この記事では、C# における Parallel.ForEach
と Task
ファミリー (具体的には Task.WhenAll
、Task.Run
など) の主な違いについて説明します。どちらもコードの同時実行または並列実行を容易にしますが、アプリケーション、動作、タスク処理は大きく異なります。
Parallel.ForEach:
Parallel.ForEach
は、System.Threading.Tasks
名前空間のメンバーであり、コレクションの並列反復を可能にします。スレッド プール内の利用可能なスレッド間でワークロードを自動的に分散し、CPU バウンドの操作に対して非常に効率的であることが証明されています。
主な機能:
- 並列実行: 反復は複数のスレッドで同時に実行されます。
- スレッド プールの依存性: スレッド プールを利用します。スレッドの作成や存続期間を直接管理することはできません。
- 同期操作 (デフォルト): コレクション全体が処理されるまで実行をブロックします。
- CPU バウンド タスクの最適化: スレッドが独立して動作する CPU 集中型の操作に最適です。
例:
using System; using System.Threading.Tasks; class Program { static void Main(string[] args) { var items = new[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 }; Parallel.ForEach(items, item => { // Simulate CPU-intensive task (e.g., complex calculation) Console.WriteLine($"Processing item: {item} on thread {Task.CurrentId}"); }); Console.WriteLine("All items processed."); } }
タスク (Task.Run、Task.WhenAll):
Task.Run
と Task.WhenAll
は、非同期および並列実行をきめ細かく制御できます。 Task.Run
は CPU に依存する作業をオフロードできますが、I/O に依存するタスクの非同期コードと組み合わせて使用されることがよくあります。
主な機能:
- 非同期実行: タスクは主に非同期プログラミング、特に I/O バウンド操作 (ネットワーク呼び出し、データベース アクセス) を処理します。
-
タスク管理: タスクは手動で作成、管理され、待機されます (
Task.WhenAll
、Task.WhenAny
を使用)。 - 柔軟性の強化: タスクは個別またはグループで作成および管理できるため、きめ細かい制御が可能です。
-
I/O バウンド タスクの最適化: CPU バウンドのタスクにも使用できますが、
Task.Run
は非同期動作が必要なシナリオに優れています。
例:
using System; using System.Threading.Tasks; class Program { static void Main(string[] args) { var items = new[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 }; Parallel.ForEach(items, item => { // Simulate CPU-intensive task (e.g., complex calculation) Console.WriteLine($"Processing item: {item} on thread {Task.CurrentId}"); }); Console.WriteLine("All items processed."); } }
主な違いの要約:
Feature | Parallel.ForEach | Task.Run / Task.WhenAll |
---|---|---|
Primary Use Case | Parallel iteration for CPU-bound tasks. | Asynchronous and parallel execution (CPU/I/O). |
Thread Control | Less control; uses the thread pool. | Full control over task creation and execution. |
Execution Type | Synchronous (blocking). | Asynchronous (non-blocking unless awaited). |
Task Type | CPU-bound tasks (parallel for loop). | General-purpose tasks (CPU-bound or I/O-bound). |
Parallelism | Parallelism | Parallel or asynchronous. |
Error Handling | Exceptions thrown per iteration. |
Task.WhenAll aggregates exceptions. |
Performance | Automatic performance tuning. | Manual task distribution management. |
スレッド制御
- タスクの種類
並列処理
Parallel.ForEach
エラー処理- パフォーマンス
次の場合に を使用します。Task.Run
Task.WhenAll
- 複数のスレッドにわたる自動並列化が必要です。
- 同期実行は許容されます。
/
を使用します。
I/O バウンドのタスクが関係しています。Parallel.ForEach
Task.Run
タスクの管理、キャンセル、同期をきめ細かく制御する必要があります。Task.WhenAll
以上がタスクと並列の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。

Cの揮発性キーワードは、変数の値がコード制御の外側に変更され、したがって最適化できないことをコンパイラに通知するために使用されます。 1)センサー状態などのハードウェアまたは割り込みサービスプログラムによって変更される可能性のある変数の読み取りによく使用されます。 2)揮発性は、マルチスレッドの安全性を保証することはできず、Mutexロックまたは原子操作を使用する必要があります。 3)揮発性を使用すると、パフォーマンスがわずかに減少する可能性がありますが、プログラムの正確性を確保します。

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。


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