较长的异步等待链会导致大量内存消耗吗？ （理论上）

Question

查看以下代码：

public async Task<T> ConsumeAsync()
    {
          await a();
          await b();
          await c();
          await d();
          //..
    }

假设a,b,c,d也嵌套了异步等待（依此类推）

异步/等待POV-对于每个await，都会保留一个状态机。

问题（理论上）：

由于每个状态机都保存在内存中，这会导致大量内存消耗吗？
问这个问题可能很模糊，但是如果有很多状态，似乎不可避免地要问保持状态机的大小。

Answer 1

  

由于每个状态机都保存在内存中，这会导致大量内存消耗吗？

极不可能。每个状态机将在外部占用几十个字节。

因此，只有当您有很多时，才有意义。嵌套并不会真正导致这种情况，但是执行Task[]的成员可能会。

但这并不是真正的新事物，也不是与其他任何资源类型不同的形式。

Answer 2

  

异步/等待POV-每次等待，都会保留一个状态机。

不是。编译器会为每个async方法生成一个状态机。该方法中的本地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switch语句，每个case对应于await语句之间的方法的一部分。 int用于跟踪已执行方法的哪一位（即，接下来应执行哪case）。

您的方法a()，b()等可能具有自己的状态机，也可能没有（取决于是否标记为async）。即使它们这样做，在您的示例中，一次只会实例化其中一个状态机。

SharpLab是探索此类材料的绝佳资源。 Example。

Answer 3

有一个额外的费用，但相对较轻。

与常规功能相比的额外费用：

• 状态机的类
• 此类的实例
• 执行阶段的一个整数
• AsyncTaskMethodBuilder实例

此外，该函数的局部变量将转换为状态机的字段。这会将一些内存从堆栈移到堆。

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直觉期望什么。

也有一些在线工具可以做到这一点（例如Sharplab.io） 参见results of decompilation of a trivial async function