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所属分类：.NET技术
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1. 引言
在操作系统中，进程信息对于系统监控和性能分析至关重要。假设我们需要开发一个监控程序，该程序能够捕获当前操作系统的进程信息，并将其高效地传输到其他端（如服务端或监控端）。在这个过程中，如何将捕获到的进程对象转换为二进制数据，并进行优化，以减小数据包的大小，成为了一个关键问题。本文将通过逐步分析，探讨如何使用位域技术对C#对象进行二进制序列化优化。
首先，我们给出了一个进程对象的字段定义示例。为了通过网络（TCP/UDP）传输该对象，我们需要将其转换为二进制格式。在这个过程中，如何做到最小的数据包大小是一个挑战。
| 字段名 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| PID | 进程ID | 10565 |
| Name | 进程名称 | 码界工坊 |
| Publisher | 发布者 | 沙漠尽头的狼 |
| CommandLine | 命令行 | dotnet CodeWF.Tools.dll |
| CPU | CPU（所有内核的总处理利用率） | 2.3% |
| Memory | 内存（进程占用的物理内存） | 0.1% |
| Disk | 磁盘（所有物理驱动器的总利用率） | 0.1 MB/秒 |
| Network | 网络（当前主要网络上的网络利用率 | 0 Mbps |
| GPU | GPU(所有GPU引擎的最高利用率) | 2.2% |
| GPUEngine | GPU引擎 | GPU 0 - 3D |
| PowerUsage | 电源使用情况（CPU、磁盘和GPU对功耗的影响） | 低 |
| PowerUsageTrend | 电源使用情况趋势（一段时间内CPU、磁盘和GPU对功耗的影响） | 非常低 |
| Type | 进程类型 | 应用 |
| Status | 进程状态 | 效率模式 |
2. 优化过程
2.1. 进程对象定义与初步分析
我们根据字段的示例值确定了每个字段的数据类型。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| PID | int | 进程ID | 10565 |
| Name | string? | 进程名称 | 码界工坊 |
| Publisher | string? | 发布者 | 沙漠尽头的狼 |
| CommandLine | string? | 命令行 | dotnet CodeWF.Tools.dll |
| CPU | string? | CPU（所有内核的总处理利用率） | 2.3% |
| Memory | string? | 内存（进程占用的物理内存） | 0.1% |
| Disk | string? | 磁盘（所有物理驱动器的总利用率） | 0.1 MB/秒 |
| Network | string? | 网络（当前主要网络上的网络利用率 | 0 Mbps |
| GPU | string? | GPU(所有GPU引擎的最高利用率) | 2.2% |
| GPUEngine | string? | GPU引擎 | GPU 0 - 3D |
| PowerUsage | string? | 电源使用情况（CPU、磁盘和GPU对功耗的影响） | 低 |
| PowerUsageTrend | string? | 电源使用情况趋势（一段时间内CPU、磁盘和GPU对功耗的影响） | 非常低 |
| Type | string? | 进程类型 | 应用 |
| Status | string? | 进程状态 | 效率模式 |
创建一个C#类SystemProcess表示进程信息：
public class SystemProcess { public int PID { get; set; } public string? Name { get; set; } public string? Publisher { get; set; } public string? CommandLine { get; set; } public string? CPU { get; set; } public string? Memory { get; set; } public string? Disk { get; set; } public string? Network { get; set; } public string? GPU { get; set; } public string? GPUEngine { get; set; } public string? PowerUsage { get; set; } public string? PowerUsageTrend { get; set; } public string? Type { get; set; } public string? Status { get; set; } } 定义测试数据
private SystemProcess _codeWFObject = new SystemProcess() { PID = 10565, Name = "码界工坊", Publisher = "沙漠尽头的狼", CommandLine = "dotnet CodeWF.Tools.dll", CPU = "2.3%", Memory = "0.1%", Disk = "0.1 MB/秒", Network = "0 Mbps", GPU = "2.2%", GPUEngine = "GPU 0 - 3D", PowerUsage = "低", PowerUsageTrend = "非常低", Type = "应用", Status = "效率模式" }; 2.2. 排除Json序列化
将对象转为Json字段串，这在Web开发是最常见的，因为简洁，前后端都方便处理：
