Task.Run +Task.WhenAll 与 Paraller之一

在C#中，Task.Run配合Task.WhenAll和Parallel类都是用于并行处理以提高性能的常见方法，但它们的使用场景和内部机制有所不同。

1. Task.Run + Task.WhenAll

这种方法适用于I/O密集型操作（如网络请求、文件读写等）或CPU密集型操作，但更侧重于异步操作。它通过将多个任务并行启动，然后等待所有任务完成。
使用场景：

• 当操作是异步的（如使用async/await）时，这种方法更自然。
• 每个任务相对独立，不需要共享资源（如果共享资源，需要注意线程安全）。
• 任务数量不是特别大（虽然可以创建很多任务，但要注意资源限制）。

2. Parallel类

Parallel类（Parallel.For，Parallel.ForEach）主要用于数据并行，适用于CPU密集型操作，它使用多个线程来并行处理数据集合。它是基于任务的，但内部使用线程池，并且是同步的（阻塞当前线程直到所有操作完成）。
使用场景：

• CPU密集型操作，例如大量计算。
• 处理集合中的每个元素，且每个元素的处理是独立的（或通过线程安全的方式共享状态）。
• 当操作是同步的，并且你希望利用多核处理器。

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在C#中，Task.Run + Task.WhenAll 和 Parallel 类都是并行处理的技术，但适用场景和实现方式不同。以下是选择建议和对应的取消操作实现：

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一、如何选择？

特性	Task.Run + Task.WhenAll	Parallel
适用场景	I/O密集型操作、异步任务、独立任务	CPU密集型操作、数据并行处理
并行控制	手动控制（通过任务列表）	自动分区（通过ParallelOptions配置）
阻塞性	非阻塞（async/await）	阻塞（同步操作）
任务粒度	粗粒度（独立任务）	细粒度（数据集合元素）
异常处理	通过AggregateException捕获所有异常	同左
资源开销	较高（每个任务独立调度）	较低（优化线程池使用）

选择建议：

1. 优先用 Task.WhenAll：

   • 处理 I/O密集型 操作（如API调用、文件读写）
   • 需要 异步等待 结果时（避免阻塞线程）
   • 任务逻辑 独立且数量动态变化 时

2. 优先用 Parallel：

   • 处理 CPU密集型 计算（如图像处理、数值计算）
   • 需要 高效处理数据集合（如数组、列表的并行循环）
   • 需要 限制并发度（通过MaxDegreeOfParallelism）

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二、取消操作实现

1. Task.Run + Task.WhenAll 的取消

使用 CancellationTokenSource 传递取消令牌。

public async Task RunTasksWithCancellationAsync()
{
    var cts = new CancellationTokenSource();
    
    // 创建任务列表（传入取消令牌）
    var tasks = new List<Task>();
    for (int i = 0; i < 10; i++)
    {
        tasks.Add(Task.Run(() => DoWorkAsync(cts.Token), cts.Token));
    }

    // 外部触发取消（例如超时或用户操作）
    cts.CancelAfter(TimeSpan.FromSeconds(5)); // 5秒后自动取消

    try
    {
        await Task.WhenAll(tasks);
    }
    catch (OperationCanceledException)
    {
        Console.WriteLine("任务已取消");
    }
}

private async Task DoWorkAsync(CancellationToken token)
{
    while (!token.IsCancellationRequested)
    {
        await Task.Delay(1000, token); // 模拟异步操作
        token.ThrowIfCancellationRequested(); // 检查取消
    }
}

2. Parallel 的取消

通过 ParallelOptions 传递取消令牌。

public void RunParallelWithCancellation()
{
    var cts = new CancellationTokenSource();
    var options = new ParallelOptions
    {
        CancellationToken = cts.Token,
        MaxDegreeOfParallelism = 4 // 限制并发数
    };

    cts.CancelAfter(TimeSpan.FromSeconds(5)); // 5秒后取消

    try
    {
        Parallel.For(0, 100, options, (i, state) =>
        {
            options.CancellationToken.ThrowIfCancellationRequested();
            DoCpuBoundWork(i); // 模拟CPU密集型操作
        });
    }
    catch (OperationCanceledException)
    {
        Console.WriteLine("并行循环已取消");
    }
}

private void DoCpuBoundWork(int index)
{
    Thread.Sleep(500); // 模拟CPU工作
}

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三、关键注意事项

1. 资源释放：
   • 在取消后及时释放资源（如数据库连接、文件句柄）。
2. 取消响应：
   • 在循环或长时间操作中 定期检查 token.IsCancellationRequested。
3. 异常聚合：
   • 两者都会抛出 AggregateException，需遍历 InnerExceptions 处理具体错误。
4. 异步兼容性：
   • Parallel 不支持 async 委托（内部用同步方法），若需异步并行循环，使用 Task.WhenAll。

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四、总结

• Task.WhenAll：适合 异步、I/O密集型、异构任务。
• Parallel：适合 同步、CPU密集型、同构数据并行。
• 取消机制：统一通过 CancellationToken 实现，注意在任务内部定期检查取消状态。