Parallel.ForEach ou Task.Factory.StartNew : lequel offre de meilleures performances en programmation parallèle C# ?

Programmation parallèle C# : Parallel.ForEach et Task.Factory.StartNew Analyse des performances

Dans la programmation parallèle C#, les développeurs doivent souvent choisir d'utiliser Parallel.ForEach ou Task.Factory.StartNew. Les deux peuvent traiter les éléments d’une collection en parallèle, mais diffèrent sur des points clés qui ont un impact sur les performances et l’utilisation des ressources.

Comparaison d'exécution parallèle

Parallel.ForEach utilise Partitioner pour distribuer les collections en éléments de travail. Cette approche minimise les frais généraux en regroupant les projets plutôt qu'en créant des tâches distinctes pour chaque projet. Cette efficacité est particulièrement importante pour les grandes collections, car elle réduit le temps d'exécution et le besoin de threads de pool de threads.

En revanche, Task.Factory.StartNew planifie une tâche pour chaque élément de la collection. Bien que les résultats soient similaires, la surcharge qu'elle introduit devient importante pour les grandes collections, ce qui entraîne des temps d'exécution plus lents.

Comportement synchronisé

Une autre différence clé est la synchronisation. Parallel.ForEach s'exécute de manière synchrone par défaut, ce qui signifie qu'il bloque le thread appelant jusqu'à la fin de l'opération. Pour implémenter une exécution asynchrone, vous pouvez utiliser Task.Factory.StartNew() pour envelopper Parallel.ForEach.

Autres considérations

Pour les scénarios avancés, Parallel.ForEach permet de personnaliser le partitionneur utilisé via diverses surcharges. Ce contrôle permet aux développeurs d'adapter les stratégies de partitionnement à des besoins spécifiques.

Conclusion

Lors du choix entre Parallel.ForEach et Task.Factory.StartNew, les principales considérations sont les performances et la synchronisation. Pour les opérations parallèles sur de grandes collections, Parallel.ForEach offre une plus grande efficacité en minimisant les frais généraux et en exploitant le partitionnement. Pour les scénarios nécessitant une exécution asynchrone, l’encapsulation de Parallel.ForEach avec Task.Factory.StartNew() peut offrir de la flexibilité tout en conservant les avantages du partitionnement.

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