.NET如何快速比较两个byte数组是否相等

前言

之前在群里面有群友问过一个这样的问题,在.NET中如何快速的比较两个byte数组是否完全相等,听起来是一个比较两个byte数组是完全相等是一个简单的问题,但是深入研究以后,觉得还是有很多方案的,这里和大家一起分享下。

评测方案

这里为了评测不同方案的性能,我们用到了BenchmarkDotNet这个库,这个库目前已经被收入.NET基金会下,BenchmarkDotNet可以很方便的评测方法执行的性能,支持几乎所有的.NET运行环境,并且能输出详细的报表。使用起来也非常简单,你只需要安装BenchmakrDotNet的Nuget包,然后使用其提供的类和方法即可,这里是它的项目地址和帮助文档。

BenchmarkDotNet项目地址

BenchmarkDotNet帮助文档

我们通过BenchmarkDotNet来构建一个这样的评测用例.

using BenchmarkDotNet.Attributes;
using BenchmarkDotNet.Running;
using CompareByte;
// 需要引入BenchmarkDotNet的命名空间

// 运行Benchmark相当简单,只需要执行这个静态方法,泛型是需要评测的类
var summary = BenchmarkRunner.Run<BenchmarkCompareMethod>();

// 我们需要一些评测内存结果信息
// 并且生成HTML报表
[MemoryDiagnoser]
[HtmlExporter]
public class BenchmarkCompareMethod
{
    // 准备两个数组,填充4MB大小的数据
    private static readonly byte[] XBytes = Enumerable.Range(0, 4096000).Select(c => (byte) c).ToArray();
    private static readonly byte[] YBytes = Enumerable.Range(0, 4096000).Select(c => (byte) c).ToArray();

    public BenchmarkCompareMethod()
    {
        // 修改数组最后一个元素,使其不同
        XBytes[4095999] = 1;
        YBytes[4095999] = 2;
    }

    [Benchmark(Baseline = true)]
    public void ForCompare()
    {
        .....
    }
}

需要注意的是,为了保证评测的结果与生产环境一致,BenchmarkDotNet是要求使用Release模式运行程序,这样的话不仅代码编译成IL时优化,程序运行中JIT也会更加积极的参与生产机器码优化。需要在项目文件夹下面使用dotnet run -c Release来运行评测。

几种不同的方案

For循环

一开始看到这个需求,第一个想到的就是直接使用for循环对byte[]进行按下标比较,我觉得也是大家第一时间能想到的方案,那我们就上代码跑跑看速度。

public static bool ForCompare(byte[]? x, byte[]? y)
{
    if (ReferenceEquals(x, y)) return true;		// 引用相等,可以直接认为相等
    if (x is null || y is null) return false;	// 两者引用不相等情况下,一方为null那就不相等
    if (x.Length != y.Length) return false;		// 两者长度不等,那么肯定也不相等
    for (var index = 0; index < x.Length; index++)
    {
        if (x[index] != y[index]) return false;
    }
    return true;
}

最终的结果如下所示,我们可以看到其实使用for循环进行比较是很快的,4MB大小的数组2ms左右就能比较完毕。

image-20220404210806785

其实还有一个优化点,.NET的JIT对一些方法默认是不做inline内联优化的,这样每次还有一个方法调用的开销,我们让jit去积极的进行内联,再来试试。方法也很简单,只需要引入System.Runtime.CompilerServices命名空间,然后在方法上面打上头标记即可。

要搞清楚为什么方法内联有用,首先要知道当一个方法被调用的时候发生了什么

  • 1、首先会有个执行栈,存储目前所有活跃的方法,以及它们的本地变量和参数
  • 2、当一个新的方法被调用了,一个新的栈帧会被加到栈顶,分配的本地变量和参数会存储在这个栈帧
  • 3、跳到目标方法代码执行
  • 4、方法返回的时候,本地方法和参数会被销毁,栈顶被移除
  • 5、返回原来地址执行

这就是通常说的方法调用的压栈和出栈过程,因此,方法调用需要有一定的时间开销和空间开销,当一个方法体不大,但又频繁被调用时,这个时间和空间开销会相对变得很大,变得非常不划算,同时降低了程序的性能。所以内联简单的说就是把目标方法里面代码复制到调用方法的地方,无需压栈、跳转和出栈。

不过并不是所有的方法内联都有益处需要方法体比较小,如果方法体很大的话在每一个调用的地方都会发生替换,浪费内存。

using System.Runtime.CompilerServices;
.....
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining | MethodImplOptions.AggressiveOptimization)]
public static bool ForCompare(byte[]? x, byte[]? y)

再来跑一下试试。

image-20220404222105042

最后可以看到性能提升了30%呀,分配的字节数少了50% (虽然本来就只有2字节),讲道理就可以直接交差了。

Memcmp

但是群里面还有小伙伴就不满足了,有没有其它的方案?有个小伙伴就跳出来说,操作系统是不是提供了类似的功能?会不会使用C/C++代码运行起来会更加快速?

