector128.IsHardwareAccelerated || span.Length < Vector128<T>.Count) { // 进入到此路径，说明最基础的Vector128都不支持，那么直接使用for循环来比较 value = span[0]; for (int i = 1; i < span.Length; i++) { if (TMinMax.Compare(span[i], value)) { value = span[i]; } } } // 判断当前平台是否支持使用Vector-256 或者总数据长度是否小于256位 // Vector256是指硬件支持同时计算256位二进制数据 else if (!Vector256.IsHardwareAccelerated || span.Length < Vector256<T>.Count) { // 进入到此路径，说明支持Vector128但不支持Vector256 // 那么进入128位的向量化的比较 // 获取当前数组的首地址，也就是指向第0个元素 ref T current = ref MemoryMarshal.GetReference(span); // 获取Vector128能使用的最后地址，因为整个数组占用的bit位有可能不能被128整除 // 也就是说最后的尾巴不够128位让CPU跑一次，那么就直接最后往前数128位，让CPU能完整的跑完 ref T lastVectorStart = ref Unsafe.Add(ref current, span.Length - Vector128<T>.Count); // 从内存首地址加载0-127bit数据，作为最大值的基准 Vector128<T> best = Vector128.LoadUnsafe(ref current); // 计算下一个的位置，也就是偏移128位 current = ref Unsafe.Add(ref current, Vector128<T>.Count); // 循环比较确保地址小于最后地址 while (Unsafe.IsAddressLessThan(ref current, ref lastVectorStart)) { // 此时TMinMax.Compare重载代码 => Vector128.Max(left, right); // Vector128.Max 会根据类型一一比较，每x位最大的返回， // 比如int就是每32位比较，详情可以看我后文的解析 best = TMinMax.Compare(best, Vector128.LoadUnsafe(ref current)); current = ref Unsafe.Add(ref current, Vector128<T>.Count); } // 最后一组Vector128进行比较 best = TMinMax.Compare(best, Vector128.LoadUnsafe(ref lastVectorStart)); // 由于Vector128最后的结果是128位，比如我们类型是int32，那么最后的结果就有 // 4个int32元素，我们还需要从这4个int32元素中找到最大的 value = best[0]; for (int i = 1; i < Vector128<T>.Count; i++) { // 这里 TMinMax.Compare就是简单的大小于比较 // left > right if (TMinMax.Compare(best[i], value)) { value = best[i]; } } } else { // Vector256执行流程和Vector128一致 // 只是它能一次性判断256位，举个例子就是一个指令8个int32 ref T current = ref MemoryMarshal.GetReference(span); ref T lastVectorStart = ref Unsafe.Add(ref current, span.Length - Vector256<T>.Count); Vector256<T> best = Vector256.LoadUnsafe(ref current); current = ref Unsafe.Add(ref current, Vector256<T>.Count); while (Unsafe.IsAddressLessThan(ref current, ref lastVectorStart)) { best = TMinMax.Compare(best, Vector256.LoadUnsafe(ref current)); current = ref Unsafe.Add(ref current, Vector256<T>.Count); } best = TMinMax.Compare(best, Vector256.LoadUnsafe(ref lastVectorStart)); value = best[0]; for (int i = 1; i < Vector256<T>.Count; i++) { if (TMinMax.Compare(best[i], value)) { value = best[i]; } } } } else { // 如果不是基本类型的数组，那么进入迭代器，使用原始方法比较 using (IEnumerator<T> e = source.GetEnumerator()) { if (!e.MoveNext()) { ThrowHelper.ThrowNoElementsException(); } value = e.Current; while (e.MoveNext()) { T x = e.Current; if (TMinMax.Compare(x, value)) { value = x; } } } } return value;}