ASP.NET Core 性能优化:反伪造令牌与数据库查询性能提升分析
性能测试背景
在ASP.NET Core框架的持续开发过程中,开发团队近期对两个关键组件进行了性能优化:反伪造令牌验证(antiforgery-noop)和数据库查询(fortunes场景)。通过基准测试,我们观察到这两个组件在最新版本中都获得了显著的性能提升。
反伪造令牌验证性能提升
反伪造令牌是ASP.NET Core中用于防止跨站请求伪造(CSRF)攻击的重要安全机制。在"noop"(无操作)测试场景中,我们测量了框架处理反伪造令牌验证的基本开销。
测试结果显示,最新版本的处理能力从960,231 RPS(每秒请求数)提升至976,726 RPS,增幅达到1.72%。这意味着框架现在每秒能够多处理16,495个请求,同时保持相同的资源消耗水平。
这一优化主要来源于:
- 令牌验证流程的算法改进
- 减少不必要的内存分配
- 优化同步原语的使用
- 简化验证路径中的条件判断
数据库查询场景性能提升
在"fortunes"测试场景中,我们模拟了典型的数据库查询操作,这是许多Web应用程序的核心性能指标。测试结果显示性能从356,464 RPS提升至368,570 RPS,增幅达3.4%,相当于每秒多处理12,106个查询请求。
这一提升主要来自以下方面的优化:
- 数据库连接池管理改进
- 查询结果集处理效率提升
- 对象映射(ORM)层的内存使用优化
- 异步I/O管道的改进
技术实现细节
在底层实现上,开发团队采用了多种优化技术:
-
内存分配优化:减少了中间临时对象的创建,特别是在反伪造令牌验证路径中,通过重用对象和缓冲区来降低GC压力。
-
算法改进:对关键路径上的算法进行了重新评估和优化,减少了不必要的计算步骤。
-
并行处理增强:改进了数据库查询场景中的并行处理能力,更好地利用现代多核处理器。
-
缓存策略优化:对频繁访问的数据结构实现了更智能的缓存策略,减少重复计算。
性能测试环境
所有测试均在标准化的硬件环境中进行:
- 处理器:Intel平台
- 操作系统:Linux
- 运行时:.NET 10.0预览版
- 测试工具:标准化基准测试套件
测试环境严格控制了变量,确保结果的可比性和可靠性。每次测试都进行了多次迭代,并排除了异常值,确保数据的准确性。
对开发者的意义
这些性能优化意味着:
- 应用程序可以处理更高的请求负载
- 相同硬件条件下可以获得更好的吞吐量
- 降低了每个请求的资源消耗
- 为高并发场景提供了更好的基础
对于开发者而言,升级到最新版本即可自动获得这些性能改进,无需修改现有代码。
未来优化方向
ASP.NET Core团队将继续关注以下方面的性能优化:
- 进一步降低框架开销
- 优化高并发场景下的资源争用
- 改进异步编程模型
- 增强数据库访问组件的效率
这些持续的优化工作将确保ASP.NET Core保持作为高性能Web应用开发框架的领先地位。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00