在C#中進行異步開發時處理大數據量，可以采用以下幾種策略：

1. 使用異步流（Async Streams）：異步流允許你以異步方式處理大量數據。這可以避免在處理大量數據時阻塞主線程。你可以使用IAsyncEnumerable<T>和IEnumerable<Task<T>>接口來實現異步流。

public async IAsyncEnumerable<int> ProcessLargeDataAsync()
{
    for (int i = 0; i < largeDataSize; i++)
    {
        await Task.Delay(100); // 模擬耗時操作
        int result = ProcessData(i);
        yield return result;
    }
}

2. 使用Task和async/await：當你需要處理大量數據時，可以將任務分割成多個較小的任務，并使用Task.WhenAll等待所有任務完成。這可以避免長時間運行的任務阻塞主線程。

public async Task ProcessLargeDataAsync()
{
    var tasks = new List<Task>();

    for (int i = 0; i < largeDataSize; i++)
    {
        tasks.Add(ProcessDataAsync(i));
    }

    await Task.WhenAll(tasks);
}

3. 使用Parallel LINQ (PLINQ)：PLINQ允許你以并行方式處理大量數據。這可以利用多核處理器的優勢，提高處理速度。

public async Task ProcessLargeDataAsync()
{
    var results = largeDataList
        .AsParallel()
        .Select(async i => await ProcessDataAsync(i))
        .ToList();

    await Task.WhenAll(results);
}

4. 使用內存映射文件（Memory-Mapped Files）：內存映射文件允許你將大文件映射到內存中，這樣可以高效地讀取和寫入大量數據。你可以使用System.IO.MemoryMappedFiles命名空間中的類來實現內存映射文件。

5. 使用流式處理（Streaming）：流式處理允許你以逐個數據塊的方式處理大量數據。這可以避免一次性加載整個數據集到內存中，從而降低內存使用。你可以使用System.IO.Stream類來實現流式處理。

總之，在C#中進行異步開發時處理大數據量，需要根據具體場景選擇合適的策略。通常，結合多種策略可以實現更好的性能和可擴展性。