توصیه هایی در استفاده از NGEN
توصیه هایی در استفاده از NGEN
در محل کار از کدام نگارش دات نت استفاده میکنید؟
خواندنیهای 16 تیر
اس کیوال سرور
توسعه وب
دات نت فریم ورک
دبلیو پی اف و سیلور لایت
سی و مشتقات
شیرپوینت
کتابهای رایگان
مای اس کیوال
متفرقه
وب سرورها
پی اچ پی
فعالسازی تولید خودکار بستههای نیوگت در پروژههای NET Core.
پس از تهیهی یک کتابخانهی مبتنی بر NET Core.، تنها کاری که در جهت تولید خودکار بستههای نیوگت باید انجام شود، افزودن مدخل postcompile ذیل به فایل project.json است:
"scripts": { "postcompile": [ "dotnet pack --no-build --configuration %compile:Configuration%" ] }
در اینحالت اگر فایل nupkg تولیدی را توسط برنامههای zip باز کنید، مشاهده خواهید کرد که فایل nuspec خودکاری نیز در آن درج شدهاست؛ اما ... مشخصات ثبت شدهی در آن ناقص هستند و شامل مواردی مانند نام پروژه، نام نویسنده، مجوز استفادهی از پروژه، آدرس پروژه و امثال آنها نیستند. در نگارشهای دیگر دات نت، این مشخصات از فایل nuspec تهیه شدهی توسط ما جمع آوری و درج میشود. اما در اینجا خیر.
تکمیل فایل project.json برای درج مشخصات پروژه و تکمیل اطلاعات فایل nuspec
هرچند به ظاهر دیگر فایل nuspec دستی تهیه شده در اینجا پردازش نمیشود، اما تمام اطلاعات آنرا در فایل project.json نیز میتوان درج کرد:
{ "version": "1.1.1.0", "authors": [ "Vahid Nasiri" ], "packOptions": { "owners": [ "Vahid Nasiri" ], "tags": [ "PdfReport", "Excel", "Export", "iTextSharp", "PDF", "Report", "Reporting", "Persian", ".NET Core" ], "licenseUrl": "http://www.gnu.org/licenses/old-licenses/lgpl-2.0-standalone.html", "projectUrl": "https://github.com/VahidN/iTextSharp.LGPLv2.Core" }, "description": " iTextSharp.LGPLv2.Core is an unofficial port of the last LGPL version of the iTextSharp (V4.1.6) to .NET Core.", "scripts": { "postcompile": [ "dotnet pack --no-build --configuration %compile:Configuration%" ] } }
تکمیل تنظیمات Build پروژه
بهتر است کتابخانههای خود را در حالت release و همچنین بهینه سازی شده، توزیع کنید. به همین منظور نیاز است مدخل ذیل را نیز به فایل project.json اضافه کرد:
"configurations": { "Release": { "buildOptions": { "optimize": true, "platform": "anycpu" } } },
افزودن مستندات XML ایی کتابخانه
به احتمال زیاد XML-Docهای هر متد (کامنتهای مخصوص دات نتی هر متد یا خاصیت عمومی) را نیز به کدهای خود افزودهاید. برای اینکه فایل XML نهایی آن به صورت خودکار تولید شده و همچنین در بستهی نیوگت نهایی درج شود، نیاز است مدخل xmlDoc را به buildOptions اضافه کنید:
"buildOptions": { "xmlDoc": true },
"buildOptions": { "xmlDoc": true, "nowarn": [ "1591" ] // 1591: missing xml comment for publicly visible type or member },
برای مطالعهی بیشتر
project.json reference
در صورتی که ویژوال استودیوی شما دارای این ورژن و آپدیت نبود، میتوانید چارچوب دات نت 4.6.1 را جداگانه در سیستم خود نصب نمایید. توجه داشته باشید که برای استفاده از چارچوب دات نت در ویژوال استودیو باید نسخههای DevPack یا DeveloperPack را نصب نمایید (دریافت دات نت 4.6.1 نسخه مخصوص استفاده در ویژال استودیو).