public class SysteProcessUnitTest { private readonly ITestOutputHelper _testOutputHelper; private SystemProcess _codeWFObject // 前面已给出定义，这里省 public SysteProcessUnitTest(ITestOutputHelper testOutputHelper) { _testOutputHelper = testOutputHelper; } /// <summary> /// Json序列化大小测试 /// </summary> [Fact] public void Test_SerializeJsonData_Success() { var jsonData = JsonSerializer.Serialize(_codeWFObject); _testOutputHelper.WriteLine($"Json长度：{jsonData.Length}"); var jsonDataBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(jsonData); _testOutputHelper.WriteLine($"json二进制长度：{jsonDataBytes.Length}"); } } 标准输出: Json长度：366 json二进制长度：366 尽管Json序列化在Web开发中非常流行，因为它简洁且易于处理，但在TCP/UDP网络传输中，Json序列化可能导致不必要的数据包大小增加。因此，我们排除了Json序列化，并寻找其他更高效的二进制序列化方法。
{"PID":10565,"Name":"u7801u754Cu5DE5u574A","Publisher":"u6C99u6F20u5C3Du5934u7684u72FC","CommandLine":"dotnet CodeWF.Tools.dll","CPU":"2.3%","Memory":"0.1%","Disk":"0.1 MB/u79D2","Network":"0 Mbps","GPU":"2.2%","GPUEngine":"GPU 0 - 3D","PowerUsage":"u4F4E","PowerUsageTrend":"u975Eu5E38u4F4E","Type":"u5E94u7528","Status":"u6548u7387u6A21u5F0F"} 2.3. 使用BinaryWriter进行二进制序列化
使用站长前面一篇文章写的二进制序列化帮助类SerializeHelper转换，该类使用BinaryWriter将对象转换为二进制数据。
首先，我们使SystemProcess类实现了一个空接口INetObject，并在类上添加了NetHeadAttribute特性。
/// <summary> /// 网络对象序列化接口 /// </summary> public interface INetObject { } [NetHead(1, 1)] public class SystemProcess : INetObject { // 省略字段定义 } 然后，我们编写了一个测试方法来验证序列化和反序列化的正确性，并打印了序列化后的二进制数据长度。
/// <summary> /// 二进制序列化测试 /// </summary> [Fact] public void Test_SerializeToBytes_Success() { var buffer = SerializeHelper.SerializeByNative(_codeWFObject, 1); _testOutputHelper.WriteLine($"序列化后二进制长度：{buffer.Length}"); var deserializeObj = SerializeHelper.DeserializeByNative<SystemProcess>(buffer); Assert.Equal("码界工坊", deserializeObj.Name); } 标准输出: 序列化后二进制长度：152 比Json体积小了一半多（366到152），上面单元测试也测试了数据反序列化后验证数据是否正确，我们就以这个基础继续优化。
2.4. 数据类型调整
为了进一步优化二进制数据的大小，我们对数据类型进行了调整。通过对进程数据示例的分析，我们发现一些字段的数据类型可以更加紧凑地表示。例如，CPU利用率可以只传递数字部分（如2.3），而不需要传递百分号。这种调整可以减小数据包的大小。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| PID | int | 进程ID | 10565 |
| Name | string? | 进程名称 | 码界工坊 |
| Publisher | string? | 发布者 | 沙漠尽头的狼 |
| CommandLine | string? | 命令行 | dotnet CodeWF.Tools.dll |
| CPU | float | CPU（所有内核的总处理利用率） | 2.3 |
| Memory | float | 内存（进程占用的物理内存） | 0.1 |
| Disk | float | 磁盘（所有物理驱动器的总利用率） | 0.1 |
| Network | float | 网络（当前主要网络上的网络利用率 | 0 |
| GPU | float | GPU(所有GPU引擎的最高利用率) | 2.2 |
| GPUEngine | byte | GPU引擎，0：无，1：GPU 0 - 3D | 1 |
| PowerUsage | byte | 电源使用情况（CPU、磁盘和GPU对功耗的影响），0：非常低，1：低，2：中，3：高，4：非常高 | 1 |
| PowerUsageTrend | byte | 电源使用情况趋势（一段时间内CPU、磁盘和GPU对功耗的影响），0：非常低，1：低，2：中，3：高，4：非常高 | 0 |
| Type | byte | 进程类型，0：应用，1：后台进程 | 0 |