没错,操作系统确实提供了这样的函数,微软提供了一个名为mscrt(微软C运行时库)的库,里面就提到了memcmp这个函数就可以来比较两个buffer是否相等。MSDN链接.

函数签名是这样的,这个函数位于mscrt.dll内。

int memcmp(
   const void *buffer1, // 数组1指针
   const void *buffer2, // 数组2指针
   size_t count	// 比较字节数
);

既然有现成的C语言代码,那么C#应该如何调用它呢?实际上C#经常被大家成为C++++是有一定道理的,它在设计之初就考虑了和C、C++等代码的交互。这里使用到了C#的Native Interop - P/Invoke技术,可以很方便的使用C风格的ABI(C++、Rust等等都提供C语言ABI生成),在.NET底层大量的代码都是通过这种方式和底层交互,有兴趣的可以戳链接了解更详细的信息。

那么如何使用它呢?以我们上面的函数为例,我们只需要引入System.Runtime.InteropServices命名空间,然后按照上面memcmp函数的签名转换为C#代码就行了,最终的代码如下所示。

using System;
using System.Runtime.InteropServices;
namespace CompareByte;

public static class BytesCompare
{
    [DllImport("msvcrt.dll")]	// 需要使用的dll名称
    private static extern unsafe int memcmp(byte* b1, byte* b2, int count);

    // 由于指针使用是内存不安全的操作,所以需要使用unsafe关键字
    // 项目文件中也要加入<AllowUnsafeBlocks>true</AllowUnsafeBlocks>来允许unsafe代码
    public static unsafe bool MemcmpCompare(byte[]? x,byte[]? y)
    {
        if (ReferenceEquals(x, y)) return true;
        if (x is null || y is null) return false;
        if (x.Length != y.Length) return false;
        
        // 在.NET程序的运行中,垃圾回收器可能会整理和压缩内存,这样会导致数组地址变动
        // 所以,我们需要使用fixed关键字,将x和y数组'固定'在内存中,让GC不移动它
        // 更多详情请看 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/keywords/fixed-statement
        fixed (byte* xPtr = x, yPtr = y)	
        {
            return memcmp(xPtr, yPtr, x.Length) == 0;
        }
    }
}

那我们来跑个分吧,看看结果怎么样。

image-20220404222941094

结果真的是Amazing呀,比我们使用的for循环方案足足快了80+%,从原来需要1.7ms左右到现在只需要300us。

64字长优化

那是不是证明C#就是没有C跑的那么快呢?C#那还有没有优化的空间呢?当然是有方法的,实际上memcmp使用的算法和我们现在用的不一样。

我们知道衡量算法的时间复杂度是使用大O来表示,而这个其实是代码执行时间随数据规模增长的变化趋势的一个体现。比如我输入的数据量大小为n,完成这个函数我近似需要执行n次,那么时间复杂度就是O(n)。

再来回到我们的问题中,在最坏的情况下(xy引用不相等且的长度相等),我们上面写的ForCompare就会进入for循环来遍历xy每一个元素进行比较,所以它的时间复杂度就是O(n),那么问题的关键就是如何降低它的时间复杂度。

一个数组它的地址空间是连续的,另外byte类型的长度是8bit,默认比较方式就像下图一样,一个元素一个元素的比较,也就是每8bit8bit进行比较。

那我们能让他一次比较更多的位数吗?比如一次16位、32位、64位?当然是可以的,毕竟我们现在基本都是64位的CPU,不严谨的说实际上CPU一次能处理64位数据,那么我们如何让它一次性能比较64位呢?

