高频小文件读写应避免 File.ReadAllText，改用 FileStream 配合栈上或复用缓冲区；优先使用 Span/Memory 减少堆分配；异步操作需显式指定 FileOptions.Asynchronous 才真正异步。
用 FileStream 配合缓冲区手动读写，别直接用 File.ReadAllText
高频小文件读写时，File.ReadAllText 和 File.WriteAllText 看似方便，实则每次调用都分配新字符串、触发隐式编码转换、还绕不开内部临时 byte[] 缓冲区——这些全是 GC 的“饲料”。尤其在循环中反复调用，会快速堆积 Gen 0 对象。
实操建议：
- 对已知大小或可预估长度的文件，用
FileStream+ 栈上缓冲区（如stackalloc byte[4096]）或复用ArrayPool；.Shared.Rent() - 读文本时，优先用
StreamReader并传入复用的byte[]缓冲区，避免它自己 new； - 写文件时，用
StreamWriter构造函数指定bufferSize（如 8192），并设leaveOpen = true避免重复关闭底层流。
Span 和 Memory 能省掉哪些堆分配
从 .NET Core 2.1 起，文件 I/O API 大量支持 Span，比如 FileStream.Read(Span、Stream.Write(ReadOnlySpan。它们不产生数组引用，也不触发堆分配，直接操作栈内存或已有数组片段。
常见错误现象：把 Span 转成 byte[] 再传给老接口，等于白换；或者在异步方法里捕获局部 Span 到 lambda 中——编译器会直接报错，因为 Span 不能逃逸到堆。
使用场景：
- 解析日志行、CSV 片段、二进制协议头等固定结构数据，全程用
Span切片 +Utf8Parser； - 配合
Encoding.UTF8.GetChars(ReadOnlySpan解码，避免生成中间, Span ) string； - 注意
Memory可以跨 await 边界，但背后若基于ArrayPool，记得.Dispose()或.Return()归还。
异步文件操作不是万能解药，小心 async/await 带来的状态机开销
FileStream.ReadAsync 在大文件或高吞吐场景确实能释放线程，但每次 await 都会生成一个状态机对象（Gen 0），如果每毫秒都读一次小块数据，GC 压力反而比同步+缓冲更大。
性能影响：
- 短时高频小读写（如配置热重载、监控采样），同步 + 大缓冲区 + 复用
FileStream实例更稳； - 真正耗时操作（> 10ms，如 GB 级日志归档），才值得上
ReadAsync； - 不要对单个
FileStream多路并发ReadAsync——Windows 上会退化为同步模拟，Linux 上可能触发epoll误判，不如分拆成多个流或改用MemoryMappedFile。
FileOptions.Asynchronous 必须和 FileStream 构造绑定生效
很多人以为只要调用 ReadAsync 就自动走 IOCP，其实不然。如果创建 FileStream 时没传 FileOptions.Asynchronous，即使后续调用异步方法，底层仍是同步读+线程池线程模拟，白白增加调度开销。
关键点：
- 必须显式传参：
new FileStream(path, FileMode.Open, FileAccess.Read, FileShare.Read, 4096, FileOptions.Asynchronous)； - 缓冲区大小（第 5 个参数）建议设为磁盘扇区对齐值（通常 4096），否则系统可能额外拷贝；
- 这个 flag 在 Linux 上无效（.NET 6+ 用
io_uring自动优化），但 Windows 下漏掉就彻底失去异步优势。
GC 压力大的根因往往不在“用了多少 string”，而在于“谁在替你悄悄 new 数组”。缓存流实例、复用缓冲区、堵死 Span 逃逸路径——这几件事做扎实了，Gen 0 次数通常能砍掉七成以上。
