C# の Web アプリで async/await を使わないとどれくらい性能劣化するか見てみよう

はじめに

.NET 6 がリリースされて、もうすぐ 3 カ月になります。時が経つのは早いですね…。
.NET 6 は長期サポートバージョンで .NET Framework と比べて一般的に性能がいいので、マイグレーションについて考えてる人も多いと思います。
そんな性能のいい .NET 6 ですが、特定の文脈で性能の悪いコードを書くことも当然出来ますし、そうならないように色々ベストプラクティスが提供されています。

例えば ASP.NET Core 6.0 向けでは以下のようなドキュメントがあります。

https://docs.microsoft.com/ja-jp/aspnet/core/performance/performance-best-practices?view=aspnetcore-6.0

その他にも Azure Functions でも以下のようなドキュメントがあります。

https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-functions/performance-reliability

色々書いてありますが、大体のドキュメントに書いてある内容として非同期 API を使って呼び出しのブロックをしないというものがあります。Web アプリケーションだとスレッドプールを使ってリクエストを捌いているので同期版の API を使うと、スレッドプールのスレッドを無駄にブロックして効率的にリクエストを捌けなるということですね。

なので、単一のリクエストの処理時間という観点だけで見ると非同期 API だろうと同期 API だろうと処理速度は変りませんが、何個もリクエストが飛び交っている状態だとスレッド プールが枯渇してなかなか処理が出来ない状態になって結果として処理時間がかかってしまう（＝スループットが低下してしまう）ということが起きます。

「じゃぁ、どれくらい劣化するの？」ということを凄く簡単にですが見てみました。これを見て、非同期の方の API を使おうと考えてくれるきっかけになったらいいなと思います。

同期と非同期での比較をやってみよう

ASP.NET Core MVC のプロジェクトを作って HomeController.cs に以下のように 2 種類の方法で 500 ミリ秒待つという処理を書きました。

public async Task<IActionResult> Index()
{
    // 非同期 API で 500 ms 待つ
    await Task.Delay(500);
    return View();
}

public IActionResult SleepIndex()
{
    // 同期 API で 500 ms 待つ
    Thread.Sleep(500);
    return View("Index");
}

https://example.com/Home/Index でアクセスすると非同期に 500 ミリ秒待ってレスポンスを返す動きになります。
https://example.com/Home/SleepIndex でアクセスすると同期的に 500 ミリ秒待ってレスポンスを返す動きになります。

今回は意味のない、ただ待つだけの処理ですが一般的な Web アプリケーションでは外部の Web API を呼ぶといった処理や DB にアクセスするといった処理に対して同期版のメソッドを使うか、非同期版のメソッドを使うかといった形になります。500 ミリ秒くらいなら外部の Web API 呼び出しを複数回してると行くこともありそうですね。ちょっと長い気もしますが。

そして、これを Azure App Service の本番環境利用に耐えうる最低ラインの S1 のプランにデプロイしました。インスタンス数はとりあえず 1 個で。そして Apache JMeter で純粋に上記エンドポイントを叩く処理を作って 50 スレッドで 20 ループの合計 1000 回アクセスするテストを作って実行してみました。

アプリをデプロイ後に適当にアクセスして動いているのを確認してから、各々のテスト実行して Summary Report の中身を確認してみました。

まずは同期のほうの結果が以下になります。

Label	#Samples	Average	Min	Max	Std. Dev.	Error %	Throughput	Received KB/sec	Sent KB/sec	Avg Bytes
同期	1000	7872	556	29659	6166.961995146719	0.0	6.323790733117059	27.296142477771873	1.0189701864885887	4420.015
同期	1000	930	513	1643	328.02984333593804	0.0	51.966949020423016	224.31051429415893	8.37358065270488	4420.001
同期	1000	7881	548	29400	7217.386299933238	0.0	6.288754449293773	27.14484971645578	1.013324691536594	4420.005
同期	1000	3316	657	10174	2003.8229403595026	0.0	14.874975828164278	64.20648221231797	2.396846691061627	4420.003
同期	1000	6329	546	13867	3877.4038654180704	0.0	7.858978489975874	33.92256689709847	1.2663393074668154	4420.003

非同期の方は以下になります。

Label	#Samples	Average	Min	Max	Std. Dev.	Error %	Throughput	Received KB/sec	Sent KB/sec	Avg Bytes
非同期	1000	618	502	1712	239.66452913186808	0.0	77.52538956508258	334.63115176079543	12.113342119544152	4420.001
非同期	1000	563	499	767	30.931207541899006	0.0	87.74238834781083	378.7317934544178	13.709748179345441	4420.0
非同期	1000	836	531	1795	239.64073750303814	0.0	55.328095606949205	238.81859170977646	8.645014938585813	4420.001
非同期	1000	569	506	736	42.54861685178461	0.0	86.58758334054897	373.7472704617283	13.529309896960777	4420.001
非同期	1000	556	502	768	40.42616474512495	0.0	88.11349017534585	380.3337057505066	13.767732839897787	4420.001

色々な項目がありますが Throughput が1秒あたりのリクエストを処理した数なので見てみると、同期版のほうは一度だけ 51 という数字を叩きだしたりしてびっくりしましたが、大体 15 以下の時が多い感じです。非同期の方は大体安定して 80 以上の数字が出てる感じでした。

雑なまとめ

結構適当にやってみただけというレベルですが、思ったより差が出てびっくりしました。ということなので、非同期版のメソッドが提供されているものでは、なるべく非同期でやりましょうということでした。