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IsolatedTaskScheduler 性能基准报告

对应基准代码：benchmarks/TC.Tier.Core.Benchmarks/Execution/IsolatedTaskSchedulerBench.cs 使用指南（选型/旋钮/注意事项）：../dedicated-task-scheduler.md

⚠️ 本文数字为指示值（单机开发环境实测，BenchmarkDotNet.Artifacts 不入库，本文是结果的存档）； 机器 / 负载 / .NET 版本不同会变，以 §1 命令在本机复跑为准。

1. 复跑命令

# 完整跑（Release 必须）
dotnet run -c Release --project benchmarks/TC.Tier.Core.Benchmarks -- --filter *IsolatedTaskSchedulerBench*
# 快跑冒烟（粗数字）
dotnet run -c Release --project benchmarks/TC.Tier.Core.Benchmarks -- --filter *IsolatedTaskSchedulerBench* --job short

2. 环境

2026-08-17 ｜ Windows 11（10.0.26200）｜ i5-12400（6C/12T）｜ .NET 8.0.30 ｜ BenchmarkDotNet 0.13.12（warmup 3 / iteration 5）

3. 基准设计（测什么 / 为什么）

组 基准 回答的问题
1 单任务往返（StartNew no-op → 私有线程执行 → 完成） 隔离的每次派发税多贵？与公共池（TaskScheduler.Default）对照
2 同上 + 指标开（noop sink） 指标采集的热路径开销（默认 Disabled 零开销声明的另一面：开了多贵）
3 continuation 回流（任务内 await Task.Yield() ×100） 每次 await 让出后经 QueueTask 回流私有线程的成本（协作 async 的核心路径）
4 多生产者吞吐（4 公共池生产者 × 250 no-op 任务） 突发灌入下调度器排空能力；默认有界队列（背压阻塞）vs 无界 vs 公共池

4. 结果

参数：YieldCount=100；M ∈ {1,2,4}；每组以同 M 的公共池行为基线（三组基线实测一致：往返 ~650ns、yield 循环 ~33µs、吞吐 ~76µs）。

M=1

Method Mean StdDev Ratio Gen0 Allocated
ThreadPool round-trip 648.0 ns 15.41 ns 1.00 0.0067 64 B
IsolatedTaskScheduler round-trip 485.0 ns 14.92 ns 0.76 0.0067 64 B
Isolated round-trip, metrics ON 1,195.2 ns 15.65 ns 1.85 0.0057 64 B
ThreadPool yield-loop ×100 33,248.3 ns 159.59 ns 51.81 - 416 B
IsolatedTaskScheduler yield-loop ×100 31,588.7 ns 1,239.56 ns 48.75 0.6714 6,878 B
ThreadPool throughput 4×250 76,296.1 ns 520.93 ns 117.80 7.9346 73,745 B
Isolated throughput 4×250（有界队列） 716,505.0 ns 28,562.30 ns 1,106.15 15.6250 149,620 B
Isolated throughput 4×250（无界队列） 295,469.5 ns 4,008.87 ns 456.10 7.8125 73,808 B

M=2（推荐默认）

Method Mean StdDev Ratio Gen0 Allocated
ThreadPool round-trip 646.4 ns 5.05 ns 1.00 0.0067 64 B
IsolatedTaskScheduler round-trip 950.6 ns 16.14 ns 1.47 0.0057 64 B
Isolated round-trip, metrics ON 1,072.5 ns 10.05 ns 1.66 0.0057 64 B
ThreadPool yield-loop ×100 32,596.9 ns 268.19 ns 50.43 - 416 B
IsolatedTaskScheduler yield-loop ×100 51,398.6 ns 1,485.11 ns 79.53 0.7324 6,879 B
ThreadPool throughput 4×250 75,616.8 ns 358.35 ns 116.95 7.9346 73,745 B
Isolated throughput 4×250（有界队列） 585,702.6 ns 8,135.82 ns 905.93 11.7188 113,505 B
Isolated throughput 4×250（无界队列） 361,025.8 ns 2,425.74 ns 558.58 7.8125 73,807 B

