C#性能测试实战指南（手把手教你计算吞吐量）

为什么吞吐量对 C# 应用如此重要？

在高并发场景下（如电商秒杀、在线游戏、金融交易系统），系统的吞吐量直接决定了用户体验和业务成败。通过 C#吞吐量优化，我们可以提前发现性能瓶颈，避免上线后出现服务崩溃或响应缓慢的问题。

动手实践：用 C# 测量吞吐量

下面我们将编写一个简单的控制台程序，模拟并发请求并计算吞吐量。

步骤 1：创建测试方法

假设我们有一个耗时操作（例如数据库查询或 API 调用），我们用 Task.Delay 模拟它：

public static async Task SimulateRequestAsync(){    // 模拟一次耗时 10 毫秒的操作    await Task.Delay(10);}

步骤 2：并发执行并记录时间

使用 Stopwatch 计算总耗时，并启动多个并发任务：

using System.Diagnostics;public static async Task<double> MeasureThroughputAsync(int totalRequests, int concurrencyLevel){    var tasks = new List<Task>();    var stopwatch = Stopwatch.StartNew();    // 创建信号量限制并发数    var semaphore = new SemaphoreSlim(concurrencyLevel);    for (int i = 0; i < totalRequests; i++)    {        await semaphore.WaitAsync();        tasks.Add(Task.Run(async () =>        {            try            {                await SimulateRequestAsync();            }            finally            {                semaphore.Release();            }        }));    }    await Task.WhenAll(tasks);    stopwatch.Stop();    double elapsedSeconds = stopwatch.Elapsed.TotalSeconds;    double throughput = totalRequests / elapsedSeconds;    return throughput;}

步骤 3：运行测试并输出结果

static async Task Main(string[] args){    int totalRequests = 10_000;    int concurrencyLevel = 100;    Console.WriteLine($"开始测试：{totalRequests} 个请求，最大并发 {concurrencyLevel}");    double throughput = await MeasureThroughputAsync(totalRequests, concurrencyLevel);    Console.WriteLine($"吞吐量: {throughput:F2} 请求/秒");}

进阶建议：提升 C# 吞吐量优化技巧

• 使用 ValueTask 减少堆分配
• 避免锁竞争，优先使用无锁数据结构
• 合理配置线程池（ThreadPool）
• 利用 System.Threading.Channels 实现高效生产者-消费者模型

结语

掌握 高并发性能测试 和吞吐量计算，是每一位 C# 开发者迈向高性能系统架构的必经之路。通过本文的示例，你已经可以自己动手测量应用的吞吐能力。下一步，你可以结合 BenchmarkDotNet 等专业工具进行更深入的 C#性能测试 分析。

记住：性能不是偶然，而是设计出来的。