.NET 数据拷贝方案选择

应用中我们经常使用到数据的复制，在.NET中有多种方式可以实现复制数据或对象。选择哪种方式、是浅拷贝还是深拷贝，具体需求场景可以取决于对象的复杂性、数据量等，本文我们介绍主要的拷贝方式以及相对高性能的方案。

1. MemberwiseClone拷贝

浅拷贝 Object.MemberwiseClone 方法 (System) | Microsoft Learn，指针对对象执行非静态字段的浅复制操作

字段是基础类型如string、int，会全部复制过来，是全新的值
字段是引用类型，则会则复制对象的引用，而不复制对象，二者对象是一个内存地址

深拷贝，则不管是字段还是引用类型，均完全实现全新的复现。

一般深拷贝可以手动实现，对象类内部添加Clone方法(也可以实现内置的统一接口ICloneable)，将所有字段重新赋值一遍、返回一个新对象。那也可以基于MemberwiseClone方案之上，对引用类型重新赋值一个新对象，实现深拷贝

深拷贝，内部克隆的对象字段可以修改，不会影响原来对象的值。

参考如下代码：

复制代码

 1     public class MemberwiseCloneModel
 2     {
 3         public int Age { get; set; }
 4         public string Name { get; set; }
 5         public TestMode Mode { get; set; }
 6         public MemberwiseCloneModel ShallowClone()
 7         {
 8             return (MemberwiseCloneModel)this.MemberwiseClone();
 9         }
10         public MemberwiseCloneModel DeepCopy()
11         {
12             var clone = (MemberwiseCloneModel)this.MemberwiseClone();
13             clone.Mode = new TestMode() { Data = this.Mode?.Data ?? string.Empty };
14             return clone;
15         }
16     }

2.Record的with数据拷贝

这是针对Record数据类的一类拷贝方式，只在C#9以上支持，详见Record - C# reference | Microsoft Learn

record因为是标记数据类，可以只有属性，所以RecordModel可以简写为RecordModel1结构：

复制代码

1     public record class RecordModel
2     {
3         public string Name { get; set; }
4         public int Age { get; set; }
5         public TestMode Mode { get; set; }
6  } 7 public record RecordModel1(string Name, int Age, TestMode Mode);

with相当于MemberwiseClone浅拷贝 ，对值类型字段可以全新复制，但引用类型操作后还是同一对象 with 表达式 - 创建新对象，这些对象是现有对象的修改副本 - C# reference | Microsoft Learn

写个demo：

复制代码

 1     public static void TestRecordWith()
 2     {
 3         var original = new RecordModel() { Name = "Test", Age = 20, Mode = new TestMode() { Data = "data" } };
 4         var clone = original with { };
 5         Debug.WriteLine($"referenceEquals:{ReferenceEquals(original, clone)}");
 6         Debug.WriteLine($"clone:{clone.Name},{clone.Age},{clone.Mode.Data}");
 7         clone.Name = "Test1";
 8         clone.Age = 21;
 9         clone.Mode.Data = "data1";
10         Debug.WriteLine($"original after modified clone:{original.Name},{original.Age},{original.Mode.Data}");
11     }

上面demo输出结果，基础类型不会被修改：

另外，with也可以同时给属性赋新值，var clone = original with { Name = "Test0" };

3. 序列化实现数据拷贝

可以通过将对象序列化为二进制、XML 或 JSON 等格式，然后再反序列化为新对象来实现深拷贝。此方法对内部引用对象字段，也适用
1）二进制格式实现比例简单，直接粘贴代码，如下：

复制代码

 1     public static T DeepCopy<T>(T obj)
 2     {
 3         using (MemoryStream memoryStream = new MemoryStream())
 4         {
 5             IFormatter formatter = new BinaryFormatter();
 6             formatter.Serialize(memoryStream, obj);
 7             memoryStream.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
 8             return (T)formatter.Deserialize(memoryStream);
 9         }
10     }

但BinaryFormatter在.NET5之后标记废弃了，原因是安全漏洞：使用 BinaryFormatter 和相关类型时的反序列化风险 - .NET | Microsoft Learn。官方推荐使用XML以及Json序列化等

2）XML序列化需要添加属性标记DataContract、DataMember（推荐Json序列化也添加此标记）

复制代码

 1     [DataContract]
 2     public class SerializerModel
 3     {
 4         [DataMember]
 5         public string Name { get; set; }
 6         [DataMember]
 7         public int Age { get; set; }
 8         [DataMember]
 9         public TestMode Mode { get; set; }
10     }

DataContractSerializerDataContractSerializer 类 (System.Runtime.Serialization) | Microsoft Learn实现XML序列化：