در پروژه ایجاد شده فایلی به نام Program.cs و در آن کلاس Program وجود دارد. در این کلاس تابع شروع کننده برنامه یعنی Main وجود دارد و برنامه از این تابع شروع خواهد شد.
نمایی از فایلهای پروژه
در تابع شروع کننده برنامه ابتدا وضعیت پشتیبانی از SIMD را چک میکنیم. این کار را همانطور که قبلا در مقاله پیشنیاز توضیح داده شده است با استفاده از خاصیت Vector.IsHardwareAccelerated بررسی میکنیم. اگر مقدار آن برابر با False باشد به معنای عدم پشتیبانی میباشد و با بررسی این موضوع در اول برنامه، در صورت عدم پشتیبانی از SIMD به اجرای ادامهی برنامه خاتمه میدهیم.
پس از بررسی وضعیت پشتیبانی از SIMD ، تابعی را که در فایل Utilities.cs نوشته شده است، فراخوانی میکنیم. این تابع به بررسی وضعیت تعداد رجیسترهای SIMD و وضعیت انواع نوعهای دادهای در SIMD میپردازد. اگر هر نوع دادهای از SIMD پشتیبانی کند (که بستگی به نوع پردازنده شما دارد) اندازه هر نوع دادهای را در SIMD چاپ میکند و در صورت عدم پشتیبانی هر نوع دادهای از SIMD مقدار «عدم پشتیبانی SIMD از آن نوع دادهای» چاپ خواهد شد.
using System.Numerics; using static System.Console; namespace TestSIMD { class Program { private const int ArraySize = 7680 * 4320; static void Main(string[] args) { // بررسی وضعیت پشتیبانی از SIMD if (!Vector.IsHardwareAccelerated) { WriteLine("Hardware acceleration not supported."); WriteLine(); return; // عدم پشتیبانی و خاتمه برنامه } WriteLine("Hardware acceleration is supported"); // اعلام پشتیبانی از SIMD WriteLine(); // بررسی وضعیت نوعهای داده ای در مشخصات سخت افزاری SIMD Utilities.PrintHardwareSpecificSimdEffectiveness(); //به منظور عدم خروج از برنامه و دیدن نتایج آزمایش WriteLine("Press any key to exit"); ReadKey(); } } }
- فایل IntSimdProcessor.cs
- در این فایل کلاسی به نام IntSimdProcessor قرار دارد که شامل 6 تابع میباشد و این تابعها با نوع دادهای صحیح یا همان Integer کار میکنند. نام کلاس هم به همین خاطر نام گذاری شده است.
- این 6 تابع در کل 3 عملیات را شامل عملیاتهای زیر انجام میدهند. یکبار در حالت معمولی و یکبار با استفاده از توابع SIMD این کار را انجام میدهند:
- پیدا کردن بزرگترین و کوچکترین عدد در آرایه
- جمع عناصر دو آرایه با هم با استفاده از یک آرایه کمکی که نتیجه در آرایه کمکی ریخته میشود
- جمع عناصر دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی که مجموع در آرایه اول ریخته میشود
- در بالای هر تابع در این فایل توضیحات لازم دربارهی فعالیت آن تابع ذکر شده است.
- فایل FloatSimdProcessor.cs
- در این فایل کلاسی با نام FloatSimdProcessor قرار دارد که همانطور که از نام کلاس پیداست، توابعی برای کار بر روی اعداد از نوع دادهای float در آن نوشته شدهاند.
- در این کلاس هم 6 تابع برای انجام 3 عملیات زیر نوشته شده است که به ازای هر عملیات دو تابع یکی در حالت معمولی و یکی در حالت SIMD نوشته شده است.
