在 .Net 9 预览版中实现 JSON 源生成，以在物联网系统中进行高效、实时的处理

Question

我正在评估 .Net 9 Preview 的 JSON 源生成功能，以改进项目的实时物联网数据处理。上下文如下：

• 我们的物联网设备每隔几秒发送一次 JSON 编码的传感器数据，该数据由 .Net 服务处理。这些 JSON 有效负载具有基于传感器类型（例如温度、湿度、空气质量）的可变模式，并且具有一些共同属性，例如

  timestamp

  和

  deviceId

  。

• 由于传入数据的频率和数量较高，我们观察到当前反序列化过程中存在瓶颈。例如，随着设备数量的增加，我们的服务偶尔会遇到处理延迟，这会影响我们团队的实时数据可见性，并可能延迟对某些传感器事件的自动响应。传统的 JSON 反序列化方法似乎会导致内存峰值和滞后，尤其是在处理带有可选字段的更复杂的有效负载时。我们正在探索 .NET 9 中的 JSON 源生成，看看它是否可以通过减少内存分配和提高反序列化的整体速度来帮助缓解这些性能问题。

我的目标是利用 .Net 9 的源代码生成来提高反序列化过程中的性能和内存效率，但我对最佳实践和限制有几个问题：

1. 跨不同模式类型配置 JSON 源生成：考虑到传感器数据的常见属性和变化，以有效处理多种模式类型的方式设置 JSON 源生成的推荐方法是什么？
2. 实时反序列化的内存优化：在高吞吐量环境中，最小化内存分配至关重要。在 .NET 9 中使用 JSON 源生成时，您建议采取哪些策略来优化内存使用？
3. 使用 JSON 源生成处理可为空的引用类型：JSON 有效负载中的某些字段可能是可选的。在这种情况下处理可为空引用类型而不引入过多的条件检查的首选方法是什么？
4. 基准测试和测试性能增益：哪些基准或诊断方法可以通过实时应用程序中的 JSON 源生成提供可靠的性能改进衡量标准？是否有任何特定指标或 .Net 诊断 API 在这种情况下会有所帮助？

任何对这些领域的见解都将受到赞赏，特别是在实践指导和示例方面。我也有兴趣了解当前预览版本的任何潜在限制或已知问题。

Answer 1

在 .NET 9 Preview 中实现 JSON 源生成是提高 IoT 系统效率的有效方法。凭借对快速、实时 JSON 序列化和反序列化的内置支持，它可以最大限度地减少延迟并增强数据处理性能，这对于需要快速、可靠通信的物联网应用程序至关重要。