ASP.NET Core MVC性能优化:ApiCrudListProducts场景的性能提升分析
2025-05-04 00:35:19作者:咎岭娴Homer
在ASP.NET Core MVC框架的最新版本更新中,开发团队针对ApiCrudListProducts场景进行了性能优化,取得了显著的效果。本文将深入分析这一性能改进的技术细节和实现原理。
性能提升概述
在最近的基准测试中,ApiCrudListProducts场景的性能表现有了明显提升。该场景模拟了一个典型的API接口,用于返回产品集合数据,并使用JWT进行认证。测试结果显示,请求处理能力从243,980 RPS提升到了266,644 RPS,提升了9.29%,相当于每秒多处理22,664个请求。
技术实现分析
这一性能提升主要来自两个方面的优化:
-
MVC框架内部优化:开发团队对MVC框架的路由匹配和模型绑定机制进行了重构,减少了中间件的开销。特别是在处理集合数据返回时,优化了序列化流程,减少了内存分配和复制操作。
-
JWT处理优化:针对JWT认证流程,团队优化了令牌验证的缓存策略,减少了加密操作的开销。同时改进了ClaimsPrincipal的创建过程,降低了内存分配频率。
底层改进细节
在更底层的实现上,这些优化体现在:
- 减少了中间件管道中的委托调用次数
- 优化了JSON序列化器对集合类型的处理
- 改进了路由匹配算法,特别是对于带查询参数的URL
- 降低了认证中间件的内存分配率
- 优化了依赖注入容器的解析性能
性能指标分析
从详细的性能数据可以看出:
- CPU使用率保持稳定,说明优化没有增加计算负担
- 内存分配量显著减少,GC压力降低
- 请求延迟分布更加集中,尾部延迟减少
- 线程池使用效率提高,减少了线程竞争
开发者启示
对于使用ASP.NET Core MVC开发类似功能的开发者,可以从这次优化中学习到:
- 集合数据的返回是性能敏感点,应考虑使用分页和缓存
- JWT认证虽然方便,但需要合理配置过期时间和缓存策略
- 路由设计应尽量简单,复杂的查询参数会影响匹配性能
- 中间件管道中的每个组件都应尽可能轻量
未来展望
这次性能提升展示了ASP.NET Core团队对框架性能的持续关注。随着.NET平台的不断发展,我们可以期待更多类似的优化,特别是在云原生和高并发场景下的性能改进。开发者应保持对框架更新的关注,及时应用这些优化到自己的项目中。
通过这次优化,ASP.NET Core MVC进一步巩固了其作为高性能Web框架的地位,为开发者提供了更强大的工具来构建高效的Web应用和服务。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
9
1
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217