Wann sollte ich Parallel.ForEach anstelle einer Foreach-Schleife in .NET verwenden?

Parallelisierung der Verarbeitung mit Parallel.ForEach

In der .NET-Programmierung führt die traditionelle foreach-Schleife Iterationen nacheinander, ein Element nach dem anderen, durch ein einzelner Thread. Dieser Ansatz kann zu einer langsameren Verarbeitung bei Aufgaben mit langwierigen oder intensiven Vorgängen führen.

Einführung in Parallel.ForEach

Die Parallel.ForEach-Methode ermöglicht eine parallele Verarbeitung durch die Nutzung mehrerer Threads . Diese Methode führt Iterationen gleichzeitig aus und teilt die Verarbeitungsaufgabe auf die verfügbaren Threads auf. Durch die Verteilung der Arbeitslast kann Parallel.ForEach die Ausführungszeit erheblich verbessern, insbesondere bei langsamen oder datenintensiven Prozessen.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Parallel.ForEach möglicherweise nicht immer schneller ist. Bei kurzen oder schnellen Prozessen kann der mit der Thread-Erstellung und -Verwaltung verbundene Mehraufwand die Leistungsvorteile überwiegen.

Beispiel für die Konvertierung in Parallel.ForEach

Betrachten Sie den folgenden Code mit eine foreach-Schleife:

string[] lines = File.ReadAllLines(txtProxyListPath.Text);
List<string> list_lines = new List<string>(lines);

foreach (string line in list_lines)
{
    // Perform operations on each line
}

Um diesen Code umzuschreiben mit Parallel.ForEach:

Parallel.ForEach(list_lines, line =>
{
    // Perform operations on each line
});

In diesem Beispiel nimmt die Parallel.ForEach-Methode die list_lines-Auflistung als Eingabe und erstellt für jede Zeile einen neuen Thread, um die angegebenen Vorgänge parallel auszuführen.

Hauptunterschiede zwischen Foreach-Schleife und Parallel.ForEach

Feature	Foreach Loop	Parallel.ForEach
Iteration Style	Sequential	Parallel
Thread Usage	Single Thread	Multiple Threads
Framework Availability	All .NET frameworks	.NET 4.0 and newer
Overhead	Low for quick processes	Higher for quick processes due to thread creation and management
Performance	Faster for short and quick processes	Faster for lengthy and data-intensive processes

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