C#高并发与并行理解处理

1.什么是IO密集型任务/CPU密集型任务

1.IO密集型任务：

**定义：**任务核心逻辑不依赖CPU计算，而是大部分时间等待外部IO（指程序与外部设备（如：磁盘，网络，数据库，键盘鼠标）的数据交互）操作；

简单说：CPU在"等"，没干活

核心特征：

等待事件远大于计算时间；

CPU利用率低：若用单线程处理IO密集型任务，CPU会频繁处于"空闲等待"，资源浪费

并发价值高：可以通过多线程/异步，同时去处理其他任务，提高单位时间内任务吞吐量

注意：绝不用 "单线程同步"：正确做法是用async/await异步，让 CPU "同时处理多个等待中的 IO 任务"。

异步的核心："非阻塞等待"CPU无需等待IO完成，可继续处理其他任务，IO处理完成再回调处理结果，最大化CPU利用率。

2.CPU密集型任务

**定义：**CPU始终处于"满负荷工作"状态，直到计算完成；

核心特征：

计算时间远大于等待时间；

CPU利用率高：单线程处理时，CPU 会被 100% 占用（直到任务完成），但仅能利用一个 CPU 核心，多核 CPU 资源被浪费；那多线程和多核CPU是什么关系

并行价值高；

注意：CPU 密集型任务：绝不用 "大量线程并行"

若为 CPU 密集型任务创建远超 CPU 核心数的线程（如 16 核 CPU 创建 100 个线程），会导致线程频繁切换（上下文切换开销），反而降低计算效率。正确做法是用Parallel或控制线程数（如线程数 = CPU 核心数），避免切换浪费。

2.高并发概念和技术实现

概念：是指系统在单位时间内处理大量同时发生的请求或者任务的能力；

关键特征：

🔁 逻辑上的同时：通过时间片轮转模拟同时执行

⚡ I/O密集型：适合网络请求、文件操作、数据库访问

🧵 少量线程服务大量请求：线程数可能远大于CPU核心数

🎯 提高资源利用率：在等待I/O时释放线程处理其他任务

技术实现

1.asybc/await
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// Web API 中的高并发处理
[ApiController]
public class ProductsController : ControllerBase
{
    [HttpGet("{id}")]
    public async Task<IActionResult> GetProduct(int id)
    {
        // 异步数据库查询 - I/O等待时线程可处理其他请求
        var product = await _dbContext.Products.FindAsync(id);
        
        // 异步调用外部API
        var reviews = await _httpClient.GetStringAsync($"https://api.reviews.com/products/{id}");
        
        return Ok(new { product, reviews });
    }
}
2.大量异步任务管理（使用SemaphoreSlim）

注：可对同时访问资源或者资源池的线程数加以限制；精细控制特定操作的并发度
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// 限制数据库连接并发访问
var dbSemaphore = new SemaphoreSlim(10);
async Task QueryDatabase()
{
    await dbSemaphore.WaitAsync();
    try { /* 使用连接 */ }
    finally { dbSemaphore.Release(); }
}

2.并行（Parallelist）概念和技术实现

核心概念：并行是多核CPU真正同时执行多个计算任务；

关键特征：

⚡ 物理上的同时：多个CPU核心同时工作
🔢 CPU密集型：适合数学计算、图像处理、数据分析
⚖️ 任务数 ≈ CPU核心数：最大化利用计算资源
🎯 提高计算吞吐量：缩短总体计算时间

技术实现：

1.Parallel类

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// 数据并行处理
public void ProcessImagesInParallel(List<Image> images)
{
    Parallel.ForEach(images, image =>
    {
        // 每个图像在独立CPU核心上处理
        image.Resize(800, 600);
        image.ApplyFilter(FilterType.Sharpen);
        image.SaveToDisk();
    });
    
    Console.WriteLine("所有图像处理完成");
}

2.PLINQ(并行LINQ)

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// 大数据集并行查询
public List<Customer> FindHighValueCustomers(List<Customer> customers)
{
    return customers.AsParallel()
        .WithDegreeOfParallelism(Environment.ProcessorCount)
        .Where(c => c.TotalPurchases > 10000)
        .Where(c => c.IsActive)
        .OrderByDescending(c => c.TotalPurchases)
        .ToList();
}

3.任务并行库

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// 复杂计算任务的并行执行
public async Task<double[]> ComputeComplexResultsAsync()
{
    var tasks = new Task<double>[4];
    
    // 同时执行多个计算任务
    tasks[0] = Task.Run(() => CalculatePi(1000000));
    tasks[1] = Task.Run(() => CalculateE(1000000));
    tasks[2] = Task.Run(() => CalculatePrimeNumbers(100000));
    tasks[3] = Task.Run(() => CalculateFibonacci(1000));
    
    return await Task.WhenAll(tasks);
}

4.核心区别对比

特性高并发（Concurrency）并行（Parallelism）

目标 提高资源利用率提高计算吞吐量

执行方式 逻辑并发（交替执行）物理并发（同时执行）

适用场景 I/O密集型操作 CPU密集型操作

线程关系 线程数 ≫ 核心数线程数 ≈ 核心数

关键技术 async/await, Task Parallel, PLINQ

性能瓶颈 I/O速度、网络延迟 CPU计算能力

典型应用 Web服务器、数据库科学计算、图像处理

特性	高并发（Concurrency）	并行（Parallelism）
目标	提高资源利用率	提高计算吞吐量
执行方式	逻辑并发（交替执行）	物理并发（同时执行）
适用场景	I/O密集型操作	CPU密集型操作
线程关系	线程数 ≫ 核心数	线程数 ≈ 核心数
关键技术	async/await, Task	Parallel, PLINQ
性能瓶颈	I/O速度、网络延迟	CPU计算能力
典型应用	Web服务器、数据库	科学计算、图像处理