| Status | byte | 进程状态，0：正常运行，1：效率模式，2：挂起 | 1 |
修改测试数据定义：
[NetHead(1, 2)] public class SystemProcess2 : INetObject { public int PID { get; set; } public string? Name { get; set; } public string? Publisher { get; set; } public string? CommandLine { get; set; } public float CPU { get; set; } public float Memory { get; set; } public float Disk { get; set; } public float Network { get; set; } public float GPU { get; set; } public byte GPUEngine { get; set; } public byte PowerUsage { get; set; } public byte PowerUsageTrend { get; set; } public byte Type { get; set; } public byte Status { get; set; } } /// <summary> /// 普通优化字段数据类型 /// </summary> private SystemProcess2 _codeWFObject2 = new SystemProcess2() { PID = 10565, Name = "码界工坊", Publisher = "沙漠尽头的狼", CommandLine = "dotnet CodeWF.Tools.dll", CPU = 2.3f, Memory = 0.1f, Disk = 0.1f, Network = 0, GPU = 2.2f, GPUEngine = 1, PowerUsage = 1, PowerUsageTrend = 0, Type = 0, Status = 1 }; 添加单元测试如下：
/// <summary> /// 二进制序列化测试 /// </summary> [Fact] public void Test_SerializeToBytes2_Success() { var buffer = SerializeHelper.SerializeByNative(_codeWFObject2, 1); _testOutputHelper.WriteLine($"序列化后二进制长度：{buffer.Length}"); var deserializeObj = SerializeHelper.DeserializeByNative<SystemProcess2>(buffer); Assert.Equal("码界工坊", deserializeObj.Name); Assert.Equal(2.2f, deserializeObj.GPU); } 测试结果：
标准输出: 序列化后二进制长度：99 又优化了50%左右（152到99），爽不爽？继续，还有更爽的。
2.5. 再次数据类型调整与位域优化
更进一步地，我们引入了位域技术。位域允许我们更加精细地控制字段在内存中的布局，从而进一步减小二进制数据的大小。我们重新定义了字段规则，并使用位域来表示一些枚举值字段。通过这种方式，我们能够显著地减小数据包的大小。
看前面一张表，部分字段只是一些枚举值，使用的byte表示，即8位(bit)，其中比如进程类型只有2个状态（0：应用，1：后台进程），正好可以用1位即表示；像电源使用情况，无非就是5个状态，用3位可表示全，按这个规则我们重新定义字段规则如下：
| 字段名 | 数据类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
| PID | int | 进程ID | 10565 |
| Name | string? | 进程名称 | 码界工坊 |
| Publisher | string? | 发布者 | 沙漠尽头的狼 |
| CommandLine | string? | 命令行 | dotnet CodeWF.Tools.dll |
| Data | byte[8] | 固定大小的几个字段，见下表定义 |
固定字段(Data)的详细说明如下：
| 字段名 | Offset | Size | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|---|
| CPU | 0 | 10 | CPU（所有内核的总处理利用率），最后一位表示小数位，比如23表示2.3% | 23 |
| Memory | 10 | 10 | 内存（进程占用的物理内存），最后一位表示小数位，比如1表示0.1%，值可根据基本信息计算 | 1 |
| Disk | 20 | 10 | 磁盘（所有物理驱动器的总利用率），最后一位表示小数位，比如1表示0.1%，值可根据基本信息计算 | 1 |
| Network | 30 | 10 | 网络（当前主要网络上的网络利用率），最后一位表示小数位，比如253表示25.3%，值可根据基本信息计算 | 0 |
| GPU | 40 | 10 | GPU(所有GPU引擎的最高利用率)，最后一位表示小数位，比如253表示25.3 | 22 |
| GPUEngine | 50 | 1 | GPU引擎，0：无，1：GPU 0 - 3D | 1 |
| PowerUsage | 51 | 3 | 电源使用情况（CPU、磁盘和GPU对功耗的影响），0：非常低，1：低，2：中，3：高，4：非常高 | 1 |
| PowerUsageTrend | 54 | 3 | 电源使用情况趋势（一段时间内CPU、磁盘和GPU对功耗的影响），0：非常低，1：低，2：中，3：高，4：非常高 | 0 |
| Type | 57 | 1 | 进程类型，0：应用，1：后台进程 | 0 |
| Status | 58 | 2 | 进程状态，0：正常运行，1：效率模式，2：挂起 | 1 |