- جمع دو آرایه با استفاده از یک آرایه کمکی - مجموع در آرایه کمکی ریخته میشود
- جمع دو آرایه اول ورودی - مجموع در آرایه سوم ریخته میشود
- جمع دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی - مجموع در آرایه اول ریخته میشود
- در آزمایشات نوشته شده در کلاس PerformanceTests تنها از عملیات آخری استفاده شده است و از دو عملیات اول استفاده نشده است که در صورت تمایل میتوانید از دیگر عملیاتها نیز استفاده کنید.
- در بالای هر تابع در این فایل توضیحات لازم دربارهی فعالیت آن تابع نیز ذکر شده است.
- فایل UShortSimdProcessor.cs
- در این فایل کلاسی با نام UShortSimdProcessor قرار دارد و همانطور که از نام کلاس پیداست، توابعی برای کار بر روی اعداد از نوع دادهای ushort یا همان اعداد صحیح کوچک بدون علامت نوشته شدهاند.
- در این کلاس 12 تابع برای انجام 6 عملیات زیر نوشته شدهاست که به ازای هر عملیات، دو تابع یکی در حالت معمولی و یکی در حالت SIMD نوشته شده است.
- جمع دو آرایه اول ورودی که مجموع در آرایه سوم ریخته میشود
- جمع دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی که مجموع در آرایه اول ریخته میشود
- بدست آوردن کمترین و بیشترین مقدار در یک آرایه اعداد صحیح کوچک بدون علامت
- جمع عناصر آرایه ورودی و ذخیره مجموع آنها در یک متغیر کمکی
- جمع عناصر آرایه ورودی و ذخیره مجموع آنها در یک متغیر کمکی بدون بررسی سرریز (Overflow)
- محاسبه میانگین و بدست آوردن کمترین و بیشترین مقدار در یک آرایه اعداد صحیح کوچک بدون علامت
- در بالای هر تابع در این فایل توضیحات لازم دربارهی فعالیت آن تابع ذکر شده است.
public static void TestIntArrayAdditionFunctions(int testSetSize) { WriteLine(); Write("Testing int array addition, generating test data..."); var intsOne = GetRandomIntArray(testSetSize); //تولید آرایه عددی به صورت تصادفی var intsTwo = GetRandomIntArray(testSetSize); WriteLine($" done, testing...");// پایان تولید آرایهها و شروع پردازش var naiveTimesMs = new List<long>(); // تعریف لیستی برای ریختن زمان پاسخ دهی در حالت ساده و معمولی var hwTimesMs = new List<long>(); // تعریف لیستی برای ریختن زمان پاسخ دهی در حالت SIMD و سخت افزاری for (var i = 0; i < 3; i++) { // ایجاد حلقه برای تکرار محاسبات برای اندازه گیری زمان در حالت تکراری stopwatch.Restart();//شروع ثبت زمان var result = IntSimdProcessor.NaiveSumFunc(intsOne, intsTwo);//اجرای تابع جمع دو آرایه var naiveTimeMs = stopwatch.ElapsedMilliseconds;//ثبت زمان naiveTimesMs.Add(naiveTimeMs);//افزودن زمان ثبت شده به لیست زمانهای ساده و معمول WriteLine($"Naive analysis took: {naiveTimeMs}ms (last value = {result.Last()})."); stopwatch.Restart();//شروع ثبت زمان result = IntSimdProcessor.HWAcceleratedSumFunc(intsOne, intsTwo);//اجرای تابع جمع دو آرایه در حالت سخت افزاری var hwTimeMs = stopwatch.ElapsedMilliseconds;//ثبت زمان hwTimesMs.Add(hwTimeMs);//افزودن زمان به لیست زمانهای سخت افزاری WriteLine($"Hareware accelerated analysis took: {hwTimeMs}ms (last value = {result.Last()})."); }//پایان حلقه و چاپ نتایج WriteLine("Int array addition:"); WriteLine($"Naive method average time: {naiveTimesMs.Average():.##}"); WriteLine($"HW accelerated method average time: {hwTimesMs.Average():.##}"); WriteLine($"Hardware speedup: {naiveTimesMs.Average() / hwTimesMs.Average():P}%"); }
نام تابع ذکر شده نشان دهنده آزمایش بر روی آرایه اعداد صحیح یا همان Integer میباشد که شامل یک پارامتر ورودی از نوع عدد صحیح میباشد. این پارامتر ورودی نشان دهنده اندازه هر آرایهای میباشد که قرار است تولید شود.
