我写了一些测试try-catch影响的代码，但看到了一些令人惊讶的结果。
static void Main(string[] args)
{
Thread.CurrentThread.Priority = ThreadPriority.Highest;
Process.GetCurrentProcess().PriorityClass = ProcessPriorityClass.RealTime;
long start = 0, stop = 0, elapsed = 0;
double avg = 0.0;
long temp = Fibo(1);
for (int i = 1; i < 100000000; i++)
{
start = Stopwatch.GetTimestamp();
temp = Fibo(100);
stop = Stopwatch.GetTimestamp();
elapsed = stop - start;
avg = avg + ((double)elapsed - avg) / i;
}
Console.WriteLine("Elapsed: " + avg);
Console.ReadKey();
}
static long Fibo(int n)
{
long n1 = 0, n2 = 1, fibo = 0;
n++;
for (int i = 1; i < n; i++)
{
n1 = n2;
n2 = fibo;
fibo = n1 + n2;
}
return fibo;
}
在我的计算机上，这始终打印出0.96左右的值。。
当我在Fibo（）中用try-catch块包装for循环时，如下所示：
static long Fibo(int n)
{
long n1 = 0, n2 = 1, fibo = 0;
n++;
try
{
for (int i = 1; i < n; i++)
{
n1 = n2;
n2 = fibo;
fibo = n1 + n2;
}
}
catch {}
return fibo;
}
现在它总是打印出0.69……——实际上它跑得更快！但为什么？
注意：我使用Release配置编译了这个文件，并直接运行EXE文件（在Visual Studio外部）。
编辑：Jon Skeet的出色分析表明，try-catch在某种程度上导致了x86 CLR在这种特定情况下以更有利的方式使用CPU寄存器（我认为我们还不清楚原因）。我证实了Jon的发现，x64 CLR没有这种差异，而且它比x86 CLR更快。我还测试了在Fibo方法中使用int类型而不是长类型，然后x86CLR与x64 CLR一样快。
更新：Roslyn似乎已经解决了这个问题。相同的机器，相同的CLR版本——当使用VS 2013编译时，问题仍然如上所述，但当使用VS 2015编译时，该问题消失了。
Jon的反汇编显示，这两个版本之间的区别在于，快速版本使用一对寄存器（esi、edi）来存储其中一个本地变量，而慢速版本没有。
JIT编译器对包含try-catch块的代码与不包含try-cack块的代码的寄存器使用进行了不同的假设。这导致它做出不同的寄存器分配选择。在这种情况下，这有利于使用try-catch块的代码。不同的代码可能会产生相反的效果，所以我不认为这是一种通用的加速技术。
最后，很难判断哪一个代码最终会运行得最快。像寄存器分配和影响它的因素都是如此低级的实现细节，以至于我看不出任何特定技术如何可靠地生成更快的代码。
例如，考虑以下两种方法。它们改编自现实生活中的一个例子：
interface IIndexed { int this[int index] { get; set; } }
struct StructArray : IIndexed {
public int[] Array;
public int this[int index] {
get { return Array[index]; }
set { Array[index] = value; }
}
}
static int Generic<T>(int length, T a, T b) where T : IIndexed {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < length; i++)
sum += a[i] * b[i];
return sum;
}
static int Specialized(int length, StructArray a, StructArray b) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < length; i++)
sum += a[i] * b[i];
return sum;
}
一个是另一个的通用版本。用StructArray替换泛型类型将使方法相同。因为StructArray是一种值类型，所以它会获得自己的泛型方法的编译版本。然而，实际运行时间明显长于专用方法，但仅适用于x86。对于x64，时间几乎相同。在其他情况下，我也观察到x64的差异。
这看起来像是一个内联失效的例子。在x86内核上，抖动具有ebx、edx、esi和edi寄存器，可用于本地变量的通用存储。ecx寄存器在静态方法中变得可用，它不必存储它。eax寄存器通常用于计算。但这些是32位寄存器，对于long类型的变量，必须使用一对寄存器。其中edx:eax用于计算，edi:ebx用于存储。
这正是慢速版本拆解中的突出之处，既没有使用edi也没有使用ebx。
当抖动找不到足够的寄存器来存储本地变量时，它必须生成代码来从堆栈帧加载和存储它们。这会降低代码的速度，它阻止了名为“寄存器重命名”的处理器优化，这是一种内部处理器内核优化技巧，它使用寄存器的多个副本并允许超标量执行。这允许多条指令同时运行，即使它们使用相同的寄存器。没有足够的寄存器是x86内核上的一个常见问题，x64有8个额外的寄存器（r9到r15）。
抖动将尽力应用另一个代码生成优化，它将尝试内联您的Fibo（）方法。换句话说，不要调用该方法，而是在Main（）方法中内联生成该方法的代码。这是一个非常重要的优化，其中之一是免费创建C#类的财产，使其具有字段的性能。它避免了进行方法调用和设置堆栈帧的开销，节省了几纳秒。
有几个规则可以精确地确定何时可以内联方法。他们没有确切的记录，但在博客文章中有提及。一条规则是，当方法体太大时不会发生这种情况。这抵消了内联带来的好处，因为它生成了太多的代码，而这些代码并不适合一级指令缓存。这里适用的另一个硬性规则是，当方法包含try/catch语句时，它不会内联。其中的背景是异常的实现细节，它们附带了Windows对基于堆栈框架的SEH（结构异常处理）的内置支持。
寄存器分配算法在抖动中的一种行为可以从播放该代码中推断出来。它似乎知道抖动何时试图内联方法。它似乎使用的一条规则是，只有edx:eax寄存器对可以用于具有long类型局部变量的内联代码。但不是edi:ebx。毫无疑问，因为这对调用方法的代码生成太不利了，edi和ebx都是重要的存储寄存器。
所以您得到了快速版本，因为抖动提前知道方法体包含try/catch语句。它知道它永远不能内联，所以很容易使用edi:ebx存储长变量。你得到了慢版本，因为抖动事先不知道内联不起作用。它只在为方法体生成代码后才发现。
缺陷在于它没有返回并重新生成该方法的代码。考虑到运营所需的时间限制，这是可以理解的。
x64上不会出现这种速度减慢的情况，因为对于一个来说，它还有8个寄存器。另一个原因是它只能在一个寄存器中存储long（如rax）。当您使用int而不是long时，速度不会减慢，因为抖动在选择寄存器时具有更大的灵活性。
