在 2026 年的现代软件开发中，我们依然离不开对数据的处理。实际上，随着人工智能、大数据和云原生技术的普及，高效、安全地管理数据集合变得比以往任何时候都更加关键。我们经常在面对复杂的业务逻辑时，需要做出正确的架构选择，而这一切的基石，往往就是我们如何在代码中定义和使用集合。
在这篇文章中，我们将深入探讨 C# 中的集合体系。我们不仅会回顾经典的基础概念，还会结合我们在实际企业级项目中的经验，以及 2026 年最新的技术趋势——如 AI 辅助编程、并发安全和无服务器架构下的性能调优——来重新审视这些看似基础却极其强大的工具。
我们为什么需要关注集合？
集合标准化了我们程序处理对象的方式。换句话说，它包含一组以通用方式容纳元素的类。借助集合，我们可以对对象执行多种操作，例如存储、更新、删除、检索、搜索、排序等。
在我们最近的一个高性能网关项目中，错误的集合选择直接导致了内存占用翻倍。通过重构，我们不仅优化了内存，还显著降低了 CPU 的负载。这告诉我们，理解集合的底层原理，是每一位资深 .NET 工程师的必修课。
C# 将集合划分为多个核心命名空间，让我们逐一拆解。
#### System.Collections.Generic：我们的首选武器
现代 C# 开发中，System.Collections.Generic 命名空间是我们 90% 时间的归宿。它提供了标准数据结构（如链表、栈、队列和字典）的泛型实现。这些集合是类型安全的，因为它们是泛型的，意味着只有那些与集合类型兼容的项才能存储在泛型集合中，这消除了意外的类型不匹配和装箱/拆箱的性能损耗。
下表包含了 System.Collections.Generic 命名空间中我们最常用的类：
描述
—
它存储键/值对，并提供类似于非泛型 Hashtable 类的功能。它是查找性能的首选。
它是一个动态数组，提供类似于非泛型 ArrayList 类的功能。适合随机访问。
一个先进先出的列表，提供类似于非泛型 Queue 类的功能。常用于任务调度。
它是键/值对的排序列表。适合内存受限但需要排序的场景。
它是一个后进先出的列表。常用于递归算法或状态回溯。
它是唯一元素的无序集合。它在去重和集合运算（交集、并集）上表现出色。
它允许快速插入和移除元素。它实现了一个经典的链表，但在随机访问上较慢。实战示例：泛型集合的最佳实践
让我们来看一个实际的例子。在处理订单数据时，我们通常会使用 INLINECODE61fccc7e 或 INLINECODE3383c55a。这里我们展示如何使用泛型 List 来进行高效的数值处理，这也是 AI 进行数据分析时常遇到的场景。
// C# program to illustrate the concept
// of generic collection using List
using System;
using System.Collections.Generic;
///
/// 演示泛型集合 List 的基本操作与性能优势
/// 在 2026 年的云原生环境下，使用泛型可以避免装箱，减少 GC 压力
///
class Geeks {
// Main Method
public static void Main(String[] args)
{
// 在高并发场景下，预分配容量可以减少内存重新分配的开销
// 这是我们性能优化的第一招
List mylist = new List(10);
// adding items in mylist
// 使用循环模拟数据流的写入
for (int j = 5; j < 10; j++) {
mylist.Add(j * 3);
}
// Displaying items of mylist
// by using foreach loop
// C# 的 foreach 语法糖在底层使用了迭代器模式，代码更简洁
foreach(int items in mylist)
{
Console.WriteLine(items);
}
}
}
Output:
15
18
21
24
27
#### System.Collections：遗留代码的挑战
C# 中的非泛型集合定义在 System.Collections 命名空间中。这些是 .NET 1.0 时代的产物，适用于对象引用。虽然它可以处理任何类型的对象，但由于缺乏类型安全，它在现代开发中往往被视为“技术债”的来源。
我们在维护老旧系统时经常见到 INLINECODE9789d33e 或 INLINECODEaaa33204。它们会导致运行时的类型转换错误，并且因为存储的是 object 类型，会频繁发生“装箱”和“拆箱”，这在 CPU 密集型应用中是不可接受的。
下表包含了 System.Collections 命名空间中常用的类（建议仅在维护旧代码时使用）：
描述
—
动态数组，非类型安全。建议替换为 List。
键/值对集合。建议替换为 Dictionary。
先进先出集合。建议替换为 Queue。
后进先出集合。建议替换为 Stack。Example:
// C# to illustrate the concept
// of non-generic collection using Queue
// 注意：这是为了演示兼容性，新项目请使用 Queue
using System;
using System.Collections;
class GFG {
// Driver code
public static void Main()
{
// Creating a Queue
// 这里存储的是 object，如果取出非字符串类型会导致运行时崩溃
Queue myQueue = new Queue();
// Inserting the elements into the Queue
myQueue.Enqueue("C#");
myQueue.Enqueue("PHP");
myQueue.Enqueue("Perl");
myQueue.Enqueue("Java");
myQueue.Enqueue("C");
// Displaying the count of elements
// contained in the Queue
Console.Write("Total number of elements present in the Queue are: ");
Console.WriteLine(myQueue.Count);
// Displaying the beginning element of Queue
Console.WriteLine("Beginning Item is: " + myQueue.Peek());
}
}
Output:
Total number of elements present in the Queue are: 5
Beginning Item is: C#
并发编程：System.Collections.Concurrent 的演进
随着多核 CPU 和云原生微服务的普及，我们在 2026 年编写后端服务时，几乎不可避免地要处理并发。INLINECODE7b84b8f6 是在 INLINECODE2498b7d7 及更高版本中引入的，它为我们提供了各种线程安全的集合类。
我们为什么需要它？
你可能遇到过这样的情况：当你使用 INLINECODE171c84cb 并在多线程中调用 INLINECODEc157eaca 方法时，程序会抛出异常。为了解决这个问题，初级开发者可能会使用 INLINECODE6965bb10 关键字。但在高并发场景下，INLINECODEc62141b1 会导致线程争用，严重拖累吞吐量。
这时，INLINECODEbe09a84c、INLINECODE99cd6999 等结构就派上用场了。它们使用了无锁或细粒度锁机制，能够充分利用现代 CPU 的多核性能。
生产级示例：无锁并发数据处理
让我们来看一个 ConcurrentDictionary 的应用。假设我们正在构建一个 AI 模型推理服务的缓存层，多个线程同时访问缓存，我们需要绝对的安全且不能牺牲速度。
using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Threading.Tasks;
///
/// 演示在高并发环境下使用 ConcurrentDictionary
/// 这是 2026 年构建高吞吐量微服务的基础
///
class AIInferenceCache
{
// 定义一个线程安全的字典
// Key: 模型ID, Value: 推理结果
private static ConcurrentDictionary _inferenceCache
= new ConcurrentDictionary();
public static async Task Main()
{
Console.WriteLine("正在初始化并发缓存测试...");
// 模拟 10 个并发请求
var tasks = new Task[10];
for (int i = 0; i
{
// 尝试获取值，如果不存在则添加（GetOrAdd 是原子操作）
string result = _inferenceCache.GetOrAdd(
modelId,
(id) =>
{
// 这里模拟昂贵的 AI 推理计算
Console.WriteLine($"Thread {Task.CurrentId}: 正在计算模型 {modelId}...");
System.Threading.Thread.Sleep(100);
return $"AI_Result_{modelId}";
}
);
Console.WriteLine($"Thread {Task.CurrentId}: 获取到结果 -> {result}");
});
}
await Task.WhenAll(tasks);
Console.WriteLine("
所有并发任务已完成。缓存状态稳定。");
}
}
在这个例子中，GetOrAdd 方法至关重要。它保证了即使多个线程同时发现某个 Key 缺失，计算逻辑（例如 AI 推理）也只会被执行一次。这正是我们在构建高性能分布式系统时所需的保证。
2026 技术展望：从集合到 AI 原生架构
当我们站在 2026 年的视角审视 C# 集合时，我们不再仅仅将其视为数据容器，而是 AI 驱动开发工作流中的关键节点。
1. AI 辅助的选择与重构
现在，我们可以使用 Cursor、GitHub Copilot 或 Windsurf 等工具来辅助我们选择集合。你可以向 AI IDE 提问：“我需要在内存中处理百万级时间序列数据，频繁做插入和范围查询，该用什么？”
AI 可能会建议你不再使用简单的 INLINECODE42dfbf6b，而是使用 INLINECODE4ed3e3ca 或者引入更高效的数据结构库（如高性能的 INLINECODE821cac3a 用于管道处理）。作为开发者，我们需要验证 AI 的建议。例如，INLINECODEc43424b5 的插入操作是 O(log n)，而 List 是 O(1)（但在扩容时是 O(n)）。理解这些底层差异，让我们能与 AI 进行“结对编程”，从而做出更优决策。
2. Agentic AI 与内存优化
在未来的边缘计算场景中，例如在 IoT 设备上运行轻量级 Agent，内存非常宝贵。我们可能需要放弃标准的托管集合，转而使用 INLINECODE73397fa3 或 INLINECODE0b1a4cbb 来操作栈上的数据，甚至使用 ArrayPool 来租用数组以减少 GC（垃圾回收）的压力。这对于延长设备电池寿命至关重要。
// 使用 ArrayPool 优化高频调用的场景
using System.Buffers;
public void ProcessDataLargeScale()
{
// 从共享池中租用数组，而不是直接 new
var buffer = ArrayPool.Shared.Rent(1024);
try
{
// 处理数据...
buffer[0] = 2026;
}
finally
{
// 归还数组，避免产生 GC 压力
ArrayPool.Shared.Return(buffer);
}
}
3. 避免常见的陷阱
我们踩过很多坑，这里分享两个最经典的：
- Struct 的陷阱：在 INLINECODE4abed12c 或 INLINECODE87d23c1c 中，由于结构体是值类型，每次读取都会发生复制。如果你的结构体很大，请务必使用 INLINECODE26280ff9 或者使用 INLINECODE70b595cf (配合
Span)。 - 闭包变量捕获：在
List.ForEach或 LINQ 查询中，如果捕获了循环变量，可能会导致逻辑错误。这在 AI 生成的代码中经常出现，我们需要在 Code Review 中重点关注。
总结
从 INLINECODE40fd7abf 的早期遗产到 INLINECODE4b91669d 的类型安全，再到 System.Collections.Concurrent 的高并发支持，C# 的集合体系一直在进化。到了 2026 年，随着云原生和 AI 的深度融合，我们作为工程师，不仅要会用这些工具，更要懂得如何在特定的业务场景下——无论是高吞吐量的 Serverless 函数，还是低延迟的边缘计算节点——做出最佳的技术选型。
希望这篇文章能帮助你更好地理解 C# 集合的深层逻辑，并在下一次面对性能瓶颈时，能胸有成竹地解决问题。