TestIntArrayAdditionFunctions(int testSetSize)
در قدم اول این تابع، باید آرایهها را تولید کنیم که کد آن به صورت زیر است.
Write("Testing int array addition, generating test data..."); var intsOne = GetRandomIntArray(testSetSize); var intsTwo = GetRandomIntArray(testSetSize); WriteLine($" done, testing...");
ابتدا در خروجی چاپ میکنیم که در حال ایجاد دادههای مربوط به آزمایش هستیم و سپس با استفاده از تابع GetRandomIntArray آرایهای را ایجاد میکنیم و در متغیرهای مربوطه میریزیم. این تابع دارای یک پارامتر ورودی از نوع عدد صحیح است که آرایهای را به طول پارامتر ورودی تولید میکند. این تابع در فایل Utilities.cs قرار دارد.
در پایان تولید آرایهها، اتمام تولید و ایجاد آرایهها را با چاپ در خروجی اعلام میکنیم.
سپس با معرفی دو لیست زیر میتوانیم زمانهای اجرا را در آنها بریزیم و در پایان، تابع میانگین این زمانها را محاسبه و چاپ کنیم. لیست اول برای نگهداری زمانهای اجرای عملیات در حالت معمولی و لیست دوم برای نگهداری زمانهای اجرای عملیات در حالت SIMD میباشد.
var naiveTimesMs = new List<long>(); var hwTimesMs = new List<long>();
سپس با ایجاد حلقه ای از 0 تا 3 که در کل 3 مرتبه اجرا میشود عملیات را تکرار و زمان آن را ثبت میکنیم.
for (var i = 0; i < 3; i++)
درون حلقه یک عملیات را در دوحالت معمولی یا ساده و SIMD اجرا میکنیم. قبل از اجرای عملیات اول ابتدا stopwatch را ریست میکنیم. با این کار زمان صفر شده و شروع به اندازه گیری میکند. سپس عملیات مربوط به جمع دو آرایه را در حالت معمولی که در فایل IntSimdProcessor.cs قرار دارد، فراخوانی میکنیم. پس از اجرای این عملیات مقدار stopwatch را به میلی ثانیه در یک متغیر ذخیره میکنیم و این مقدار را به لیست زمانهای اجرای معمولی اضافه میکنیم. در نهایت نتیجه زمان اجرا را در خروجی چاپ میکنیم.
stopwatch.Restart(); var result = IntSimdProcessor.NaiveSumFunc(intsOne, intsTwo); var naiveTimeMs = stopwatch.ElapsedMilliseconds; naiveTimesMs.Add(naiveTimeMs); WriteLine($"Naive analysis took: {naiveTimeMs}ms (last value = {result.Last()}).");
پس از اجرای عملیات در حالت ساده یا معمولی، حال نوبت همان عملیات در حالت SIMD میباشد. دوباره stopwatch را ریست میکنیم و عملیات در SIMD را اجرا کرده و بعد از آن مقدار stopwatch را درون متغیری میریزیم و آن را به لیست زمانهای اجرای عملیات در SIMD اضافه میکنیم و در نهایت نتیجه زمان اجرا را در خروجی چاپ میکنیم.
