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.NET 9中的异常处理性能提升分析:为什么过去慢,未来快

一、为什么要关注.NET异常处理的性能

随着现代云原生、高并发、分布式场景的大量普及,异常处理(Exception Handling)早已不再只是一个冷僻的代码路径。在高复杂度的微服务、网络服务、异步编程环境下,服务依赖的外部资源往往不可靠,偶发失效或小概率的“雪崩”场景已经十分常见。实际系统常常在高频率地抛出、传递、捕获异常,异常处理性能直接影响着系统的恢复速度、吞吐量,甚至是稳定性与容错边界。

.NET平台在异常处理性能方面长期落后于C++、Java等同类主流平台——业内社区多次对比公开跑分就证实了这一点,.NET 8时代虽然差距有所缩小,但在某些高并发/异步等极端场景下,异常高开销持续困扰社区和大厂工程师。于是到了.NET 9,终于迎来了一次代际变革式的性能飞跃,抛出/捕获异常的耗时基本追平C++,成为技术圈最关注的.NET runtime底层事件之一。

二、实测:.NET 9异常处理提速直观对比

1. 测试代码

最经典的异常性能测试如下——C# 和 Java的实现基本一致

C#:

class ExceptionPerformanceTest
{public void Test(){var stopwatch = Stopwatch.StartNew();ExceptionTest(100_000);stopwatch.Stop();Console.WriteLine(stopwatch.ElapsedMilliseconds);}private void ExceptionTest(long times){for (int i = 0; i < times; i++){try{throw new Exception();}catch (Exception ex){// Ignore}}}
}

Java:

public class ExceptionPerformanceTest {public void Test() {Instant start = Instant.now();ExceptionTest(100_000);Instant end = Instant.now();Duration duration = Duration.between(start, end);System.out.println(duration.toMillis());}private void ExceptionTest(long times) {for (int i = 0; i < times; i++) {try {throw new Exception();} catch (Exception ex) {// Ignore}}}
}

2. 早期测试结果(以.NET Core 2.2时代为例)

  • .NET: 2151ms
  • Java: 175ms

.NET 的异常抛出/捕获速度相较慢得多。但到了.NET 8后期和.NET 9,基准成绩已翻天覆地:

3. 新时代基准结果(.NET 8 vs .NET 9)

借助 BenchmarkDotNet 可以更科学对比:

using BenchmarkDotNet.Attributes;
using BenchmarkDotNet.Columns;
using BenchmarkDotNet.Configs;
using BenchmarkDotNet.Jobs;
using BenchmarkDotNet.Reports;
using BenchmarkDotNet.Environments;namespace ExceptionBenchmark
{[Config(typeof(Config))][HideColumns(Column.Job, Column.RatioSD, Column.AllocRatio, Column.Gen0, Column.Gen1)][MemoryDiagnoser]public class ExceptionBenchmark{private const int NumberOfIterations = 1000;[Benchmark]public void ThrowAndCatchException(){for (int i = 0; i < NumberOfIterations; i++){try{ThrowException();}catch{// Exception caught - the cost of this is what we're measuring}}}private void ThrowException(){throw new System.Exception("This is a test exception.");}private class Config : ManualConfig{public Config(){AddJob(Job.Default.WithId(".NET 8").WithRuntime(CoreRuntime.Core80).AsBaseline());AddJob(Job.Default.WithId(".NET 9").WithRuntime(CoreRuntime.Core90));SummaryStyle =SummaryStyle.Default.WithRatioStyle(RatioStyle.Percentage);}}}
}

如下图结果,抛出+捕获1000次异常:

  • .NET 8:每次约 12μs
  • .NET 9:每次减少至约 2.8μs (约76~80%提升)

image

.NET 9的性能提升几乎让EH成本降到C++/Java同量级,成为托管平台的性能标杆之一。


三、.NET早期异常处理为何如此之慢?

1. 策略层面的历史误区

传统观点认为:“异常只为异常流程准备,主业务应以if/else或TryXXX等方式避免极端异常分支”。社区和官方因此忽视了EH系统的极限性能,无论架构设计还是细节实现都欠缺优化,反映在:

  • 内部优先保证兼容性和健壮性,而不是高性能
  • 代码中凡是热路径,都让开发者“自觉避开异常”

近年来,现代服务常常:

  • 依赖于“不可靠资源” (如网络、外部API、云存储),短暂失效随时发生
  • 借助基于**async/await**的异步编程,异常常常跨栈、跨线程重抛
  • 在微服务系统中,单点故障可能导致“异常风暴”,大量请求因依赖故障极短时间内批量失败