有小伙伴就说,很简单嘛,byte8bit,我们直接用long不就有64bit了吗?没错,就是这么简单,我们可以把byte*指针强转为long*指针,然后一次性比较64位,如下图所示。

上代码(我这用的是UInt64包装的ulong,一样是64位,没有符号位会更快一点):

public static unsafe bool UlongCompare(byte[]? x, byte[]? y)
{
    if (ReferenceEquals(x, y)) return true;
    if (x is null || y is null) return false;
    if (x.Length != y.Length) return false;
    
    fixed (byte* xPtr = x, yPtr = y)
    {
        return UlongCompareInternal(xPtr, yPtr, x.Length);
    }
}

private static unsafe bool UlongCompareInternal(byte* xPtr, byte* yPtr, int length)
{
    // 指针+偏移量计算出数组最后一个元素地址
    byte* lastAddr = xPtr + length;
    byte* lastAddrMinus32 = lastAddr - 32;
    while (xPtr < lastAddrMinus32) // 我们一次循环比较32字节,也就是256位
    {
        // 一次判断比较前64位
        if (*(ulong*) xPtr != *(ulong*) yPtr) return false;
        // 第二次从64为开始,比较接下来的64位,需要指针偏移64位,一个byte指针是8为,所以需要偏移8个位置才能到下一轮起始位置
        // 所以代码就是xPtr+8
        if (*(ulong*) (xPtr + 8) != *(ulong*) (yPtr + 8)) return false;
        // 同上面一样,第三次从第128位开始比较64位
        if (*(ulong*) (xPtr + 16) != *(ulong*) (yPtr + 16)) return false;
        // 第四次从第192位开始比较64位
        if (*(ulong*) (xPtr + 24) != *(ulong*) (yPtr + 24)) return false;
        // 一轮总共比较了256位,让指针偏移256位
        xPtr += 32;
        yPtr += 32;
    }
    // 因为上面是一次性比较32字节(256位),可能数组不能为32整除,最后只留下比如30字节,20字节
    // 最后的几个字节,我们用循环来逐字节比较
    while (xPtr < lastAddr)
    {
        if (*xPtr != *yPtr) return false;
        xPtr++;
        yPtr++;
    }
    return true;
}

那我们来跑个分吧。

image-20220404220100405

可以看到基本和memcmp打平了,几us的差别可以看做是误差。大佬们一直说,C#是一门下限低,上限高的语言,你开心的话写出来的代码完全媲美C++,代码里面还能嵌入汇编,只是有点麻烦,O(∩_∩)O哈哈~

SIMD

那么我们就这样满足了吗?

小伙伴又问了,既然我们可以一次性比较64位,那我们能比较更多的位数吗?比如128位,256位?答案是当然可以,这个是CPU的一个技术,叫Single Instruction Multiple Data,简称为SIMD,SIMD主要就是说CPU中可以单条指令实现数据的并行处理,这类指令在数字信号处理、图像处理、以及多媒体信息处理等领域非常有效。

我们打开CPU-Z,可以看到指令集有很多,这都是CPU为了特殊的程序单独做的优化。

image-20220404231446858

MMX:MMX 是MultiMedia eXtensions(多媒体扩展)的缩写,是第六代CPU芯片的重要特点。MMX技术是在CPU中加入了特地为视频信号(Video Signal),音频信号(Audio Signal)以及图像处理(Graphical Manipulation)而设计的57条指令,因此,MMX CPU极大地提高了电脑的多媒体(如立体声、视频、三维动画等)处理功能。

SSE:SSE是 “因特网数据流单指令序列扩展 ( Internet Streaming SIMD Extensions)的缩写。SSE除保持原有的MMX指令外,又新增了70条指令,在加快浮点运算的同时,改善了内存的使用效率,使内存速度更快,后面有一些增强版SSE2、SSE3等等。

EM64T:Intel的EM64T技术,EM64T技术官方全名是Extended Memory 64 Technology,中文解释就是扩展64bit内存技术。

AES:AES(Advanced Encryption Standard,高级加密标准)指令集,是专门为加密解密设计的,与此前相比AES加密/解密之性能高出3倍。

AVX:Advanced Vector eXtentions(AVX)在2008年由Intel与AMD提出,并于2011年分别在Sandy Bridge以及Bulldozer架构上提供⽀持。AVX的主要改进在于对寄存器长度的扩展以及提供了更灵活的指令集。 AVX对 XMM 寄存器做了扩展,从原来的128-bit扩展到了256-bit,256-bit的寄存器命名为 YMM 。YMM的低128-bit是与XMM混⽤ 的。

对于这些指令集,在.NET上提供了System.Runtime.Intrinsics.X86命名空间,其中支持了各种指令集原生的访问,想了解更多的东西,可以戳这个链接。由于SIMD在.NET上有着天然的支持,可以很方便的写出SIMD代码,而其它编程语言平台或多或少支持都不是很完美。