stopwatch.Restart(); result = IntSimdProcessor.HWAcceleratedSumFunc(intsOne, intsTwo); var hwTimeMs = stopwatch.ElapsedMilliseconds; hwTimesMs.Add(hwTimeMs); WriteLine($"Hareware accelerated analysis took: {hwTimeMs}ms (last value = {result.Last()}).");
پس از اجرای حلقه، حال نوبت به نمایش نتیجه میانگین زمانها در خروجی است. ابتدا میانگین زمانهای اجرا در حالت ساده یا معمولی را که به میلی ثانیه است را در خروجی چاپ میکنیم. بعد از آن میانگین زمانهای اجرا در حالت SIMD را در خروجی چاپ میکنیم و در آخر سرعت زمان اجرا در حالت SIMD را نسبت به حالت معمولی به درصد چاپ میکنیم.
WriteLine($"Naive method average time: {naiveTimesMs.Average():.##}"); WriteLine($"HW accelerated method average time: {hwTimesMs.Average():.##}"); WriteLine($"Hardware speedup: {naiveTimesMs.Average() / hwTimesMs.Average():P}%");
در این مقاله تنها به توضیحی در مورد این آزمایش اکتفا میکنیم. لازم به ذکر است که دیگر آزمایشها نیز دقیقا ساختاری مشابه این آزمایش را دارند و تنها عملیات اجرا در آنها متفاوت است. در کلاس PerformanceTests توضیحات لازم مربوط به هر آزمایش و تابع داده شده است و میتوانید با مراجعه به کد برنامه آنها را مورد بررسی قرار دهید.
برای اجرای تمامی آزمایشها، کلیه توابع نوشته شده در کلاس PerformanceTests را در کلاس Program و در تابع Main که تابع شروع کننده برنامه میباشد، پس از بررسی وضعیت نوعهای دادهای قرار میدهیم.
تصویر مربوط به اجرای کامل برنامه را میتوانید مشاهده میکنید.
این جدول بر اساس یک بار اجرای برنامه در سیستم من ترسیم شده است و اجرای برنامه در سیستمهای مختلف خروجیهای متفاوتی را دارد. لازم به ذکر است که اندازه آرایهها بسیار بزرگ است و این نتایج با آرایههایی به طول بیش از هزاران هزار عنصر میباشد.
زمانها در جدول به میلی ثانیه میباشد.
ردیف | عملیات | دور اول | دور دوم | دور سوم | میانگین حالت ساده | میانگین حالت SIMD | |||
درحالت ساده | درحالت SIMD | درحالت ساده | درحالت SIMD | درحالت ساده | درحالت SIMD | ||||
1 | جمع دو آرایه با استفاده از یک آرایه کمکی در اعداد صحیح | 157 | 131 | 128 | 131 | 128 | 138 | 137.67 | 133.33 |
2 | جمع دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی در اعداد float | 122 | 133 | 99 | 99 | 99 | 93 | 106.67 | 108.33 |
3 | جمع دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی در اعداد صحیح | 83 | 73 | 86 | 88 | 78 | 81 | 82.33 | 80.67 |
4 | جمع دو آرایه اول ورودی - مجموع در آرایه سوم ریخته میشود - در اعداد صحیح کوچک بدون علامت | 58 | 63 | 50 | 48 | 58 | 46 | 55.33 | 52.33 |
5 | جمع دو آرایه بدون استفاده از آرایه کمکی در اعداد صحیح کوچک بدون علامت | 55 | 40 | 53 | 36 | 53 | 46 | 53.67 | 40.67 |
6 | بدست آوردن کمترین و بیشترین مقدار در یک آرایه اعداد صحیح | 91 | 36 | 91 | 39 | 90.67 | 38 | 90.66 | 38 |
7 | بدست آوردن کمترین و بیشترین مقدار در یک آرایه اعداد صحیح کوچک بدون علامت | 90 | 20 | 89 | 19 | 88 | 18 | 89 | 19 |
