元素大小会影响C＃集合的性能吗？

Question

在完成改善一段代码性能的任务后，我遇到了以下现象。 我在泛型队列中有大量的引用类型集合，并且要逐一删除和处理元素，然后将它们添加到另一个泛型集合中。

似乎元素越大，将元素添加到集合中所花费的时间就越多。

为了将问题缩小到代码的相关部分，我编写了一个测试（省略对元素的处理，仅执行插入操作）：

    class Small 
    {
        public Small()
        {
            this.s001 = "001";
            this.s002 = "002";
        }
        string s001;
        string s002;
    }


    class Large
    {
        public Large()
        {
            this.s001 = "001";
            this.s002 = "002";
            ...
            this.s050 = "050";

        }
        string s001;
        string s002;
        ...
        string s050;
    }

    static void Main(string[] args)
    {
        const int N = 1000000;
        var storage = new List<object>(N);
        for (int i = 0; i < N; ++i)
        {
            //storage.Add(new Small());
            storage.Add(new Large());
        }

        List<object> outCollection = new List<object>();
        Stopwatch sw = new Stopwatch();

        sw.Start();
        for (int i = N-1; i > 0; --i)
        {          
            outCollection.Add(storage[i];);
        }
        sw.Stop();

        Console.WriteLine(sw.ElapsedMilliseconds);
    }

在使用Small类的测试机上，运行大约需要25-30毫秒，而使用Large类则需要40-45毫秒。 我知道outCollection必须不时地增长以便能够存储所有项目，因此存在一些动态内存分配。 但是给定初始收集大小，差异甚至更加明显：“小型”对象为11-12毫秒，大型对象为35-38毫秒。

我有点惊讶，因为它们是引用类型，所以我期望这些集合仅对Small / Large实例的引用起作用。 我已经阅读了Eric Lippert的相关文章 ，并且知道不应将引用视为指针。 同时，AFAIK当前将它们实现为指针，并且它们的大小以及集合的性能应独立于元素大小。

我决定在这里提出一个问题，希望有人可以解释或帮助我了解这里发生的事情。 除了性能提高外，我真的很好奇幕后发生的事情。

更新：尽管必须承认我不是使用探查器的专家，但使用诊断工具对数据进行分析并没有多大帮助。 今天晚些时候，我将收集更多数据以查找瓶颈所在。

GC上的压力当然很高，尤其是对于Large实例。 但是一旦创建了实例并将其存储在storage集合中，并且程序进入循环，就不会再触发任何集合，并且内存使用也不会显着增加（ outCollction已经预先分配）。

当然，大部分CPU时间都花费在内存分配（JIT_New）上，大约占62％，唯一的其他重要条目是函数名称包含样本专有样本包含样本％专有样本％模块名称System.Collections.Generic.List`1 [ System .__ Canon]。添加约7％。

对于100万个项目，预分配的outCollection大小为800万个字节（与storage大小相同）； 人们可能会怀疑64位地址存储在集合中。

可能是我没有正确使用工具，或者没有正确解释结果的经验，但是探查器并没有帮助我更深入地了解原因。 如果循环未触发集合，并且仅在两个预分配的集合之间复制指针，那么项目大小如何引起任何差异？ 在这两种情况下，高速缓存命中率/未命中率应该大致相同，因为在这两种情况下，循环都是在“地址”列表上进行迭代。

感谢到目前为止的所有帮助，我将收集更多数据，如果发现任何问题，请在此处进行更新。

Answer 1

我怀疑以上至少一项操作（也许是类型检查）将需要取消引用。 然后，许多Small可能并排放置在堆上，因此共享高速缓存行这一事实可能会造成一定程度的差异（当然，与Large相比，它们中的更多可以共享一条高速缓存行）。

此外，您还可以按照分配它们的相反顺序访问它们，以最大程度地获得这种好处。