高性能方案
这篇文档与低内存方案完全相反,如果您愿意增加内存开销和一些潜在的成本,以增强 ASF 的性能(CPU 速度方面),请阅读以下内容。
在一般情况的平衡调整中,ASF 已经尝试优先考虑性能部分,因此您没有很多优化 ASF 性能的余地,尽管仍然有一些选项可以做适当的调整。 但是,请记住,我们没有默认启用这些选项,这意味着它们并不能在大多数情况下保证平衡,因此您应该自己决定是否可以接受它们带来的内存开销。
运行时环境调优(高级)
以下技巧会造成严重的内存消耗以及启动时间增长,因此应该谨慎使用。
应用这些设置的推荐方式是设置 DOTNET_
环境变量。 当然,您也可以使用其他方法,例如 runtimeconfig.json
,但这种方法无法调整某些选项,并且 ASF 还会在每次更新时替换掉您的自定义 runtimeconfig.json
,因此我们推荐使用环境变量,这样您就可以在运行程序之前轻松设置。
.NET 运行时环境允许您以多种方式调整垃圾回收,根据需要高效地优化 GC 过程。 我们在下文记录了一些在我们看来非常重要的属性。
gcServer
配置应用程序是使用工作站垃圾回收还是服务器垃圾回收。
您可以在垃圾回收的基本知识了解服务器 GC 的详情。
ASF 默认使用工作站 GC。 这主要是因为其在内存消耗和性能之间的良好平衡,这对于运行少数机器人来说已经足够了,因为通常单个并发后台 GC 线程足以快速地处理所有由 ASF 分配的内存。
但是,现在我们通常有很多 CPU 核心,ASF 也因此受益,在每个 CPU vCore 中都有一个专用的 GC 线程。 这可以极大地提高 ASF 执行繁重任务时的性能,例如解析徽章或库存页面,因为每个 CPU vCore 都可以提供帮助,而不是仅仅 2 个线程(主线程和 GC 线程)。 对于具有 3 个或更多 CPU vCore 的计算机,建议使用服务器 GC,如果您的计算机只有 1 个 CPU vCore,则会自动强制使用工作站 GC ,如果您只有 2 个,那么您可以考虑尝试两者(结果可能会有所不同)。
仅仅启用服务器 GC 本身不会导致增加很大的内存开销,但它具有更大的代数,因此会更少将内存返回给操作系统。 您可能会发现自己处于一个尴尬的情况,服务器 GC 显著提高了性能,并且您希望继续使用它,但同时您无法承受使用它带来的巨大内存消耗。 幸运的是,将 GCLatencyLevel
属性设置为 0
是一个两者兼顾的设置,服务器 GC 仍然启用,但会限制代数并且更关注内存消耗。 或者,您也许可以尝试另一个属性,GCHeapHardLimitPercent
,或者同时启用这两个选项。
但是,如果内存对您来说不是问题(因为 GC 仍会根据您的可用内存自行调整),那么最好完全不更改这些属性,从而达到最佳性能。
DOTNET_TieredPGO
此设置在 .NET 6 及更高版本中 (PGO) 启用动态或分层按配置优化。
默认禁用。 简而言之,这会导致 JIT 花费更多时间分析 ASF 的代码及其模式,以便为您的典型使用方式生成深度优化的代码。 如果您想了解更多此选项的信息,请访问 performance improvements in .NET 6。
DOTNET_ReadyToRun
配置 .NET Core 运行时是否要为具有可用 ReadyToRun 数据的映像使用预编译代码。 如果禁用此选项,会强制运行时对框架代码进行 JIT 编译。
默认启用。 如果禁用此选项同时启用 DOTNET_TieredPGO
,您可以将分层按配置优化应用到整个 .NET 平台,而不仅仅是 ASF 的代码。
您可以通过设置环境变量启用指定的属性。 例如,在 Linux 上(Shell):
export DOTNET_gcServer=1
export DOTNET_TieredPGO=1
export DOTNET_ReadyToRun=0
./ArchiSteamFarm # 针对操作系统包
./ArchiSteamFarm.sh # 针对 Generic 包
或者在 Windows 上(Powershell):
$Env:DOTNET_gcServer=1
$Env:DOTNET_TieredPGO=1
$Env:DOTNET_ReadyToRun=0
.\ArchiSteamFarm.exe # 针对操作系统包
.\ArchiSteamFarm.cmd # 针对 Generic 包
建议的优化
- 确保您的
OptimizationMode
属性设置为默认值MaxPerformance
。 这是最重要的设置,因为使用MinMemoryUsage
值会对性能产生巨大影响。 - 启用服务器 GC。 与工作站 GC 相比,您可以通过瞬间增加的显著内存消耗确认服务器 GC 被启用。 这将为您机器上的每个 CPU 线程生成一个 GC 线程,以在最高速度下同时执行 GC 操作。
- 如果您无法负担服务器 GC 带来的内存开销,可以考虑调整
GCLatencyLevel
和/或GCHeapHardLimitPercent
以求两全。 但是,如果您可以负担得起这样的内存消耗,那么最好将其保持默认状态——服务器 GC 在运行时已经进行了自我优化,并且在您的操作系统真正需要时使用更少的内存。 - 您还可以考虑通过进一步调整上文所述的其他
DOTNET_
属性,增加启动时间来提高优化。
如果您按照上述建议调整配置,那么即使启用成百上千个机器人,ASF 仍会有出色的性能。 CPU 不会再成为瓶颈,因为 ASF 能够在需要时发挥您的 CPU 的全部能力,从而缩短操作所需时间。 若要进一步优化就只能升级 CPU 和内存了。
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