8 | جمع عناصر آرایه ورودی و ذخیره مجموع آنها در یک متغیر کمکی | 33 | 309 | 32 | 263 | 31 | 291 | 32 | 287.67 |
9 | جمع عناصر آرایه ورودی و ذخیره مجموع آنها در یک متغیر کمکی بدون بررسی سرریز | 30 | 13 | 29 | 13 | 30 | 12 | 29.67 | 12.67 |
10 | محاسبه میانگین و بدست آوردن کمترین و بیشترین مقدار در آرایه اعداد صحیح کوچک بدون علامت | 89 | 50 | 90 | 51 | 90 | 49 | 89.57 | 50 |
تدارک یک آزمایش برای بررسی کارآیی حلقههای for و foreach در دات نت 7
یک برنامهی کنسول جدید را ایجاد کرده و سپس کتابخانهی BenchmarkDotNet را با TargetFramework دات نت 7 به صورت زیر به پروژه اضافه میکنیم:
<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk"> <PropertyGroup> <OutputType>Exe</OutputType> <TargetFramework>net7.0</TargetFramework> <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings> <Nullable>enable</Nullable> </PropertyGroup> <ItemGroup> <PackageReference Include="BenchmarkDotNet" Version="0.13.4" /> </ItemGroup> </Project>
using BenchmarkDotNet.Attributes; using BenchmarkDotNet.Jobs; namespace NET7Loops; [SimpleJob(RuntimeMoniker.Net60)] [SimpleJob(RuntimeMoniker.Net70)] [MemoryDiagnoser(false)] public class Benchmarks { private int[] ItemsArray; private List<int> ItemsList; [GlobalSetup] public void Setup() { var random = new Random(420); var randomItems = Enumerable.Range(0, 1000).Select(_ => random.Next()); ItemsArray = randomItems.ToArray(); ItemsList = randomItems.ToList(); } [Benchmark] public void For_Array() { for (var i = 0; i < ItemsArray.Length; i++) { var item = ItemsArray[i]; } } [Benchmark] public void For_List() { for (var i = 0; i < ItemsList.Count; i++) { var item = ItemsList[i]; } } [Benchmark] public void ForEach_Array() { foreach (var item in ItemsArray) { } } [Benchmark] public void ForEach_List() { foreach (var item in ItemsList) { } } }
using BenchmarkDotNet.Running; using NET7Loops; BenchmarkRunner.Run<Benchmarks>();
- میتوان یک پروژه را یکبار بر اساس دات نت 7 و یکبار هم بر اساس دات نت 6 با تغییر target framework آنها کامپایل و اجرا کرد تا بتوان نتایج این دو را با هم مقایسه کرد و یا میتوان با ذکر [SimpleJob(RuntimeMoniker.Net60)] و همچنین [SimpleJob(RuntimeMoniker.Net70)]، این مورد را به صورت خودکار به BenchmarkDotNet دات نت واگذار کرد.
- در این آزمایش، ابتدا یک آرایه و یک لیست را تهیه میکنیم.
- سپس یکبار حلقههای for و foreach را بر روی آرایه و همین عملیات را بر روی لیست تهیه شده، تکرار میکنیم.
نتایج حاصل به صورت زیر هستند:
همانطور که در نتایج فوق هم مشاهده میکنید:
در دات نت 6
- تفاوتی بین کارآیی حلقههای for و foreach، زمانیکه بر روی یک آرایه اجرا میشوند، وجود ندارد.
- اما کارآیی حلقهی foreach نسبت به حلقهی for، زمانیکه بر روی یک لیست اجرا میشوند، تقریبا 50 درصد کمتر است.
در دات نت 7
- تفاوتی بین کارآیی حلقههای for و forach، زمانیکه بر روی یک آرایه اجرا میشوند، وجود ندارد. بنابراین از این لحاظ با دات نت 6 تفاوتی ندارد.
