在ASP.NET中处理大数据时，异步请求可以帮助提高应用程序的性能和响应能力。以下是一些建议和方法来处理大数据：

使用异步编程模型（APM）：ASP.NET提供了异步编程模型，通过使用BeginMethod和EndMethod方法，可以在不影响主线程的情况下执行长时间运行的操作。例如：

public void ProcessLargeDataAsync(){IAsyncResult result = this.BeginMethod();// 在等待过程中，主线程可以继续处理其他请求this.EndMethod(result);}

使用Task和async/await：从.NET 4.0开始，可以使用Task和async/await关键字来简化异步编程。例如：

public async Task ProcessLargeDataAsync(){await Task.Run(() =>{// 处理大数据的逻辑});}

使用HttpClient进行异步请求：当需要从其他服务器获取大量数据时，可以使用HttpClient类进行异步请求。例如：

public async Task<string> GetLargeDataAsync(string url){using (HttpClient client = new HttpClient()){HttpResponseMessage response = await client.GetAsync(url);response.EnsureSuccessStatusCode();return await response.Content.ReadAsStringAsync();}}

使用流处理大数据：当处理的数据量非常大时，可以考虑使用流（Stream）来逐步读取和处理数据。例如，可以使用StreamReader和StreamWriter进行异步读写操作。

public async Task ProcessLargeDataAsync(Stream inputStream, Stream outputStream){using (StreamReader reader = new StreamReader(inputStream)){using (StreamWriter writer = new StreamWriter(outputStream)){string line;while ((line = await reader.ReadLineAsync()) != null){// 处理每一行数据writer.WriteLine(line);}}}}

使用缓存：为了提高性能，可以考虑将经常访问的大数据缓存在内存中。可以使用ASP.NET的缓存机制，如MemoryCache或DistributedCache。

使用分页处理大数据：当需要展示大量数据时，可以考虑使用分页技术。这样，用户可以在浏览数据时只加载部分数据，而不是一次性加载所有数据。

优化数据库查询：当从数据库获取大量数据时，可以使用分页查询、索引和其他数据库优化技术来提高查询性能。

使用异步文件操作：当需要处理大量文件时，可以使用异步文件操作方法，如FileStream和FileAsyncReadAllText。

总之，在ASP.NET中处理大数据时，关键是使用异步编程模型和优化技术来提高应用程序的性能和响应能力。