这些场景下,异常处理已极易成为性能瓶颈,应用的可用性与SLA依赖于异常恢复速度。

2. CoreCLR/Mono 异常实现机制的先天劣势

Windows实现

  • 采用Windows的Structured Exception Handling (SEH),异常抛出后,OS内核统一回溯堆栈、查找/触发catch和finally,且需要“双遍遍历”栈帧(第一次查catch、第二次触发catch/finally,源数据由Windows维护)

    Structured Exception Handling(结构化异常处理,简称 SEH)是微软 Windows 操作系统上一种异常处理机制,主要用于捕获和处理程序运行过程中产生的异常,如访问违规(Access Violation)、除零错误、非法指令等。在 Windows 平台上,SEH 被底层编译器和系统广泛支持。

  • 用户层主要通过回调介入,绝大多数性能消耗“锁死”在OS堆栈查找、回调和上下文切换中,优化空间很小

NameExc %ExcInc %Inc
ntdll!RtlpxLookupFunctionTable11.44,52511.44,525
ntdll!RtlpUnwindPrologue11.24,44111.24,441
ntdll!RtlLookupFunctionEntry7.22,85728.411,271
ntdll!RtlpxVirtualUnwind6.52,57917.77,020
ntdll!RtlpLookupDynamicFunctionEntry3.61,4259.83,889
coreclr!EEJitManager::JitCodeToMethodInfo2.91,1672.91,167
ntdll!RtlVirtualUnwind2.91,13717.97,099
ntoskrnl!EtwpWriteUserEvent2.59904.31,708
coreclr!ExceptionTracker::ProcessManagedCallFrame2.494118.77,405
coreclr!ProcessCLRException2.493893.336,969
ntdll!LdrpDispatchUserCallTarget2.28712.2871
coreclr!ExecutionManager::FindCodeRangeWithLock2.28682.2868
coreclr!memset2.07932.0793
coreclr!ExceptionTracker::ProcessOSExceptionNotification1.974231.912,622
coreclr!SString::Replace1.87201.8720
ntoskrnl!EtwpReserveTraceBuffer1.87181.8718
coreclr!FillRegDisplay1.87091.8709
ntdll!NtTraceEvent1.76737.12,803

Unix/Linux实现

  • 没有SEH,只能自己模拟

  • 采用C++异常,异常抛出后靠libgcc/libunwind的_C++机制回溯托管栈,但需“桥接”托管/本地的边界,异常对象需反复throw/catch,初始化/过滤时会有多次C++异常嵌套传递

    libunwind 是一个开源的栈回溯库,主要用于在运行时获取和操作调用栈,从而支持异常处理、调试和崩溃分析等功能。

  • 托管运行时(如ExecutionManager) 需要频繁做函数表和异常元数据线性遍历(链表查找),并发场景下会有大量锁竞争,极易成为瓶颈

实际CPU性能热点采样发现:

  • libgcc_s.so.1/_Unwind_Find_FDE等C++异常系统函数占用近13%的热点
  • 托管代码层大量链表遍历/锁(ExecutionManager::FindCodeRangeWithLock等)
  • 多线程/多异常场景下lock恶性竞争,栈查找速度极慢
OverheadShared ObjectSymbol
+ 8,29%libgcc_s.so.1[.] _Unwind_Find_FDE
+ 2,51%libc.so.6[.] __memmove_sse2_unaligned_erms
+ 2,14%ld-linux-x86-64.so.2[.] _dl_find_object
+ 1,94%libstdc++.so.6.0.30[.] __gxx_personality_v0
+ 1,85%libgcc_s.so.1[.] 0x00000000000157eb
+ 1,77%libc.so.6[.] __memset_sse2_unaligned_erms
+ 1,36%ld-linux-x86-64.so.2[.] __tls_get_addr
+ 1,28%libcoreclr.so[.] ExceptionTracker::ProcessManagedCallFrame
+ 1,26%libcoreclr.so[.] apply_reg_state
+ 1,12%libcoreclr.so[.] OOPStackUnwinderAMD64::UnwindPrologue
+ 1,08%libgcc_s.so.1[.] 0x0000000000016990
+ 1,08%libcoreclr.so[.] ExceptionTracker::ProcessOSExceptionNotification

额外开销

  • 每次抛出异常需清空/复制完整CONTEXT结构(Windows上下文),单次就近1KB数据
  • 捕获栈信息、生成调试辅助、捕获完整stacktrace等都增加明显延迟

3. Async/多线程场景放大性能损耗

现代C#的async/await广泛出现。每遇到await断点,异常需在async状态机多次catch/throw重入口,即使只有1层异常,实际走了多倍catch分支。多线程下,本地堆栈互不关联,所有栈回溯、元数据查找都需走OS或本地锁/链表,进一步拉低性能扩展性。

4. 跨平台和历史兼容包袱

因Windows/Unix两套机制并存,大量platform abstraction和边界容错逻辑,极大增加了维护成本和bug风险。每一次异常跨界都需要特殊处理,开发运维和调优都十分困难。