M=4

Method Mean StdDev Ratio Gen0 Allocated
ThreadPool round-trip 667.4 ns 6.52 ns 1.00 0.0067 64 B
IsolatedTaskScheduler round-trip 995.2 ns 33.72 ns 1.49 0.0057 64 B
Isolated round-trip, metrics ON 1,085.2 ns 9.26 ns 1.63 0.0057 64 B
ThreadPool yield-loop ×100 32,823.6 ns 320.16 ns 49.19 - 416 B
IsolatedTaskScheduler yield-loop ×100 53,065.0 ns 1,200.94 ns 79.51 0.7324 6,879 B
ThreadPool throughput 4×250 75,100.1 ns 100.72 ns 112.92 7.9346 73,745 B
Isolated throughput 4×250（有界队列） 575,776.2 ns 9,840.19 ns 862.83 8.7891 89,905 B
Isolated throughput 4×250（无界队列） 416,066.2 ns 3,073.60 ns 623.46 7.8125 73,752 B

注：yield/吞吐组的 Ratio 是 BDN 以同组往返基线为 1.00 的换算（故公共池自身显示 50×/117×）；直接比 Mean 即： yield M≥2 ≈ 池的 1.6×；吞吐有界 ≈ 池的 7.6~9.4×、无界 ≈ 3.9~5.5×。

5. 结论

  1. 派发税亚微秒：单任务往返 0.5~1µs，分配与公共池完全相同（64 B/任务 = Task 对象本身，调度零额外分配）。真实 worker 任务（µs~ms 级建段/IO）下派发税占比可忽略。M=1 的单消费者阻塞交接（~485ns）甚至快于公共池全局队列（~650ns）——单线程专用实例无排队竞争。
  2. continuation 回流 ~0.3µs/次（M=1）/ ~0.5µs/次（M≥2），每次多 ~64 B 分配（BlockingCollection 节点）：await 密集的真实 worker 摊薄无感；纯 Task.Yield 空转微循环会看到 1.6×（M≥2）——这是调度器的病理用法，见使用指南 §1 不适用表。M=1 ≈ 池速。
  3. no-op 吞吐天花板 ~2.4-3.4M 任务/s（M=1..4，无界队列）vs 公共池（12 逻辑核）~13M/s——M 个私有线程换确定性/隔离是有意限流，不是缺陷；需要 no-op 火力全开的场景本来就不该用它。
  4. 默认有界队列（cap=max(M*4,16)≈16-20）在 4 生产者突发下触发阻塞背压：比无界慢 1.5~2×（M=1: 717µs vs 295µs），且 Gen0 压力翻倍（生产者线程在 SemaphoreSlim 上阻塞/唤醒的额外分配，M=1 时 Allocated 149.6KB vs 73.8KB）。
  5. 指标开仅 +0.1~0.7µs/任务、零额外分配（64 B 与关时相同）——生产环境可常开，不必为省这点关掉可观测性。

6. 调参指引（由数据推出）

症状 数据依据 动作
scheduler.queue.full 频发、生产者延迟敏感 §4 结论 4：有界背压在突发下慢 1.5~2× + GC 翻倍 确认 worker 工作项队列才是背压主战场（使用指南 §7.3）后，调大 QueueCapacity（如 M*16+）或 -1 无界（配合 queue.depth 监控）
await 密集 worker 回流延迟敏感 §4 结论 2：M=1 ≈ 池速、M≥2 1.6× 该 worker own 一个 M=1 实例（回流路径单消费者最快）；并行度靠多实例或 worker 队列
需要 no-op 级超大吞吐 §4 结论 3：天花板 ~M×0.85M 任务/s 这不是本组件的场景——用公共池或独立分区；或加大 M（受核数校验约束）
想省指标开销 §4 结论 5：+0.1~0.7µs/任务 通常不值得关；确需极限，默认 Hub=null（Disabled）即零开销（IsEnabled 一次读短路）
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