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新闻时间：2015年7月23日
新闻正文：
NET 4.6中带来了一些与性能改进相关的CLR特性，这些特性中有一部分将会自动生效，而另外一些特性，例如SIMD与异步本地存储（Async Local Storage）则需要对编写应用的方式进行某些改动。

SIMD
Mono团队一直以他们对SIMD，即单指令流多数据流特性的支持引以为傲。SIMD是一种CPU指令集，它能够在同一时间对最多8个值进行同一操作。而随着.NET CLR版本4.6的推出，Windows开发者终于也能够使用这一特性了。

为了实际观察一下SIMD的效果，可以参考一下这个示例。假设你需要通过c[i] = a[i] + b[i]这种形式对两个数组进行相加，以得到第三个数组。通过使用SIMD，你可以按照以下方式编写代码：

for (int i = 0; i < size; i += Vector.Count)
{
     Vector v = new Vector(A,i) + new Vector(B,i);
     v.CopyTo(C,i);
}
请注意这个循环是如何按Vector<int>.Count的取值进行递增的，根据CPU类型的不同，它的取值可能是4或是8。.NET JIT编译器将根据CPU的不同生成相应的代码，以4或8的值对数组进行批量相加。

这种方式看起来有些繁琐，因此微软还提供了一系列辅助类，包括：
    Matrix3x2 结构A：
                   https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.numerics.matrix3x2(v=vs.111).aspx

    Matrix4x4结构：
                   https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.numerics.matrix4x4(v=vs.111).aspx

    Plane结构：
                   https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.numerics.plane(v=vs.111).aspx

    Quaternion结构：
                   https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.numerics.quaternion(v=vs.111).aspx

    Vector 类：
                   https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.numerics.vector(v=vs.111).aspx

    Vector(T) 结构：
                   https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn858385(v=vs.111).aspx

    Vector2结构：
                   https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.numerics.vector2(v=vs.111).aspx

    Vector3结构：
                   https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.numerics.vector3(v=vs.111).aspx

    Vector4结构：
                   https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.numerics.vector4(v=vs.111).aspx

程序集卸载

恐怕大多数开发者都不知道这一点：.NET经常会对同一个程序集加载两次。发生这种情况的条件是.NET首先加载了某个程序集的IL版本，随后又加载了同一程序集的NGEN版本（即预编译版本）。这种方式对于物理内存来说是相当严重的浪费，尤其是对诸如Visual Studio这样的大型32位应用程序来说更为明显。

而在.NET 4.6中，一旦CLR加载了某个程序集的NGEN版本，它会自动清空对应的IL版本所占用的内存。

垃圾回收
早先我们曾讨论过.NET 4.0中所引入的垃圾回收滞后时间模式，虽然这种方式比起让GC完全停止一段时间的做法要可靠许多，但对于许多GC场景来说，这种方式仍算不上完整。

在.NET 4.6中，你将能够通过一种更精密的方式临时中止垃圾回收器的运作，新的TryStartNoGCRegion方法允许你指定在小对象以及大对象的堆中需要多少内存。

如果出现内存不足的情况，运行时将会返回false，或是停止运行，直到通过GC清理得到足够的内存为止。你可以通过为TryStartNoGCRegion传入某个标记的方式控制这一行为，如果你成功地进入了某个无GC区域（在过程结束前不允许进行GC），那么在过程结束时必须调用EndNoGCRegion方法。

在官方文档中并没有说明该方法是否是线程安全的，不过考虑到GC的工作原理，你应当尽量避免让两个进程同时尝试改变GC状态的做法。

对于GC的另一项改进是它处理pinned对象（即一旦分配后不可移动位置的对象）的方式。虽然在文档中对此方面的描述有些语焉不详，但当你固定了某个对象的位置时，通常也会固定其相邻对象的位置。Rich Lander在文中写道：

                GC将以一种更优化的方式处理pinned对象，因此GC能够将pinned对象周围的内存进行更有效地压缩。对于大量使用pin方式的大规模应用来说，这一改动将极大地改进应用的性能。
GC对于如何使用较早的几代中的内存方面也体现出更好的智能性，Rich继续写道：

                第1代对象升级为第2代对象的方式也得到了改进，以更有效地使用内存。在为某一代分配新的内存空间之前，GC会先尝试使用可用的空间。同时，在利用可用空间区域创建对象时使用了新的算法，使新分配的空间大小比起从前更接近于对象的大小。

异步本地存储
最后一项改进与性能并没有直接的关系，但通过有效的利用仍然能达到优化的效果。在异步API还没有流行起来的年代，开发者可以利用线程本地存储（TLS）缓存信息。TLS对于某个特定的线程来说就像是一种全局对象，这意味着你可以直接访问上下文信息并进行缓存，而无需显式地传递某种上下文对象。

而在async/await模式中，线程本地存储就变得毫无用武之地了。因为每次调用await的时候，都有可能跳转至另一个线程。而且即便侥幸避开了这种情况，但其它代码也有可能跳转到你的线程中并干扰TLS中的信息。

新版本的.NET引入了异步本地存储（ALS）机制以解决这一问题，ALS在语义上等价于线程本地存储，但它能够随着await的调用进行相应的跳转。这一功能将通过AsyncLocal泛型类实现，其内部将调用CallContext对象用于保存数据。

查看英文原文：http://www.infoq.com/news/2015/07/Net-46-Performance

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