Parallel.ForEach 是否需要 AsParallel()答案

【问题标题】：Does Parallel.ForEach require AsParallel()Parallel.ForEach 是否需要 AsParallel()
【发布时间】：2010-02-16 01:29:03
【问题描述】：

ParallelEnumerable 有一个静态成员 AsParallel。如果我有一个IEnumerable<T> 并想使用Parallel.ForEach，这是否意味着我应该始终使用AsParallel？

例如这两个都正确吗（其他都一样）？

没有AsParallel:

List<string> list = new List<string>();
Parallel.ForEach<string>(GetFileList().Where(file => reader.Match(file)), f => list.Add(f));

或AsParallel？

List<string> list = new List<string>();
Parallel.ForEach<string>(GetFileList().Where(file => reader.Match(file)).AsParallel(), f => list.Add(f));

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这取决于所调用的内容，它们是不同的问题。

.AsParallel() 并行化枚举而不是任务委派。

Parallel.ForEach 并行化循环，将任务分配给每个元素的工作线程。

因此，除非您的源枚举从并行化中获益（例如，reader.Match(file) 很昂贵），否则它们是相等的。对于您的最后一个问题，是的，两者也是正确的。

此外，您可能还想看看另一种结构，它可以稍微缩短它，但仍能最大限度地利用 PLINQ：

GetFileList().Where(file => reader.Match(file)).ForAll(f => list.Add(f));

【讨论】：

嗯......到底什么是并行化枚举？或者至少如何将并行化与任务委派分开？
@dkackman .AsParallel() 准备好并行执行的计数，特别是在这种情况下.SelectMany() 的并行版本。考虑一个有大量 Where 子句但没有顺序的枚举，我们可以在尽可能多的内核上同时评估 where 子句，将枚举中的下一个提供给下一个可用线程，使其几乎快 n 倍。我们对该结果所做的事情也可以在之后以相同的方式处理，或者在一个线程中同步，或者在可用时跨内核分布，这就是 Parallel.ForEach 或 .ForAll 部分，有意义吗？
确实有道理。谢谢尼克。