C#对象二进制序列化优化：位域技术实现极限压缩
目录[*]1. 引言
[*]2. 优化过程
[*]2.1. 进程对象定义与初步分析
[*]2.2. 排除Json序列化
[*]2.3. 使用BinaryWriter进行二进制序列化
[*]2.4. 数据类型调整
[*]2.5. 再次数据类型调整与位域优化
[*]3. 优化效果与总结
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ID10565Name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.dllCPUCPU（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 MbpsGPUGPU(所有GPU引擎的最高利用率)2.2%GPUEngineGPU引擎GPU 0 - 3DPowerUsage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PIDint进程ID10565Namestring?进程名称码界工坊Publisherstring?发布者沙漠尽头的狼CommandLinestring?命令行dotnet CodeWF.Tools.dllCPUstring?CPU（所有内核的总处理利用率）2.3%Memorystring?内存（进程占用的物理内存）0.1%Diskstring?磁盘（所有物理驱动器的总利用率）0.1 MB/秒Networkstring?网络（当前主要网络上的网络利用率0 MbpsGPUstring?GPU(所有GPU引擎的最高利用率)2.2%GPUEnginestring?GPU引擎GPU 0 - 3DPowerUsagestring?电源使用情况（CPU、磁盘和GPU对功耗的影响）低PowerUsageTrendstring?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Typestring?进程类型应用Statusstring?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>
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":"\u7801\u754C\u5DE5\u574A","Publisher":"\u6C99\u6F20\u5C3D\u5934\u7684\u72FC","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":"\u975E\u5E38\u4F4E","Type":"\u5E94\u7528","Status":"\u6548\u7387\u6A21\u5F0F"}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
{
}
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>
public void Test_SerializeToBytes_Success()
{
var buffer = SerializeHelper.SerializeByNative(_codeWFObject, 1);
_testOutputHelper.WriteLine($"序列化后二进制长度：{buffer.Length}");
var deserializeObj = SerializeHelper.DeserializeByNative<SystemProcess>(buffer);
Assert.Equal("码界工坊", deserializeObj.Name);
}标准输出:
序列化后二进制长度：152比Json体积小了一半多（366到152），上面单元测试也测试了数据反序列化后验证数据是否正确，我们就以这个基础继续优化。
2.4. 数据类型调整
为了进一步优化二进制数据的大小，我们对数据类型进行了调整。通过对进程数据示例的分析，我们发现一些字段的数据类型可以更加紧凑地表示。例如，CPU利用率可以只传递数字部分（如2.3），而不需要传递百分号。这种调整可以减小数据包的大小。
字段名数据类型说明示例PIDint进程ID10565Namestring?进程名称码界工坊Publisherstring?发布者沙漠尽头的狼CommandLinestring?命令行dotnet CodeWF.Tools.dllCPUfloatCPU（所有内核的总处理利用率）2.3Memoryfloat内存（进程占用的物理内存）0.1Diskfloat磁盘（所有物理驱动器的总利用率）0.1Networkfloat网络（当前主要网络上的网络利用率0GPUfloatGPU(所有GPU引擎的最高利用率)2.2GPUEnginebyteGPU引擎，0：无，1：GPU 0 - 3D1PowerUsagebyte电源使用情况（CPU、磁盘和GPU对功耗的影响），0：非常低，1：低，2：中，3：高，4：非常高1PowerUsageTrendbyte电源使用情况趋势（一段时间内CPU、磁盘和GPU对功耗的影响），0：非常低，1：低，2：中，3：高，4：非常高0Typebyte进程类型，0：应用，1：后台进程0Statusbyte进程状态，0：正常运行，1：效率模式，2：挂起1修改测试数据定义：
public class SystemProcess2 : INetObject
{
public int PID { get; set; }
public string? Name { get; set; }
public string? Publisher { get; set; }
public string? CommandLine { get; set; }
public float CPU { get; set; }
public float Memory { get; set; }
public float Disk { get; set; }
public float Network { get; set; }
public float GPU { get; set; }
public byte GPUEngine { get; set; }
public byte PowerUsage { get; set; }
public byte PowerUsageTrend { get; set; }
public byte Type { get; set; }
public byte Status { get; set; }
}/// <summary>
/// 普通优化字段数据类型
/// </summary>
private SystemProcess2 _codeWFObject2 = new SystemProcess2()
{
PID = 10565,
Name = "码界工坊",
Publisher = "沙漠尽头的狼",
CommandLine = "dotnet CodeWF.Tools.dll",
CPU = 2.3f,
Memory = 0.1f,
Disk = 0.1f,
Network = 0,
GPU = 2.2f,
GPUEngine = 1,
PowerUsage = 1,
PowerUsageTrend = 0,
Type = 0,
Status = 1
};添加单元测试如下：
/// <summary>
/// 二进制序列化测试
/// </summary>
public void Test_SerializeToBytes2_Success()
{
var buffer = SerializeHelper.SerializeByNative(_codeWFObject2, 1);
_testOutputHelper.WriteLine($"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PIDint进程ID10565Namestring?进程名称码界工坊Publisherstring?发布者沙漠尽头的狼CommandLinestring?命令行dotnet CodeWF.Tools.dllDatabyte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OffsetSize说明示例CPU010CPU（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%23Memory1010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1Disk2010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1Network3010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0GPU4010GPU(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25.322GPUEngine501GPU引擎，0：无，1：GPU 0 - 3D1PowerUsage513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1PowerUsageTrend543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0Type571进程类型，0：应用，1：后台进程0Status582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：
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>
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
{
public short CPU { get; set; }
public short Memory { get; set; }
public short Disk { get; set; }
public short Network { get; set; }
public short 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; }
}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>
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：8699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(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; 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(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; } /// /// 将值按位写入buffer /// /// /// /// /// private static void SetBitValue(ref byte[] buffer, int value, int offset, int size) { var mask = (1 > (8 - offset % 8)); } } /// /// 从buffer中按位读取值 /// /// /// /// /// /// private static dynamic GetValueFromBit(byte[] buffer, int offset, int size, Type propertyType) { var mask = (1 > (offset % 8)) & mask; if (offset % 8 + size > 8) { bitValue |= (buffer
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