如何在Async GRPC调用中高效管理内存，解决fire and forget内存过高问题

1. GRPC是否支持真正的fire and forget调用？ #

原生不支持。GRPC底层基于HTTP/2协议设计，协议规范要求所有RPC调用必须形成请求-响应的闭环，哪怕是空响应，客户端侧发起调用生成的Task、请求上下文以及关联的参数对象，都会被持续持有直到收到服务端响应、或调用超时、或连接断开，这就是你遇到内存持续上涨的核心原因。

2. 是否可以搭建显式不返回响应的GRPC服务？ #

不可以。GRPC的IDL语法不允许定义无返回值的RPC方法，你所用的EmptyResponse本质仍然是合法的响应类型，服务端必须返回响应报文，否则客户端的调用上下文会一直挂起到超时才会释放，反而会拉长内存占用的时间，加剧内存问题。

3. 可用的优化方案 #

你可以根据业务对可靠性的要求，选择以下成本较低的方案：

• 最低改造成本方案：服务端先返回响应再异步处理业务
  不需要修改现有proto定义，仅调整服务B的PublishRevision接口实现：服务端收到RevisionRequest后，先将请求写入本地内存队列/本地持久化队列，立刻返回EmptyResponse，再由后台异步线程消费队列完成实际的外部事件发布逻辑。这种方式下客户端调用后几毫秒就能拿到响应，Task和关联的1MB大小的revision对象会立刻被GC回收，从根源上解决内存堆积问题，同时不丢失请求可靠性。
• 批量发送优化方案
  修改proto新增批量发布接口：

  rpc BatchPublishRevision (BatchRevisionRequest) returns (EmptyResponse) {}
  message BatchRevisionRequest{
    repeated RevisionRequest items = 1;
  }
  

  服务A侧先将待发送的revision存入本地缓冲队列，攒够指定数量（比如10个）或者达到指定间隔（比如100ms）后再发起一次批量调用，几千次单次调用可以合并为几十次批量调用，大幅降低Task和上下文的内存占用。
• 补充：现有FireAndForget写法的风险修复
  你当前所用的_ = grpcClient.PublishRevisionAsync(revision);写法存在未处理异常的风险，如果调用抛出异常会直接导致进程崩溃，建议补充异常捕获的扩展方法：

  public static void FireAndForget(this Task task, ILogger logger)
  {
      _ = task.ContinueWith(t =>
      {
          if (t.IsFaulted)
          {
              logger.LogError(t.Exception, "Fire and forget GRPC调用异常");
          }
      }, TaskContinuationOptions.OnlyOnFaulted);
  }
  

  调用时改为grpcClient.PublishRevisionAsync(revision).FireAndForget(logger);即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3695992