如何优化C# Parallel.ForEach性能-乐工具技术知识

要优化 C# 中的 Parallel.ForEach 性能，您可以采取以下措施：

避免共享状态：确保在 Parallel.ForEach 循环中没有共享状态。共享状态可能导致竞争条件和数据不一致。如果需要使用共享数据，请使用线程安全的数据结构（如 ConcurrentQueue 或 ConcurrentDictionary）或使用锁来同步对共享资源的访问。
适当选择并行度：Parallel.ForEach 的性能取决于可用的处理器核心数。过多的并行任务可能导致上下文切换和资源争用，而过少的并行任务则可能无法充分利用多核处理器的性能。可以通过调整 ParallelOptions 对象的 MaxDegreeOfParallelism 属性来控制并行任务的数量。但是，请注意，不要将这个值设置得太高，以免导致系统资源耗尽。
优化数据结构：使用适合并行处理的数据结构，如数组、List 或 ConcurrentQueue。避免使用链表或其他可能导致线程争用的数据结构。
减少任务开销：尽量减小每个并行任务的处理时间。这可以通过优化算法、减少不必要的计算和内存分配等方式实现。
使用任务并行库（TPL）的其他功能：除了 Parallel.ForEach，TPL 还提供了许多其他功能，如 Task、Parallel.ForEach 的替代品 Parallel LINQ (PLINQ) 和 Task Parallel Library (TPL) 的其他成员。根据具体需求选择合适的功能，以获得更好的性能。
分析和调试：使用性能分析工具（如 Visual Studio 的性能分析器）来确定性能瓶颈。这些工具可以帮助您识别哪些代码行或函数调用最耗时，从而针对性地进行优化。
考虑硬件和操作系统限制：并行处理性能受到硬件（如 CPU 核心数、内存大小和速度）和操作系统（如线程调度策略）的限制。确保您的硬件和操作系统配置适合并行处理任务。
避免过度并行化：虽然并行处理可以提高性能，但过度并行化可能导致系统资源耗尽、线程争用和性能下降。因此，在优化 Parallel.ForEach 时，请权衡并行任务的数量和系统资源的可用性。