类名 作用
Aes 此类通过内部函数提供对 Intel AES 硬件指令的访问权限。
Avx 该类通过内联函数提供对 Intel AVX 硬件指令的访问权限。
Avx2 此类通过内部函数提供对 Intel AVX2 硬件指令的访问。
Bmi1 此类通过内部函数提供对 Intel BMI1 硬件指令的访问权限。
Bmi2 此类通过内部函数提供对 Intel BMI2 硬件指令的访问权限。
Fma 此类通过内部函数提供对 Intel FMA 硬件指令的访问权限。
Lzcnt 此类通过内部函数提供对 Intel LZCNT 硬件指令的访问权限。
Pclmulqdq 此类通过内部函数提供对 Intel PCLMULQDQ 硬件指令的访问权限。
Popcnt 此类通过内部函数提供对 Intel POPCNT 硬件指令的访问权限。
Sse 此类通过内部函数提供对 Intel SSE 硬件指令的访问权限。
Sse2 此类通过内部函数提供对 Intel SSE2 硬件指令的访问权限。
Sse3 此类通过内部函数提供对 Intel SSE3 硬件指令的访问权限。
Sse41 此类通过内部函数提供对 Intel SSE 4.1 硬件指令的访问。
Sse42 此类通过内部函数提供对 Intel SSE4.2 硬件指令的访问权限。
Ssse3 此类通过内部函数提供对 Intel SSSE3 硬件指令的访问权限。
X86Base 通过内部函数提供对 x86 基本硬件指令的访问。

Sse

我们看到SSE系列的指令集可以操作128位,那我们就来试试128位会不会更快一些,直接上代码。

using System.Runtime.Intrinsics.X86; // 需要引入这个命名空间

namespace CompareByte;

public static class BytesCompare
{
    ......
    public static unsafe bool Sse2Compare(byte[]? x, byte[]? y)
    {
        if (ReferenceEquals(x, y)) return true;
        if (x is null || y is null) return false;
        if (x.Length != y.Length) return false;
        
        fixed (byte* xPtr = x, yPtr = y)
        {
            return Sse2CompareInternal(xPtr, yPtr, x.Length);
        }
    }
    
    private static unsafe bool Sse2CompareInternal(byte* xPtr, byte* yPtr, int length)
    {
        // 这里的算法与64位大体一样,只是位数变成了128位
        byte* lastAddr = xPtr + length;
        byte* lastAddrMinus64 = lastAddr - 64;
        const int mask = 0xFFFF;
        while (xPtr < lastAddrMinus64)
        {
            // 使用Sse2.LoadVector128()各加载x和y的128位数据
            // 再使用Sse2.CompareEqual()比较是否相等,它的返回值是一个128位向量,如果相等,该位置返回0xffff,否则返回0x0
            // CompareEqual的结果是128位的,我们可以通过Sse2.MoveMask()来重新排列成32位,最终看是否等于0xffff就好
            if (Sse2.MoveMask(Sse2.CompareEqual(Sse2.LoadVector128(xPtr), Sse2.LoadVector128(yPtr))) != mask)
            {
                return false;
            }

            if (Sse2.MoveMask(Sse2.CompareEqual(Sse2.LoadVector128(xPtr + 16), Sse2.LoadVector128(yPtr + 16))) != mask)
            {
                return false;
            }

            if (Sse2.MoveMask(Sse2.CompareEqual(Sse2.LoadVector128(xPtr + 32), Sse2.LoadVector128(yPtr + 32))) != mask)
            {
                return false;
            }

            if (Sse2.MoveMask(Sse2.CompareEqual(Sse2.LoadVector128(xPtr + 48), Sse2.LoadVector128(yPtr + 48))) != mask)
            {
                return false;
            }

            xPtr += 64;
            yPtr += 64;
        }

        while (xPtr < lastAddr)
        {
            if (*xPtr != *yPtr) return false;
            xPtr++;
            yPtr++;
        }

        return true;
    }
}

放到JIT里面看看,有没有生成SIMD代码,可以明显的看到汇编代码里面已经有了SIMD代码。

image-20220405113101920

来看看跑分结果。

image-20220405104451200

可以看到对比memcmp的方式快了2+%,那按道理来说从64位到128位应该快50%左右才对,为什么只快了2+%呢?

