长异步等待链会导致大量内存消耗吗？（理论上）

Question

查看这段代码：public async Task<T> ConsumeAsync()    {          await a();          await b();          await c();          await d();          //..    }假设a,b,c,d还有嵌套的异步等待（等等）异步/等待 POV - 对于每个await，都有一个状态机被保留。问题（理论）：由于每个状态机都保存在内存中，这是否会导致内存消耗大？这可能是一个模糊的问题，但如果有很多状态，似乎不可避免地不会怀疑所保留的状态机的大小。

Answer 1

由于每个状态机都保存在内存中，这会不会导致内存消耗大？

不太可能。每个状态机将在外部占用几十个字节。

所以只有当你有很多的时候才重要。嵌套并不会真正导致这种情况，而是执行Task[]可能的成员。

但这并不是任何其他资源类型的新内容或不同之处。

Answer 2

异步/等待 POV - 对于每个 await ，都有一个状态机被保留。

不对。编译器为每个async方法生成一个状态机。方法中的局部变量被提升到状态机上的字段中。方法的主体（基本上）被分解为一个switch语句，每个语句case对应于await语句之间的方法的一部分。Anint用于跟踪方法的哪一部分已被执行（即case接下来应该执行哪一部分）。

您的方法a()、b()等可能有自己的状态机，也可能没有（取决于它们是否被标记async）。即使他们这样做，在您的示例中，一次也只会实例化其中一个状态机。

SharpLab 是探索这些内容的绝佳资源。例子。

Answer 3

有一个额外的成本，但它是相对苗条的。

与常规功能相比的额外费用：

• 状态机类

• 这个类的实例

• 一个 int 用于执行阶段

• AsyncTaskMethodBuilder 实例

此外，函数的局部变量将被转换为状态机的字段。这会将一些内存从堆栈移动到堆。

我建议反编译一些简单的异步函数，以查看生成的状态机并有一个直觉会发生什么。

也有一些在线工具可以做到这一点（比如 sharplab.io）查看一个简单的异步函数的反编译结果