上面这张表是位域规则表，Offset表示字段在Data字节数组中的位置（以bit为单位计算)，Size表示字段在Data中占有的大小（同样以bit单位计算），如Memory字段，在Data字节数组中，占据10到20位的空间。
修改类定义如下，注意看代码中的注释：
[NetHead(1, 3)] public class SystemProcess3 : INetObject { public int PID { get; set; } public string? Name { get; set; } public string? Publisher { get; set; } public string? CommandLine { get; set; } private byte[]? _data; /// <summary> /// 序列化，这是实际需要序列化的数据 /// </summary> public byte[]? Data { get => _data; set { _data = value; // 这是关键：在反序列化将byte转换为对象，方便程序中使用 _processData = _data?.ToFieldObject<SystemProcessData>(); } } private SystemProcessData? _processData; /// <summary> /// 进程数据，添加NetIgnoreMember在序列化会忽略 /// </summary> [NetIgnoreMember] public SystemProcessData? ProcessData { get => _processData; set { _processData = value; // 这里关键：将对象转换为位域 _data = _processData?.FieldObjectBuffer(); } } } public record SystemProcessData { [NetFieldOffset(0, 10)] public short CPU { get; set; } [NetFieldOffset(10, 10)] public short Memory { get; set; } [NetFieldOffset(20, 10)] public short Disk { get; set; } [NetFieldOffset(30, 10)] public short Network { get; set; } [NetFieldOffset(40, 10)] public short GPU { get; set; } [NetFieldOffset(50, 1)] public byte GPUEngine { get; set; } [NetFieldOffset(51, 3)] public byte PowerUsage { get; set; } [NetFieldOffset(54, 3)] public byte PowerUsageTrend { get; set; } [NetFieldOffset(57, 1)] public byte Type { get; set; } [NetFieldOffset(58, 2)] public byte Status { get; set; } } 添加单元测试如下：
/// <summary> /// 极限优化字段数据类型 /// </summary> private SystemProcess3 _codeWFObject3 = new SystemProcess3() { PID = 10565, Name = "码界工坊", Publisher = "沙漠尽头的狼", CommandLine = "dotnet CodeWF.Tools.dll", ProcessData = new SystemProcessData() { CPU = 23, Memory = 1, Disk = 1, Network = 0, GPU = 22, GPUEngine = 1, PowerUsage = 1, PowerUsageTrend = 0, Type = 0, Status = 1 } }; /// <summary> /// 二进制极限序列化测试 /// </summary> [Fact] public void Test_SerializeToBytes3_Success() { var buffer = SerializeHelper.SerializeByNative(_codeWFObject3, 1); _testOutputHelper.WriteLine($"序列化后二进制长度：{buffer.Length}"); var deserializeObj = SerializeHelper.DeserializeByNative<SystemProcess3>(buffer); Assert.Equal("码界工坊", deserializeObj.Name); Assert.Equal(23, deserializeObj.ProcessData.CPU); Assert.Equal(1, deserializeObj.ProcessData.PowerUsage); } 测试输出：
标准输出: 序列化后二进制长度：86 99又优化到86个字节，13个字节哦，有极限网络环境下非常可观，比如100万数据，那不就是12.4MB了？关于位域序列化和反序列的代码这里不细说了，很枯燥，站长可能也说不清楚，代码长这样：