其实这是因为SIMD是单条指令多数据处理,其中运算还是CPU内部的64位单元处理,只是少了多条指令的开销。另外是因为原本64位是只比较了一次,而SIMD需要经历CompareEqualMoveMask最后还需和mask掩码比较,总共次数多了2次。只能说明在我们的这个场景下,提升会比较有限。

需要注意目标平台需要能支持这些特殊的指令集,可以通过Sse2.IsSupported方法来判断。

Avx2

既然128位的SSE系列指令集能在原来的基础上提升2%,那我们来看看支持256位的Avx2指令集会提升多少。代码和SSE指令集几乎一样,只是调用的方法类名变动了。

using System.Runtime.Intrinsics.X86; // 需要引入这个命名空间

namespace CompareByte;

public static class BytesCompare
{
    ......
	public static unsafe bool Avx2Compare(byte[]? x, byte[]? y)
    {
        if (ReferenceEquals(x, y)) return true;
        if (x is null || y is null) return false;
        if (x.Length != y.Length) return false;
        
        fixed (byte* xPtr = x, yPtr = y)
        {
            return Avx2CompareInternal(xPtr, yPtr, x.Length);
        }
    }
    
    private static unsafe bool Avx2CompareInternal(byte* xPtr, byte* yPtr, int length)
    {
        byte* lastAddr = xPtr + length;
        byte* lastAddrMinus128 = lastAddr - 128;
        const int mask = -1;
        while (xPtr < lastAddrMinus128)
        {
            // 更换为Avx2指令集,一次加载256位
            if (Avx2.MoveMask(Avx2.CompareEqual(Avx.LoadVector256(xPtr), Avx.LoadVector256(yPtr))) != mask)
            {
                return false;
            }

            if (Avx2.MoveMask(Avx2.CompareEqual(Avx.LoadVector256(xPtr + 32), Avx.LoadVector256(yPtr + 32))) != mask)
            {
                return false;
            }

            if (Avx2.MoveMask(Avx2.CompareEqual(Avx.LoadVector256(xPtr + 64), Avx.LoadVector256(yPtr + 64))) != mask)
            {
                return false;
            }

            if (Avx2.MoveMask(Avx2.CompareEqual(Avx.LoadVector256(xPtr + 96), Avx.LoadVector256(yPtr + 96))) != mask)
            {
                return false;
            }

            xPtr += 128;
            yPtr += 128;
        }

        while (xPtr < lastAddr)
        {
            if (*xPtr != *yPtr) return false;
            xPtr++;
            yPtr++;
        }

        return true;
    }
}
        

再来看看跑分结果。

image-20220405104827088

可以看到,Avx2指令集对于memcmpSse2是有一定的提升的,有2+%左右的速度提升,另外相较于原本的for循环比较提升了86%。

SequenceCompare

那么是不是以后我们写比较两个数组相等的代码都要写这一长串的unsafe代码呢?其实并不是,在.NET Core时代引入了Span这个特性,这个特性就是为了能安全的直接操作内存;与此同时,也提供了SequenceEquals方法,能快速的比较两个序列,使用也非常简单,那究竟性能怎么样呢?我们上代码,跑个分。

// 代码非常简单,只需要调用System.Linq.SequenceEqual方法即可
public static bool SequenceCompare(byte[]? x, byte[]? y)
{
    if (ReferenceEquals(x, y)) return true;
    if (x is null || y is null) return false;
    if (x.Length != y.Length) return false;
    
    return x.SequenceEqual(y);
}

image-20220405105954789

结果也是相当不错的,比memcmp和SSE2的方式都要快一点,略逊于Avx2,但是它用起来很简单,那么它是如何做到这么快的呢?让我们看看它的源码,

链接貌似也没有什么技巧,那是不是JIT编译的时候有优化,给自动向量化了呢?我们将代码复制出来,然后单独跑了一下,再用WinDBG打开,我们可以看到确实JIT优化引入了一些自动向量化(SIMD)的操作。

image-20220405122619105

总结

通过这几种方案的对比,最推荐的用法当然就是直接使用.NET库提供的SequenceEquals方法来完成比较,如果是在.NET Framework中,由于没有这样的优化,所以大家也可以尝试上文中提到的SSE2等方法。

那么大家还有什么其它好的方式呢?欢迎在评论区留言!

笔者水平有限,如有错漏请批评指正 :)

本文源码链接

参考文献

BenchmarkDotNet项目地址

BenchmarkDotNet帮助文档

MSCRT库参考

C# Interop

JVM的方法内联

.NET SIMD API

SSE2 Intrinsics各函数介绍

Checking equality for two byte arrays

posted @ 2022-04-06 08:47  InCerry  阅读(4679)  评论(58编辑  收藏  举报