本文探讨了 C# 中 Parallel.ForEach
和 Task
系列(特别是 Task.WhenAll
、Task.Run
等)之间的主要区别。两者都有助于并发或并行代码执行,但它们的应用程序、行为和任务处理有很大不同。
并行.ForEach:
Parallel.ForEach
是 System.Threading.Tasks
命名空间的成员,支持对集合进行并行迭代。它自动在线程池中的可用线程之间分配工作负载,对于 CPU 密集型操作来说非常高效。
主要特点:
- 并行执行:迭代在多个线程上同时运行。
- 线程池依赖:它利用线程池;您不直接管理线程的创建或生命周期。
- 同步操作(默认): 执行会阻塞,直到处理完整个集合。
- CPU 密集型任务优化: 最适合线程独立运行的 CPU 密集型操作。
示例:
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($"Processing item: {item} on thread {Task.CurrentId}"); }); Console.WriteLine("All items processed."); } }
任务(Task.Run、Task.WhenAll):
Task.Run
和 Task.WhenAll
提供对异步和并行执行的精细控制。虽然 Task.Run
可以卸载 CPU 密集型工作,但它经常与 I/O 密集型任务的异步代码配合使用。
主要特点:
- 异步执行:任务主要处理异步编程,尤其是 I/O 密集型操作(网络调用、数据库访问)。
-
任务管理:手动创建、管理和等待任务(使用
Task.WhenAll
、Task.WhenAny
)。 - 增强的灵活性:可以单独或分组创建和管理任务,提供细粒度的控制。
-
I/O 密集型任务优化: 虽然可用于 CPU 密集型任务,但
Task.Run
在需要异步行为的场景中表现出色。
示例:
using System; using System.Threading.Tasks; class Program { static void Main(string[] args) { var items = new[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 }; Parallel.ForEach(items, item => { // Simulate CPU-intensive task (e.g., complex calculation) Console.WriteLine($"Processing item: {item} on thread {Task.CurrentId}"); }); Console.WriteLine("All items processed."); } }
键差总结:
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. |
线程控制
- 任务类型
Parallel.ForEach
>:Task.Run
>
Task.WhenAll
您将CPU结合的任务分为独立的工作单位。
- >同步执行是可以接受的。
- >
- >使用
i/o绑定的任务涉及。
需要对任务管理,取消或同步的颗粒状控制。Parallel.ForEach
>
Task.Run
需要结合并行性和异步。Task.WhenAll
>
以上是任务和并行的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

C#和C 的主要区别在于语法、内存管理和性能:1)C#语法现代,支持lambda和LINQ,C 保留C特性并支持模板。2)C#自动内存管理,C 需要手动管理。3)C 性能优于C#,但C#性能也在优化中。

在C 中处理XML数据可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2库。1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM适合小文件,SAX适合大文件。2)生成XML文件:将数据结构转换为XML格式并写入文件。通过这些步骤,可以有效地管理和操作XML数据。

在C 中处理XML数据结构可以使用TinyXML或pugixml库。1)使用pugixml库解析和生成XML文件。2)处理复杂的嵌套XML元素,如书籍信息。3)优化XML处理代码,建议使用高效库和流式解析。通过这些步骤,可以高效处理XML数据。

C 在性能优化方面仍然占据主导地位,因为其低级内存管理和高效执行能力使其在游戏开发、金融交易系统和嵌入式系统中不可或缺。具体表现为:1)在游戏开发中,C 的低级内存管理和高效执行能力使得它成为游戏引擎开发的首选语言;2)在金融交易系统中,C 的性能优势确保了极低的延迟和高吞吐量;3)在嵌入式系统中,C 的低级内存管理和高效执行能力使得它在资源有限的环境中非常受欢迎。

C XML框架的选择应基于项目需求。1)TinyXML适合资源受限环境,2)pugixml适用于高性能需求,3)Xerces-C 支持复杂的XMLSchema验证,选择时需考虑性能、易用性和许可证。

C#适合需要开发效率和类型安全的项目,而C 适合需要高性能和硬件控制的项目。 1)C#提供垃圾回收和LINQ,适用于企业应用和Windows开发。 2)C 以高性能和底层控制着称,广泛用于游戏和系统编程。

C 代码优化可以通过以下策略实现:1.手动管理内存以优化使用;2.编写符合编译器优化规则的代码;3.选择合适的算法和数据结构;4.使用内联函数减少调用开销;5.应用模板元编程在编译时优化;6.避免不必要的拷贝,使用移动语义和引用参数;7.正确使用const帮助编译器优化;8.选择合适的数据结构,如std::vector。

C 中的volatile关键字用于告知编译器变量值可能在代码控制之外被改变,因此不能对其进行优化。1)它常用于读取可能被硬件或中断服务程序修改的变量,如传感器状态。2)volatile不能保证多线程安全,应使用互斥锁或原子操作。3)使用volatile可能导致性能slight下降,但确保程序正确性。


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