- اما کارآیی حلقهی foreach نسبت به حلقهی for، زمانیکه بر روی یک لیست اجرا میشود، تقریبا یکسان و قابل چشمپوشی است. یعنی در دات نت 7، کارآیی این دو حلقه یکی شدهاست. اما چرا؟
روشی در جهت یافتن یکی بودن سرعت حلقههای for و foreach بر اساس خروجی کامپایلر
با مشاهدهی نتایج حاصل از BenchmarkDotNet میتوان به بهبود کارآیی حاصل پیبرد؛ اما برای مثال چرا زمانیکه از آرایه استفاده میشود، حتی در دات نت 6، تفاوتی بین دو حلقهی for و foreach وجود ندارد، اما زمانیکه از لیستها استفاده میشود، این کارآیی 50 درصد افت میکند؟
// Decompiled with JetBrains decompiler // Type: NET7Loops.Benchmarks // Assembly: NET7Loops, Version=1.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null // MVID: E398BEE7-8123-4C55-AF9A-F7D83DDA73F1 // Assembly location: C:\Prog\1401\Net7Tests\NET7Loops\bin\Debug\net7.0\NET7Loops.dll // Compiler-generated code is shown using BenchmarkDotNet.Attributes; using BenchmarkDotNet.Jobs; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Runtime.CompilerServices; namespace NET7Loops { [NullableContext(1)] [Nullable(0)] [SimpleJob(RuntimeMoniker.Net60, -1, -1, -1, -1, null, false)] [SimpleJob(RuntimeMoniker.Net70, -1, -1, -1, -1, null, false)] [MemoryDiagnoser(false)] public class Benchmarks { private int[] ItemsArray; private List<int> ItemsList; [GlobalSetup] public void Setup() { Benchmarks.<>c__DisplayClass2_0 cDisplayClass20 = new Benchmarks.<>c__DisplayClass2_0(); cDisplayClass20.random = new Random(420); IEnumerable<int> source = Enumerable.Range(0, 1000).Select<int, int>(new Func<int, int>((object) cDisplayClass20, __methodptr(<Setup>b__0))); this.ItemsArray = source.ToArray<int>(); this.ItemsList = source.ToList<int>(); } [Benchmark(23, "C:\\Prog\\1401\\Net7Tests\\NET7Loops\\Benchmarks.cs")] public void For_Array() { for (int index = 0; index < this.ItemsArray.Length; ++index) { int items = this.ItemsArray[index]; } } [Benchmark(32, "C:\\Prog\\1401\\Net7Tests\\NET7Loops\\Benchmarks.cs")] public void For_List() { for (int index = 0; index < this.ItemsList.Count; ++index) { int items = this.ItemsList[index]; } } [Benchmark(41, "C:\\Prog\\1401\\Net7Tests\\NET7Loops\\Benchmarks.cs")] public void ForEach_Array() { int[] itemsArray = this.ItemsArray; for (int index = 0; index < itemsArray.Length; ++index) { int num = itemsArray[index]; } } [Benchmark(49, "C:\\Prog\\1401\\Net7Tests\\NET7Loops\\Benchmarks.cs")] public void ForEach_List() { List<int>.Enumerator enumerator = this.ItemsList.GetEnumerator(); try { while (enumerator.MoveNext()) { int current = enumerator.Current; } } finally { enumerator.Dispose(); } } public Benchmarks() { base..ctor(); } [CompilerGenerated] private sealed class <>c__DisplayClass2_0 { [Nullable(0)] public Random random; public <>c__DisplayClass2_0() { base..ctor(); } internal int <Setup>b__0(int _) { return this.random.Next(); } } } }
for (int index = 0; index < this.ItemsArray.Length; ++index) { int items = this.ItemsArray[index]; }
List<int>.Enumerator enumerator = this.ItemsList.GetEnumerator(); try { while (enumerator.MoveNext()) { int current = enumerator.Current; } } finally { enumerator.Dispose(); }