.NET Core 特性(Attribute)底层原理浅谈
简介烂大街的资料不再赘述，简单来说就是给代码看的注释
Attribute的使用场景
Attribute不仅仅局限于C#中，在整个.NET框架中都提供了非常大的拓展点，任何地方都有Attribute的影子
[*]编译器层
比如 Obsolete，Conditional
[*]C#层
GET,POST,Max,Range,Require
[*]CLR VM层
StructLayout,DllImport
[*]JIT 层
MethodImpl
Attribute在C#中的调用
举个常用的例子，读取枚举上的自定义特性。
public enum Test { None = 0, Done =1 } private static IEnumerable<string> GetEnumDescriptions(this Enum e) { IEnumerable<string> result = null; var type = e.GetType(); var fieldInfo = type.GetField(e.ToString()); var attr = fieldInfo?.GetCustomAttributes(typeof(EnumDescriptionAttribute), false); if (attr?.Length > 0) { result = attr.Cast<EnumDescriptionAttribute>().Select(x => x.Description); } return result ?? Enumerable.Empty<string>(); }可以看到，Attribute底层在C#中实现依旧是依赖反射，所以为什么说Attribute是写给代码看的注释，因此对反射的优化思路也可以用在Attribute中。
比如在代码中，使用Dictionary缓存结果集。避免过多调用反射造成的性能问题。
private static IEnumerable<string> GetEnumDescriptionsCache(this Enum e) { var key = $"{e.GetType().Name}_{e.ToString()}"; if (_enumMap.ContainsKey(key)) { return _enumMap; } else { var result = GetEnumDescriptions(e); _enumMap.TryAdd(key, result); return result; } }循环100000次造成的性能差距还是很明显的
Newtonsoft.Json对Attrubute的使用
以JsonConverter为蓝本举例说明。
public class Person { public DateTime CreateTime { get; set; } } public class DateTimeConverter : JsonConverter<DateTime> { public override DateTime ReadJson(JsonReader reader, Type objectType, DateTime existingValue, bool hasExistingValue, JsonSerializer serializer) { if (reader.Value == null) return DateTime.MinValue; if (DateTime.TryParse(reader.Value.ToString(), out DateTime result)) return result; return DateTime.MinValue; } public override void WriteJson(JsonWriter writer, DateTime value, JsonSerializer serializer) { writer.WriteValue(value.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")); } }定义了一个Attribute：JsonConverter.其底层调用如下：
public static JsonConverter? GetJsonConverter(object attributeProvider) { // 底层还是调用Reflection，为了性能，也缓存了对象元数据。 JsonConverterAttribute? converterAttribute = GetCachedAttribute<JsonConverterAttribute>(attributeProvider); if (converterAttribute != null) { Func<object[]?, object> creator = CreatorCache.Instance.Get(converterAttribute.ConverterType); if (creator != null) { return (JsonConverter)creator(converterAttribute.ConverterParameters); } } return null; }https://github.com/JamesNK/Newtonsoft.Json/blob/master/Src/Newtonsoft.Json/Serialization/JsonTypeReflector.cs
Attribute在CLR上的调用
public class NativeMethods { public extern static int ManagedAdd(int a, int b); }
在CLR中，同样用来调用 C/C++ 的导出函数。有兴趣的朋友可以使用windbg查看线程调用栈。以及在MetaData中有一张ImplMap表，存储着C#方法与C++函数的mapping关系
Attribute在JIT上的调用
public class Person { public int id { get; set; } = 0; public void SyncMethod() { id++; } }JIT会自动为该Attribute注入同步代码
其本质就是注入lock同步块代码，只是颗粒度在整个方法上。相对比较大
结论
Attrubute在C#层面，底层使用反射。因此使用自定义Attribute时，酌情使用缓存来提高性能
Attrubute在CLR层面，大多数情况下依旧是依赖反射，从Metadata就可以看出(元数据就是为反射而准备)。
Attrubute在JIT层面，大多数情况下是直接转成IL或者汇编，以达到性能更优。
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