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

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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

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

2. 使用 ParallelOptions 控制并行度

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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

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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

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// 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

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// 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。