C# 循环 —— 从 `for` 和 `foreach` 到 CPU 流水线和 LLM‑就绪代码

Source: Dev.to

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介绍

大多数开发者每天使用循环。
很少有人真正理解语法之下发生了什么。

• 为什么一个 for 循环飞快，而另一个却爬行？
• 为什么 foreach 可以是免费…或者暗藏高开销？
• 为什么相同的循环在运行一段时间后会变快*？
• 理解循环如何帮助你编写对 LLM 友好、性能可预测的代码？

这篇文章是一次思维模型升级——从初学者语法到处理器层面的现实，现代 .NET JIT 行为，以及如何像科学家一样推理循环。

如果你能写出 for (int i = 0; i 内存胜过语法 每一次。

3. Roslyn vs JIT — 谁在工作？

The 相同 loop may be re‑compiled after warming up, which is why micro‑benchmarks need a warm‑up phase.

4. for、while、do/while — 实际差异

性能差异通常是 噪声。应基于 正确性和可读性 进行选择。

5. foreach 的内部实现

数组

foreach (var x in array)
{
    // …
}

• 降级为 for 循环
• 通常会消除边界检查
• 非常快

List

• 使用 结构体枚举器
• 没有分配
• 仍然非常快

IEnumerable

⚠️ 潜在的性能瓶颈：

• 接口调度
• 可能产生分配
• 无法消除边界检查

在热点循环中避免使用 IEnumerable。

6. Bounds‑Check Elimination (BCE)

for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
{
    // …
}

经验法则

• 线性访问
• 单一索引变量
• 缓存长度 (int len = arr.Length;)

奇怪的索引模式可能会破坏 BCE。

7. 分支预测：数据胜过代码

两个循环代码相同但数据不同：

有时 对数据进行排序 能带来比重写循环更大的收益。

8. Span: 零分配迭代

Span<int> slice = array.AsSpan(1, 3);
foreach (ref var x in slice)
    x++;

• 无分配（仅栈）
• 缓存友好
• 安全

Span 是现代 .NET 中最重要的性能工具之一。

9. 向量化循环（SIMD 风格）

Vector<float> v1, v2;
acc += v1 * v2;

• 在可用时使用 SIMD
• 每条指令处理多个元素
• 非常适合数值工作负载

对于 SIMD，数据布局比循环形状更重要。

10. yield return：隐藏的状态机

IEnumerable<int> Evens()
{
    yield return 2;
}

编译器会生成一个 状态机：

• 通常是堆分配
• 额外的间接引用

有助于代码清晰，但在超高频路径中应 避免。

11. 世界级循环启发式

• ✅ 优先使用连续内存
• ✅ 避免在循环内部分配内存
• ✅ 在热点路径中避免接口调度
• ✅ 让 JIT 消除边界检查
• ✅ 使用 BenchmarkDotNet 进行测量
• ✅ 在分支之前优化内存

大多数性能错误都是内存错误。

12. 为什么这对 LLM‑辅助代码很重要

LLMs:

• 生成正确的语法
• 不了解缓存行、分支错误预测或 GC 压力

当你（或 LLM）编写循环时，牢记 硬件现实。编写代码时要：

1. 内存友好 – 连续的、缓存感知的
2. 可预测 – 避免随机访问模式，防止分支预测器受损
3. 轻量分配 – 尤其在热点路径中

这样，你将得到不仅能编译而且运行高效的代码——这是任何 LLM 单独无法推断的。

All model is the safety net.

如果你在这个层面上理解循环，你可以：

• 引导 LLM
• 智能地审查生成的代码
• 在性能分析之前预测性能
• 编写在真实负载下可扩展的代码

最后思考

循环不是一种结构。
它是 你的数据、JIT（即时编译器）和处理器之间的契约。

一旦你明白了这一点，你就不再猜测，而是开始进行工程化。

祝循环愉快。