public partial class SerializeHelper { public static byte[] FieldObjectBuffer<T>(this T obj) where T : class { var properties = typeof(T).GetProperties(); var totalSize = 0; // 计算总的bit长度 foreach (var property in properties) { if (!Attribute.IsDefined(property, typeof(NetFieldOffsetAttribute))) { continue; } var offsetAttribute = (NetFieldOffsetAttribute)property.GetCustomAttribute(typeof(NetFieldOffsetAttribute))!; totalSize = Math.Max(totalSize, offsetAttribute.Offset + offsetAttribute.Size); } var bufferLength = (int)Math.Ceiling((double)totalSize / 8); var buffer = new byte[bufferLength]; foreach (var property in properties) { if (!Attribute.IsDefined(property, typeof(NetFieldOffsetAttribute))) { continue; } var offsetAttribute = (NetFieldOffsetAttribute)property.GetCustomAttribute(typeof(NetFieldOffsetAttribute))!; dynamic value = property.GetValue(obj)!; // 使用dynamic类型动态获取属性值 SetBitValue(ref buffer, value, offsetAttribute.Offset, offsetAttribute.Size); } return buffer; } public static T ToFieldObject<T>(this byte[] buffer) where T : class, new() { var obj = new T(); var properties = typeof(T).GetProperties(); foreach (var property in properties) { if (!Attribute.IsDefined(property, typeof(NetFieldOffsetAttribute))) { continue; } var offsetAttribute = (NetFieldOffsetAttribute)property.GetCustomAttribute(typeof(NetFieldOffsetAttribute))!; dynamic value = GetValueFromBit(buffer, offsetAttribute.Offset, offsetAttribute.Size, property.PropertyType); property.SetValue(obj, value); } return obj; } /// <summary> /// 将值按位写入buffer /// </summary> /// <param name="buffer"></param> /// <param name="value"></param> /// <param name="offset"></param> /// <param name="size"></param> private static void SetBitValue(ref byte[] buffer, int value, int offset, int size) { var mask = (1 << size) - 1; buffer[offset / 8] |= (byte)((value & mask) << (offset % 8)); if (offset % 8 + size > 8) { buffer[offset / 8 + 1] |= (byte)((value & mask) >> (8 - offset % 8)); } } /// <summary> /// 从buffer中按位读取值 /// </summary> /// <param name="buffer"></param> /// <param name="offset"></param> /// <param name="size"></param> /// <param name="propertyType"></param> /// <returns></returns> private static dynamic GetValueFromBit(byte[] buffer, int offset, int size, Type propertyType) { var mask = (1 << size) - 1; var bitValue = (buffer[offset / 8] >> (offset % 8)) & mask; if (offset % 8 + size > 8) { bitValue |= (buffer[offset / 8 + 1] << (8 - offset % 8)) & mask; } dynamic result = Convert.ChangeType(bitValue, propertyType); // 根据属性类型进行转换 return result; } } 3. 优化效果与总结
通过逐步优化，我们从最初的Json序列化366字节减小到了使用普通二进制序列化的152字节，再进一步使用位域技术优化到了86字节。这种优化在网络传输中是非常可观的，尤其是在需要传输大量数据的情况下。
本文通过一个示例案例，探讨了C#对象二进制序列化的优化方法。通过使用位域技术，我们实现了对数据包大小的极限压缩，提高了网络传输的效率。这对于开发C/S程序来说是一种乐趣，也是追求极致性能的一种体现。
最后，我们提供了本文测试源码的Github链接，供读者参考和学习。
彩蛋：该仓库有上篇《C#百万对象序列化深度剖析：如何在网络传输中实现速度与体积的完美平衡 (dotnet9.com)》案例代码，也附带了TCP、UDP服务端与客户端联调测试程序哦。
