.NET 高性能数据处理实战：Span、Memory 与 ArrayPool 全面解析

.NET 高性能数据处理实战：Span、Memory 与 ArrayPool 全面解析

减少 GC 压力、支持异步流、构建零分配高性能服务的三大核心利器！

随着 .NET 的持续演进，Span 和 Memory 成为了处理高性能数据操作的关键利器。它们通过 零分配（zero-allocation） 和 切片视图（slice view） 的方式，极大提高了对字符串、数组、缓冲区等处理的性能。

本文将结合 .NET 8 的实际应用，介绍 Span 和 Memory 的使用场景、注意事项以及典型示例。同时，我们也会介绍 ArrayPool 的实战技巧，进一步实现真正的高性能零分配数据处理。

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为什么使用 Span？

• 避免堆分配：Span 是栈上结构，使用时不会引起 GC 压力。
• 支持切片操作：无需复制即可对原始数据进行子集操作。
• ❌ 不能在异步方法中使用：因为它不能逃出当前栈帧，不能 await 后继续用。

ReadOnlySpan 是 Span 的只读版本，常用于方法参数中，防止修改传入数据，提高安全性。本文示例中的 csv.AsSpan() 实际类型即为 ReadOnlySpan。

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Span 示例：快速解析 CSV 字符串

⚠️ 本例为简化演示版，未处理带引号或转义的复杂 CSV 字段

public static List<string> ParseCsvLine(ReadOnlySpan<char> line)
{
   
    Span<int> positions = stackalloc int[32];
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < line.Length && count < positions.Length; i++)
    {
   
        if (line[i] == ',')
            positions[count++] = i;
    }

    var result = new List<string>(count + 1);
    int start = 0;
    for (int i