C#中的并行处理、并行查询的方法你用对了吗？
Parallel.ForEach
Parallel.ForEach 是一个用于在集合上并行执行迭代操作的强大工具。它通过有效地利用多核处理器的能力来提高性能。Parallel.ForEach 不仅能够简化并行编程，而且它在执行简单循环时可以提供比传统迭代更好的性能。
下面是一个简单的示例，演示了如何使用 Parallel.ForEach 并行处理一个整数列表：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
class Program
{
static void Main()
{
List<int> numbers = GetNumbers();
// 使用 Parallel.ForEach 并行处理整数列表
Parallel.ForEach(numbers, num =>
{
int result = ProcessNumber(num);
Console.WriteLine($"Processed {num} - Result: {result}");
});
Console.ReadLine();
}
static List<int> GetNumbers()
{
// 获取一个包含大量整数的列表
List<int> numbers = new List<int>();
for (int i = 1; i <= 10000; i++)
{
numbers.Add(i);
}
return numbers;
}
static int ProcessNumber(int number)
{
// 模拟一些计算密集型的操作
return number * number;
}
}在上面的例子中，Parallel.ForEach 会并行地处理 numbers 列表中的每个元素，并调用 ProcessNumber 方法。由于这个示例中的计算是相对简单的，因此并行化可能在性能上并不明显。实际上，Parallel.ForEach 对于处理更大规模的数据集或更复杂的计算任务时效果更为显著。
AsParallel
AsParallel 是 LINQ 中的方法，它能够将查询操作并行化。使用 AsParallel 可以使 LINQ 查询在多个处理器上并行执行，提高查询性能。它返回一个 ParallelQuery<T> 对象，支持并行执行 LINQ 操作。
下面是一个示例，展示了如何使用 AsParallel 在整数列表上执行并行 LINQ 查询：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
class Program
{
static void Main()
{
List<int> numbers = GetNumbers();
// 使用 AsParallel 在整数列表上执行并行 LINQ 查询
var result = numbers
.AsParallel()
.Where(num => num % 2 == 0) // 过滤偶数
.Select(num => num * num) // 对偶数取平方
.ToList();
// 输出结果
Console.WriteLine("Parallel LINQ Result:");
foreach (var num in result)
{
Console.WriteLine(num);
}
Console.ReadLine();
}
static List<int> GetNumbers()
{
// 获取一个包含大量整数的列表
List<int> numbers = new List<int>();
for (int i = 1; i <= 10000; i++)
{
numbers.Add(i);
}
return numbers;
}
}在上面的例子中，AsParallel 被用于将 LINQ 查询并行化。查询首先过滤出列表中的偶数，然后计算每个偶数的平方。最终结果是一个包含平方值的列表。这里的示例相对简单，但在处理更大规模或更复杂的数据时，AsParallel 可以显著提高性能。
区别与性能比较
区别：
- 用途不同：
- Parallel.ForEach 用于并行处理集合的元素，可以直接应用于循环迭代。
- AsParallel 用于将 LINQ 查询并行化，主要用于在 LINQ 查询中实现并行处理。
- 操作对象不同：
- Parallel.ForEach 操作集合的元素，需要提供一个委托来定义每个元素上的操作。
- AsParallel 操作 LINQ 查询，使得查询中的操作能够在并行上执行。
性能比较：
性能的相对优劣取决于具体的使用场景和数据集。通常来说：
- Parallel.ForEach 在直接的集合迭代操作中可能更为高效，特别是对于简单的计算密集型任务。
- AsParallel 更适合于在 LINQ 查询中进行并行处理，特别是对于需要进行筛选、映射和其他复杂操作的情况。
在实际应用中，建议根据任务的性质选择合适的工具。如果你有一个简单的集合迭代任务，Parallel.ForEach 可能更合适。如果你在进行复杂的查询操作，AsParallel 可能更适用。
在并行编程中，选择使用 Parallel.ForEach 还是 AsParallel 取决于任务的性质。在处理集合元素时，Parallel.ForEach 提供了直观且简单的方式；而在进行复杂的 LINQ 查询时，AsParallel 提供了更灵活的并行处理能力。在实际应用中，通过仔细分析任务需求和性能特征，可以更好地选择适当的工具来实现并行化。
