我已经使用 .NET 超过十年，优化过许多 C# 代码，并掌握了那些将普通开发者与高性能工程师区分开来的微妙细节。性能优化并不依赖于最新的硬件或扩展规模，而是从一开始就高效地编写代码。

以下是我通过经验总结的 20 个技巧——有些常见，有些则较为冷门。这些技巧将使你的 .NET 应用程序运行得更快，消耗更少的内存，并表现得像企业级应用。

1. 使用 StringBuilder 替代字符串拼接

许多开发者常犯的一个经典错误是使用 + 或 += 反复拼接字符串。在 C# 中，字符串是不可变的，这意味着每次拼接时都会在内存中创建一个新的字符串对象。相反，使用 StringBuilder：

var sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < 10000; i++)
{
    sb.Append("Hello ");
}
string result = sb.ToString();

这种方法避免了过多的内存分配和垃圾回收。

2. 避免在性能关键路径中使用 LINQ

LINQ 提高了代码的可读性，但可能会引入额外的开销。例如：

var max = numbers.Max();

这个方法会遍历集合两次。相反，可以编写一个简单的循环：

int max = int.MinValue;
foreach (var num in numbers)
{
    if (num > max) max = num;
}

在大型数据集中，这种微小的优化可以带来显著的性能提升。

3. 当大小固定时，使用数组而非 List<T>

列表虽然灵活，但由于动态调整大小的机制，会引入额外的开销。如果你知道元素的数量，可以使用数组：

int[] numbers = new int[1000];

这消除了动态调整大小的开销。

4. 使用 Span<T> 和 Memory<T> 进行高性能处理

如果你正在处理大型数组或字符串，Span<T> 可以避免不必要的内存分配：

Span<int> span = new int[] { 1, 2, 3, 4 };

这在切片时避免了创建新的数组。

5. 尽量减少装箱和拆箱

装箱和拆箱会导致不必要的堆分配。在处理值类型时，避免使用 object：

object obj = 42; // 装箱
int num = (int)obj; // 拆箱

相反，使用泛型来保持类型安全并避免性能损失。

6. 使用 Parallel.For 处理 CPU 密集型任务

对于可以并行运行的任务，利用 Parallel.For：

Parallel.For(0, 1000, i => ProcessItem(i));

这可以利用多核 CPU，加快执行速度。

7. 在异步代码中使用 ConfigureAwait(false)

如果不需要返回到 UI 线程，始终使用：

await SomeAsyncMethod().ConfigureAwait(false);

这避免了不必要的上下文切换。

8. 除非是事件处理程序，否则避免使用 async void

使用 async void 会使错误处理变得困难。始终返回 Task：

async Task DoWorkAsync() { }

9. 使用 Dictionary<TKey, TValue> 进行快速查找

与其在列表中搜索，不如使用字典进行 O(1) 复杂度的查找：

var dict = new Dictionary<int, string>();
dict[1] = "First";
string value = dict[1];

10. 使用 readonly struct 表示不可变数据

为了提高性能，将结构体声明为 readonly，以避免不必要的复制：

readonly struct Point { public int X { get; } public int Y { get; } }

11. 避免使用异常处理来控制流程

抛出异常的开销很大。与其这样：

try { int value = dict[key]; }
catch { }

不如这样：

if (dict.TryGetValue(key, out int value)) { }

12. 使用 Task.Run 处理后台任务

如果需要将工作卸载到后台线程：

await Task.Run(() => ComputeHeavyTask());

13. 使用连接池进行数据库调用

通过在连接字符串中启用连接池来重用数据库连接：

"Server=myServer;Database=myDB;User Id=myUser;Password=myPass;Pooling=true;"

14. 使用结构体表示小型数据模型

如果你有简单的数据类型，使用结构体可以减少堆分配：

struct Employee { public int Id; public string Name; }

15. 使用 stackalloc 分配小型数组

对于临时的小型数组，可以在栈上分配内存：

Span<int> numbers = stackalloc int[10];

16. 使用 ThreadPool 处理短生命周期线程

与其创建新线程，不如使用 ThreadPool：

ThreadPool.QueueUserWorkItem(_ => ProcessData());

17. 使用 GCSettings.LargeObjectHeapCompactionMode 减少内存使用

对于处理大型对象的应用程序，压缩大对象堆（LOH）以减少碎片：

GCSettings.LargeObjectHeapCompactionMode = GCLargeObjectHeapCompactionMode.CompactOnce;

18. 使用延迟初始化推迟昂贵操作

private static readonly Lazy<MyService> _service = new(() => new MyService());

19. 使用 IAsyncEnumerable<T> 处理流式数据

对于大型数据集，异步生成数据：

async IAsyncEnumerable<int> GetNumbers()
{
    for (int i = 0; i < 100; i++)
        yield return i;
}

20. 在优化之前先进行分析

使用 PerfView 或 dotTrace 等工具找到性能瓶颈，而不是盲目优化。

优化 .NET 代码并不依赖于使用最新的框架，而是在日常编码中做出明智且实用的选择。