ZString:零分配的.NET Core和Unity字符串构建器
2026-01-17 09:38:18作者:范靓好Udolf
在开发高性能应用程序时,字符串操作往往是性能瓶颈之一。为了解决这一问题,Cysharp团队推出了ZString,一个专为.NET Core和Unity设计的零分配字符串构建器。本文将详细介绍ZString的项目特点、技术分析、应用场景以及如何开始使用。
项目介绍
ZString,全称Zero Allocation StringBuilder,旨在为.NET Core和Unity提供一个高效、零分配的字符串构建解决方案。通过避免不必要的内存分配和装箱操作,ZString显著提升了字符串操作的性能,特别适用于性能敏感的应用场景。
项目技术分析
ZString的核心技术优势在于其零分配的设计理念。以下是ZString的主要技术特点:
- 结构化StringBuilder:使用结构体来避免构建器本身的分配。
- 缓冲区管理:从
ThreadStatic或ArrayPool租用写缓冲区,减少内存分配。 - 泛型方法:所有追加方法都是泛型的,直接写入缓冲区,避免
value.ToString的串联。 - 避免装箱:提供
T1到T16的AppendFormat和Concat方法,避免结构体参数的装箱。 - 直接构建UTF-16和UTF-8:支持直接构建UTF-16(
Span<char>)和UTF-8(Span<byte>)字符串。 - 集成Unity TextMeshPro:与Unity TextMeshPro集成,避免字符串分配。
项目及技术应用场景
ZString适用于以下场景:
- 高性能计算:在需要频繁进行字符串操作的计算密集型应用中,ZString能显著提升性能。
- 游戏开发:在Unity游戏开发中,特别是在UI渲染和日志记录中,ZString能有效减少内存分配,提升游戏性能。
- 服务器应用:在服务器端应用中,ZString能减少GC压力,提高服务器响应速度。
项目特点
ZString的主要特点包括:
- 零分配:所有ZString方法仅分配最终字符串,避免了中间过程的内存分配。
- 高效缓冲区管理:使用
ThreadStatic或ArrayPool管理缓冲区,减少内存碎片。 - 泛型方法:通过泛型方法直接写入缓冲区,避免不必要的字符串转换和装箱。
- 集成Unity TextMeshPro:直接写入TextMeshPro,完全避免字符串分配。
开始使用
安装
对于.NET Core,使用NuGet安装:
PM> Install-Package ZString
对于Unity,从releases页面下载ZString.Unity.unitypackage并导入项目。
示例代码
以下是一个简单的示例,展示了如何使用ZString:
using Cysharp.Text;
async void Example(int x, int y, int z)
{
// 使用ZString进行字符串连接
var result = ZString.Concat("x:", x, " y:", y, " z:", z);
// 使用ZString进行格式化
var formatted = ZString.Format("x:{0}, y:{1:000}, z:{2:P}", x, y, z);
// 直接写入Unity TextMeshPro
tmp.SetTextFormat("Position: {0}, {1}, {2}", x, y, z);
// 使用StringBuilder
using var sb = ZString.CreateStringBuilder();
sb.Append("foo");
sb.AppendLine(42);
sb.AppendFormat("{0} {1:.###}", "bar", 123.456789);
var str = sb.ToString();
tmp.SetText(sb);
}
通过以上介绍和示例,相信您已经对ZString有了全面的了解。立即尝试ZString,体验零分配字符串构建的强大性能吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
479
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
322
暂无简介
Dart
730
175
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
247
105
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
451
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885