WinRT開發語言的功能和效率薦

WinRT開發有著多種選擇性，就程式語言這一點就表現的很突出；這裡就這一點 深入展開，探討在WinRT開發之初如何依據各 個程式語言的特性、功能和效率來對 產品的技術方向做出選擇。

這裡我選擇執行計算複雜度較高的演算法作為測試方法，雖然不能代表全部，但 是很大程度上展示大家平時開發過程中所面臨的常見場景 和問題。考慮到演示和 理解，就選擇了查詢100000以內的所有素數的個數的演算法作為演示。另外也順帶演 示如何在WinRT下實現多程式語言和技 術之間的協作吧。

關於基本知識和演算法吧詳細的說明，請自行搜尋各大引擎吧（關鍵 詞：prime、素數），這裡我就列舉在各個語言下我的簡單實現吧，其中包括使用 普通演算法和並 行計算的兩個版本。

第一部分，從目前.NET主流來看吧，以C# 為例，普通版本，這個沒什麼多說的，就是從前往後看某個數是不是素數：

private static int 
CountingInternal(int n)
{
     var numprimes = 1;
     for (var i = 3; i <= n; i += 2)
     {
         var isPrime = true;
         var limit = Math.Ceiling(Math.Sqrt(i)) + 1;
         for (var j = 3; j < limit; j += 2)
         {
             if (i%j == 0)
             {
                 isPrime = false;
                 break;
             }
         }
         if (isPrime)
         {
             numprimes++;
         }
     }
     return numprimes;
}

並行版本稍微複雜一點點，選擇Parallel.For來並行執行一個從1至n/2的並行 迴圈（我這裡偷懶了一下，沒有處理奇 偶數的情況，因為我的呼叫時傳入的都是 偶數），發現是素數，使用Interlocked輔助方法給計數增加1。

private static int 
CountingParallel(int n)
{
     var numprimes = 1;
     Parallel.For(1, n/2, i =>
     {
         if (IsPrime(i*2 + 1))
         {
              Interlocked.Increment(ref numprimes);
         }
     });
     return numprimes;
}

public static bool IsPrime(int n)
{
     if (n%2 == 0)
         return false;
     var limit = (int) (Math.Ceiling(Math.Sqrt(n)) + 1);
     for (var i = 3; i < limit; i += 2)
     {
         if (n%i == 0)
         {
             return false;
         }
     }
     return true;
}

第一種場景，直接嵌入演算法到C# WinRT App工程，執行結果如下（單位毫 秒）：

第二種場景，將C#演算法包裝在一個類庫裡（注意 是CLR類庫，只能在C#/VB直接通用），在C# WinRT App工程中呼叫這個類庫，執行 結果如下（單位毫秒）：

第三種場景，將C#演算法包裝到一個Windows Runtime Component（WRC）中，在C# WinRT App工程中呼叫這個WRC類庫，執行結 果如下（單位毫秒）：

第四種場景，將C#演算法包裝到一個Windows Runtime Component（WRC）中，在WinJS App工程中呼叫這個WRC類庫，執行結果如 下（單位毫秒）：

小結：以上是從.NET角度來進行的比較，很容易 看出第一次CLR載入在這裡效能損耗表現的很明顯，完成載入之後效能將穩定在一 定範 圍內波動；另外，平行計算在純演算法的應用中有很明顯的效能優勢。

第二部分，接下來我們迴歸Native環境，這裡我 依然使用普通和平行計算兩種來嘗試，普通的依然沒什麼可說的（實際上和C#的沒 區 別，除了關鍵字不一樣）。

static int CountingInternal(int n)
{
     auto numprimes = 1;
     for (auto i = 3; i <= n; i += 2)
     {
         auto isPrime = true;
         auto limit = ceil(sqrt(i)) + 1;

         for (auto j = 3; j < limit; j += 2)
         {
             if (i%j == 0)
             {
                 isPrime = false;
                 break;
             }
         }

         if (isPrime)
         {
             numprimes++;
         }
     }
     return numprimes;
}

並行版本，需要注意的是C++ lambda的傳值 和作用域問題，其他的和C#的沒區別：

static bool IsPrime(int n)
{
     if (n%2 == 0)
         return false;
     auto limit = (int) (ceil(sqrt(n)) + 1);
     for(auto i=3; i<limit; i+=2)
     {
         if(n%i == 0)
         {
             return false;
         }
     }
     return true;
}

static int CountingParallel(int n)
{
     auto numprimes = 1;
     parallel_for(1, n/2, [&](int i)
     {
         if(IsPrime(i*2+1))
         {
             InterlockedIncrement((volatile unsigned long*)&numprimes);
         }
     });
     return numprimes;
}

第一種場景，直接將C++演算法放到C++ WinRT App 中使用，執行結果如下（單位毫秒）：

第二種場景，將C++演算法包裝在DLL中，在C++ WinRT App中使用，執行結果如下（單位毫秒）：

第三種場景，將C++演算法包裝在動態連線庫Dll中，在C# WinRT App中通過 PInvoke來呼叫，執行結果如下（單位毫秒）：

第四種場景，將C++演算法包裝在靜態連結庫Lib中，在C++ WinRT App中呼叫，執 行結果如下（單位毫秒）：

第五種場景，將C++演算法包裝在Windows Runtime Component（WRC）中，在C# WinRT App中呼叫，執行結果如下（單位毫秒）：

第六種場景，將Windows Runtime Component（WRC）中，在WinJS App中呼叫， 執行結果如下（單位毫秒）：

第七種場景是將C++演算法包裝在Windows Runtime Library（WRL，基於COM的底 層開發）中，然後在任何一種WinRT App中呼叫，可以預見這是一種很強大的方 式，但同時也是最費解的一種方式，我成功的包裝了普通演算法的COM版，但是嘗試 了很長時間不能成功實現並行運算 的版本，也就放棄在這裡展示了，如果你知道 如何在WRL中實現平行計算並返回 IAsyncOperation<T>，請不吝賜教。　

小結：基於C++的實現在適用性、穩定性和執行效率上無可挑剔，如果對於所有 細節（包括第一次啟動）的效率考慮，C++是優先 的；如果考慮到C++的複雜度， 如果專案對效能要求可以適當放鬆但對進度要求很高的時候，選擇CLR會比較容易 控制的；如果原來已有的Web專案 向WinRT遷移，那麼前段展示則可以考慮使用 WinJS+HTML來實現，後臺演算法根據需要選擇C++或者CLR。

第三部分，如果所有的演算法全部執行在 JavaScript中，那麼其效能如何呢？這裡我先買個關子，留待你自己去探究和發 掘。

總結，WinRT在程式語言的選擇性上有著非常好的 靈活性，在做選擇的時候需要充分考慮自己的要求，比如效能、比如工期、比如經 驗等 等。對於全新專案，在有經驗的情況下，追求極致效能的首先首當其衝是 C++，如果考慮到經驗和掌控，可以選擇使用C++做底層，選擇相對容易上手 的 C#/VB或者HTML+JS做介面的方法；如果專案工期要求很緊，或者從老系統遷移，那 麼這時候更多的考慮是使用已有資源，直到效能瓶頸的時 候才採取措 施——以C++重寫效能瓶頸來解決，當然，如果沒有C++經驗，也可以考 慮使用C#/VB來 實現WRC以包裝核心邏輯，從而提升執行效率。

附以上測試原始碼和測試工程，點選這裡下載。