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71、C# Parallel.ForEach 详解

Parallel.ForEach 是 .NET Framework 4.0 引入的并行编程功能的一部分,位于 System.Threading.Tasks 命名空间中。它允许你对集合中的元素进行并行处理,可以显著提高处理大量数据时的性能。

基本用法

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;class Program
{static void Main(){List<int> numbers = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };// 基本形式Parallel.ForEach(numbers, number =>{Console.WriteLine($"Processing {number} on thread {Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}");// 处理逻辑});}
}

高级用法

1. 带分区器的 Parallel.ForEach

Parallel.ForEach(numbers, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 4 }, number =>
{Console.WriteLine($"Processing {number} with MaxDegreeOfParallelism = 4");
});

2. 使用 ParallelOptions 控制并行度

var options = new ParallelOptions
{MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount * 2, // 限制最大并行度CancellationToken = cancellationTokenSource.Token // 取消支持
};Parallel.ForEach(numbers, options, number =>
{// 处理逻辑
});

3. 带本地初始化和最终合并

Parallel.ForEach<int, long>(numbers, () => 0, // 本地初始化(number, loopState, localSum) =>{// 处理逻辑并返回本地状态localSum += number;return localSum;},(finalSum) =>{// 最终合并Console.WriteLine($"Partial sum: {finalSum}");Interlocked.Add(ref totalSum, finalSum);});

重要参数和特性

  • MaxDegreeOfParallelism:控制最大并行任务数
  • CancellationToken:支持取消操作
  • 分区策略:自动将集合划分为多个分区,默认使用范围分区
  • 异常处理:并行循环中的异常会被收集到 AggregateException 中

注意事项

  • 线程安全:确保对共享资源的访问是线程安全的
  • 顺序不保证:处理顺序与集合顺序无关
  • 资源消耗:过度并行化可能导致性能下降
  • 异常处理:需要适当处理 AggregateException

性能考虑

// 测量并行与非并行版本的性能差异
Stopwatch stopwatch = Stopwatch.StartNew();// 并行版本
Parallel.ForEach(numbers, number =>
{// 耗时操作
});stopwatch.Stop();
Console.WriteLine($"Parallel version took {stopwatch.ElapsedMilliseconds} ms");

实际应用示例

// 处理大量文件
string[] files = Directory.GetFiles(@"C:\LargeFolder");Parallel.ForEach(files, file =>
{try{ProcessFile(file);}catch (Exception ex){Console.WriteLine($"Error processing {file}: {ex.Message}");}
});

替代方案比较

  • Parallel.ForEach:适用于数据并行场景,自动分区
  • Task.WhenAll:适用于异步操作,更灵活的控制
  • PLINQ:适用于查询场景,语法更简洁

总结

Parallel.ForEach 是处理可并行化集合操作的强大工具,特别适合 CPU 密集型任务。正确使用时可以显著提高性能,但需要注意线程安全、资源管理和异常处理等问题。

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