以下是.NET9以前多线程和单线程异常抛出耗时,可以看到随着堆栈深度的增加,抛出异常要花费的世界越来越长。

image

image


四、技术极客视角:.NET 9彻底变革的细节原理

.NET 9之所以实现了异常处理的性能“质变”,核心思路是吸收NativeAOT的极简托管实现,将主力流程自托管直接管理,核心只依赖native stack walker完成功能边界,避免一切反复嵌套或冗余环节

(一)NativeAOT异常处理架构剖析

1. 设计变革
  • 完全托管驱动主流程
    异常的捕获、catch分派、finally查找、异常对象/类型的元数据查找等主环节,全部写成托管代码(C#逻辑)。
  • native code仅负责栈帧展开(stack walking)
    需要时才调用本地API(libunwind/Windows API)由native/cross平台实现stack frame的move next/遍历,极简无其他依赖。
  • 无C++异常桥接,这样省去了_os-unwind、double catch-rethrow等所有历史冗余。
  • 功能单纯、易于调优和定制,不到300行关键路径代码。
2. 优势分析
  • 代码极简,热路径关键点完全可控
  • 不存在异步场景下的“状态机分支回溯”性能急剧下滑
  • 托管逻辑易于内联、缓存
  • Native代码只做最小功能、极易换实现/裁剪
  • 性能调优点固定且标志性突出(大部分耗时都在stack walker/元数据cache里)
  • 兼容可扩展,后续想做特殊异常/自定义类型极为简便
3. 技术细节
  • 异常对象的stacktrace/元数据在托管代码按需附加
  • 若已知异常只在本地代码路径,完全可绕开“不需要的”full stacktrace/callstack/diagnostic等场景
  • 可以整合cache优化,如将每个托管JIT帧的元数据查找结果放本地线程缓存(甚至开启pgo热点分支识别,见后续)。

(二).NET 9实现与补全 —— 同步NativeAOT设计到CoreCLR

在.NET 9,团队把NativeAOT的异常处理模式移植到了CoreCLR上。主要技术变更包括:

  1. 将异常展开、catch/finally分派等环节全部搬到托管主流程
  2. native helper只做最小的stack frame展开,与垃圾回收栈遍历接口复用(易于维护)
  3. 强化托管级缓存与元数据管理。关键链表遍历全部升级成缓存/高速哈希表,一举解决了多线程、深栈、频繁异常场景下的scalability困境
  4. 钉死所有多余的C++ throw/catch——对Unix/Windows都生效
  5. 为Async/Await生成优化代码路径,避免多次重复抛出/捕获
工程落地与效果
  • 性能测试实测,异常处理耗时降幅约76%~80%,多线程/高并发效果更好
  • 性能剖析热点:主要耗时已缩小到stack walker和关键数据结构哈希效率上,其他已近极致
  • 全平台统一,无历史特殊兼容路径、包袱
真实图片示例
  • 单线程性能提升图:

image

  • 多线程性能提升图:

image


(三)可进一步优化的场景与细节

  1. 热点分支profile(PGO)

    • 异常的“常用路径”可被profile,按pgo机制热路径内联/重编排逻辑
    • 比如async await状态机里常抛异常的分支inline获得最佳cache局部性
  2. Unwind Section缓存/优化

    • 比如在libunwind的findUnwindSections过程中用cache提升多线程吞吐,已实测可提速近7倍
    • 类似样板代码见:https://gist.github.com/filipnavara/9dca9d78bf2a768a9512afe9233d4cbe
  3. 双检省栈trace与细粒度采集

    • 支持仅按需采集stacktrace(避免捕获所有调试信息)
  4. 特殊场景快速捕获(业务异常/操作性异常)

    • 通过拓展托管catch块类型,可以极简分为业务异常与系统异常,实现“无栈捕获”,加速高频捕获型异常(如EndOfData、ParseError等流控制型异常)
  5. 异步异常统一延迟捕获传递

    • 在没有用户自定义try块的async方法中,捕获异常仅保存,真正抛出延迟到非异常主流程结束前即可。这将极大降低状态机驱动的抛出/捕获次数。

六、总结展望

.NET 9通过彻底拥抱NativeAOT极简式的托管异常处理体系,把历史包袱(OS-Specific/C++ Exception Bridge/冗余链表&锁/多次catch-rethrow)一举清除,大幅释放了异常路径的性能潜力。这一变革支撑了.NET在微服务、云原生、异步并发等新主流场景下的顶级运行时表现。未来,随着堆栈展开、元数据cache自适应等不断迭代,.NET有望成为托管平台的异常处理性能“天花板”。


附录与参考文献

  • .NET Runtime Issue #77568: Exception handling performance
  • .Net Exception performance vs JAVA
  • Port NativeAOT exception handling to CoreCLR #88034

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