复制代码

1     public static T DeepCopyBySerializer<T>(T obj)
2     {
3         using var stream = new MemoryStream();
4         var serializer = new DataContractSerializer(typeof(T));
5         serializer.WriteObject(stream, obj);
6         stream.Position = 0;
7         return (T)serializer.ReadObject(stream);
8     }

XML序列化还有一个XmlSerializer，就不介绍了。

DataContractSerializer使用的是一种流式序列化方式，复杂对象、数据量较大时，DataContractSerializer比 XmlSerializer基于反射的序列化更快。如果是需要可视化可读性强的XML、数据量小、性能要求不高，可以使用XmlSerializer

3）再说说Json序列化
有两个有名的Json序列化器：微软的System.Text.Json和第三方成熟Newtonsoft.Json
如果是.NET版本推荐System.Text.Json，Framework版本使用Newtonsoft.Json。之前有统计过俩个方案的性能 .NET Json序列化方案选择 - 唐宋元明清2188 - 博客园

复制代码

1     public static T DeepCopyByJson<T>(T obj)
2     {
3         var data = System.Text.Json.JsonSerializer.Serialize(obj);
4         return System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<T>(data);
5     }

性能测试Benchmark

准备同样一个大小数据，Benchmark代码如下：

复制代码

 1     [MemoryDiagnoser]
 2     public class BenchmarkTest
 3     {
 4         private readonly BenchmarkTestMode _data;
 5 
 6         public BenchmarkTest()
 7         {
 8             _data = GetData();
 9         }
10         [Benchmark]
11         public void ShallowCloneByMemberwiseClone()
12         {
13             var original = _data;
14             for (int i = 0; i < 1000; i++)
15             {
16                 var clone = original.ShallowClone();
17             }
18         }
19         [Benchmark]
20         public void ShallowCloneByRecordWith()
21         {
22             var original = _data;
23             for (int i = 0; i < 1000; i++)
24             {
25                 var clone = original with { };
26             }
27         }
28         [Benchmark]
29         public void DeepCloneByManual()
30         {
31             var original = _data;
32             for (int i = 0; i < 1000; i++)
33             {
34                 var benchmarkTestMode = new BenchmarkTestMode()
35                 {
36                     Angle = original.Angle,
37                     Name = original.Name,
38                     Points = original.Points.Select(i => new Point(i.X, i.Y)).ToList()
39                 };
40             }
41         }
42         [Benchmark]
43         public void DeepCloneByMemberwiseCloneManual()
44         {
45             var original = _data;
46             for (int i = 0; i < 1000; i++)
47             {
48                 var clone = original.DeepClone();
49             }
50         }
51         [Benchmark]
52         public void DeepCloneByDataContractSerializer()
53         {
54             var original = _data;
55             for (int i = 0; i < 1000; i++)
56             {
57                 using var stream = new MemoryStream();
58                 var serializer = new DataContractSerializer(typeof(BenchmarkTestMode));
59                 serializer.WriteObject(stream, original);
60                 stream.Position = 0;
61                 var clone = (BenchmarkTestMode)serializer.ReadObject(stream);
62             }
63         }
64         [Benchmark]
65         public void DeepCloneBySystemTextJson()
66         {
67             var original = _data;
68             for (int i = 0; i < 1000; i++)
69             {
70                 var data = System.Text.Json.JsonSerializer.Serialize(original);
71                 var clone = System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<BenchmarkTestMode>(data);
72             }
73         }
74 
75         private BenchmarkTestMode GetData()
76         {
77             var original = new BenchmarkTestMode() { Name = "Test", Angle = 20 };
78             original.Points = new List<Point>();
79             for (int i = 0; i < 1000; i++)
80             {
81                 original.Points.Add(new Point(i, 1000 - i));
82             }
83             return original;
84         }
85     }

View Code

然后我们使用release把test跑起来

复制代码

1     var summary = BenchmarkRunner.Run<BenchmarkTest>();
2     Console.WriteLine(summary);

浅拷贝，我们对比MemberwiseClone 、Record数据类With

看下面测试结果，Record-with性能强的不是一丁点：

浅拷贝推荐Record数据类With操作，所以我们可以把record使用起来，record不只是简化以及可读性好。如果追求极致性能的话，可以使用record struct结构体

深拷贝，主要有MemberwiseClone结合手动复制、手动复制、XML序列化、JSON序列化

XML/JSON序列化性能远远小于 MemberwiseClone结合手动复制、手动复制。另外，序列化操作我们可以看到内存总量增加超级多，运行期间会带来一定的内存暴涨问题

所以大量数据场景，深拷贝推荐手动复制（可以结合MemberwiseClone），可以在组件库自定义一套解析、反解析接口，在团队内统一使用。如果只是快速实现功能、性能要求不高，可以使用XML/JSON序列化