你的API latency 曲线平得像机场跑道，突然某个整点飙出200ms尖刺。监控面板里，GC（垃圾回收）的CPU占用把业务逻辑按在地上摩擦——这种剧本，.NET 团队里至少一半人见过。
问题不是GC坏了，是你把它当全自动扫地机器人，往地上狂扔垃圾。
多数开发者对GC的认知停留在"它负责清内存"。但写高并发API时，这种黑盒思维直接变成性能杀手。GC在.NET里是分代（generational）架构：对象按存活时间进三代——Gen 0像便利店，Gen 1像社区超市，Gen 2像区域仓库。越往后，扫描成本指数级上涨。
Gen 0：短命对象的屠宰场
临时字符串、LINQ中间结果、async/await的状态机——这些Gen 0常客本来该被快速清理。但当你的代码在循环里不断new对象，GC的触发频率会从"偶尔打扫"变成"追着屁股收垃圾"。
一个典型陷阱：日志字符串拼接。string.Format或插值字符串$"user={id}"每次执行都造新对象。高QPS接口里，这相当于往Gen 0倾泻小型垃圾山。更隐蔽的是ORM的跟踪查询（tracking queries），EF Core默认会把实体塞进上下文缓存，短生命周期的对象被意外续命到Gen 1甚至Gen 2。
Gen 2：大对象的沼泽地
超过85KB的对象直接进LOH（大对象堆），绕过Gen 0/1。这里不压缩、只清理，碎片化后内存占用虚高。JSON序列化大响应、文件流读取、Bitmap操作——这些场景如果反复分配，LOH会像漏气的轮胎，看起来满了，实际全是空洞。
某电商平台的订单导出接口曾因此暴雷：每次生成Excel都new一个MemoryStream，LOH碎片化导致Full GC（全代回收）每30秒触发一次，P99延迟从50ms崩到800ms。修复方案简单到尴尬——池化MemoryStream，复用而非重建。
和GC谈判的技巧
不是让你手写内存管理，而是减少无意义的分配压力。ArrayPool租还数组代替new，StringBuilder池化重用，Span和Memory在栈上切片——这些API设计初衷就是让你"少麻烦GC"。
监控层面，dotnet-counters看GC Heap Size和Gen 2 GC Count，dotnet-trace抓分配热点。指标不会撒谎：如果Gen 2回收频率超过每分钟一次，你的代码大概率在批量生产"长寿垃圾"。
那个200ms的延迟尖刺，现在你知道该查什么了——但你的监控告警规则里，有GC相关的阈值吗？
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