好的！以下是一道专家级别的 C# 程序员逻辑面试题，涉及多线程、内存管理和性能优化方面的知识：

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### 面试题：
**问题描述：**
假设你正在开发一个高性能的 C# 应用程序，需要处理大量的并发请求。你决定使用 `Task` 和 `async/await` 来实现异步操作。然而，在高并发场景下，你发现应用程序的性能下降，并且出现了频繁的垃圾回收（GC）。

**具体场景：**
1. 你的应用程序需要从多个外部 API 获取数据，并将结果合并后返回给客户端。
2. 每个 API 调用都通过 `HttpClient` 异步完成。
3. 你观察到随着请求数量的增加，内存分配显著上升，导致 GC 压力增大，影响了整体性能。

**问题：**
1. 请分析可能导致 GC 压力增大的原因。
2. 提供一种优化方案，减少内存分配并提高性能。
3. 如果你需要在不改变现有代码结构的情况下进一步优化性能，你会怎么做？

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### 参考答案提示：
1. **原因分析：**
- 每次调用 `HttpClient` 时可能创建了大量的短生命周期对象（如 `HttpResponseMessage`、`Stream` 等）。
- 使用了默认的 `HttpClient` 实例化方式，可能会导致 `SocketException` 或连接池耗尽。
- 异步操作中可能频繁地分配任务上下文（如 `Task` 对象）。

2. **优化方案：**
- **重用 `HttpClient` 实例**：避免每次调用时都创建新的 `HttpClient`，而是使用单例模式或依赖注入来共享实例。
- **启用非捕捉上下文**：在异步方法中使用 `ConfigureAwait(false)`，以减少任务上下文的分配。
- **流式处理数据**：如果 API 返回大量数据，考虑使用 `HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead`，只读取响应头，延迟加载内容。
- **使用内存池**：对于需要频繁分配和释放的缓冲区，可以使用 `ArrayPool` 或 `Memory` 来减少垃圾回收压力。

3. **进一步优化：**
- **并行限制**：使用 `SemaphoreSlim` 或 `ActionBlock` 控制并发度，避免过多的并发请求导致资源耗尽。
- **预热连接池**：在应用程序启动时，预先建立与外部 API 的连接，减少首次请求的延迟。
- **缓存结果**：对于频繁访问的 API 数据，考虑引入缓存机制（如 `MemoryCache` 或分布式缓存）。

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这道题目考察的是候选人对 C# 并发编程、内存管理和性能优化的理解深度，同时也测试其解决实际问题的能力。