C#的并行编程是什么？如何使用？

C#的并行编程通过Parallel类、Task和PLINQ实现多任务同时处理，提升性能。Parallel类适用于独立循环迭代的并行化，如Parallel.ForEach和Parallel.For；Task用于异步操作，配合Task.Run将耗时任务放入线程池，结合async/await保持程序响应性；PLINQ通过.AsParallel()将LINQ查询并行化，适合计算密集型数据处理，可提升大数据集的处理效率。

C#的并行编程，简单来说，就是让你的程序能够同时处理多个任务，从而更充分地利用现代多核处理器的计算能力，以达到提升性能和响应速度的目的。它不是让你的代码“更快”地执行一个任务，而是让它能够“同时”处理多个独立的任务，就像一个团队分工合作，而不是一个人从头到尾包揽所有工作。这背后的核心思想，就是把一个大问题拆解成若干个可以独立解决的小问题，然后让它们并行运行。

解决方案

在C#中，实现并行编程主要依赖于.NET框架提供的

System.Threading.Tasks

Parallel

Task

• Parallel类： 这是最直接、最易用的并行化工具，特别适合处理循环中的独立迭代。当你有一个

  for

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  循环或

  foreach

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  循环，并且每次迭代的操作互不依赖时，

  Parallel.For

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  和

  Parallel.ForEach

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  能让你以最少的代码改动实现并行化。

  using System;
  using System.Collections.Generic;
  using System.Linq;
  using System.Threading;
  using System.Threading.Tasks;
  using System.Collections.Concurrent; // 用于线程安全集合
  
  public class ParallelExample
  {
      public static void Run()
      {
          List<int> numbers = Enumerable.Range(1, 1_000_000).ToList();
          ConcurrentBag<double> results = new ConcurrentBag<double>(); // 使用线程安全集合
  
          Console.WriteLine("开始使用 Parallel.ForEach 处理大量数据...");
  
          Parallel.ForEach(numbers, num =>
          {
              // 模拟一个耗时的计算操作
              double res = Math.Sqrt(num * num + num);
              // 注意：这里使用ConcurrentBag是线程安全的，如果使用List.Add()则需要加锁
              results.Add(res);
          });
  
          Console.WriteLine($"Parallel.ForEach 完成，处理了 {results.Count} 个元素。");
  
          // 也可以使用Parallel.For
          double[] arrayResults = new double[1_000_000];
          Parallel.For(0, numbers.Count, i =>
          {
              arrayResults[i] = Math.Sqrt(numbers[i] * numbers[i] + numbers[i]);
          });
          Console.WriteLine($"Parallel.For 完成，处理了 {arrayResults.Length} 个元素。");
      }
  }

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  这里有个小陷阱，如果你在

  Parallel.ForEach

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  内部修改共享数据（比如一个普通的

  List<T>

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  ），就必须小心处理线程同步问题，否则很可能出现竞态条件导致数据损坏或异常。我这里用了

  ConcurrentBag<T>

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  ，它就是专门为多线程环境设计的线程安全集合，能省去手动加锁的麻烦。
  

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• Task和Task.Run：

  Task

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  是.NET中表示一个异步操作的核心抽象。

  Task.Run

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  则是一个非常方便的辅助方法，它能将你提供的同步方法（lambda表达式或委托）提交到线程池中执行，并返回一个

  Task

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  对象，你可以用它来跟踪操作的完成情况或获取结果。这对于将耗时操作从主线程（比如UI线程）卸载到后台线程，以保持应用响应性非常有用。

  public class TaskExample
  {
      public static async Task Run()
      {
          Console.WriteLine("主线程开始执行...");
  
          // 启动一个后台任务，模拟耗时的数据获取
          Task<string> fetchDataTask = Task.Run(() =>
          {
              Console.WriteLine($"Task {Task.CurrentId} 开始模拟获取数据...");
              Thread.Sleep(2500); // 模拟2.5秒的耗时操作
              Console.WriteLine($"Task {Task.CurrentId} 模拟获取数据完成。");
              return "这是从模拟远程服务获取的数据";
          });
  
          Console.WriteLine("主线程继续执行其他操作，不被阻塞...");
  
          // 启动多个任务并行执行
          List<Task> tasks = new List<Task>();
          for (int i = 0; i < 3; i++)
          {
              int taskId = i + 1; // 捕获变量
              tasks.Add(Task.Run(() =>
              {
                  Console.WriteLine($"任务 {taskId} 开始执行...");
                  Thread.Sleep(new Random().Next(1000, 3000)); // 随机耗时
                  Console.WriteLine($"任务 {taskId} 执行完成。");
              }));
          }
  
          // 等待所有并行任务完成
          await Task.WhenAll(tasks);
          Console.WriteLine("所有并行任务都完成了。");
  
          // 等待第一个任务完成并获取结果
          string data = await fetchDataTask; // await会非阻塞地等待任务完成
          Console.WriteLine($"主线程获取到数据: {data}");
  
          Console.WriteLine("主线程所有操作完成。");
      }
  }

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  Task

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  的强大之处在于它与

  async/await

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  关键字的结合，这让异步编程变得非常自然和易读。你可以用

  await

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  来等待一个

  Task

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  完成，而不会阻塞当前线程，这对于构建响应式UI或高并发的Web服务至关重要。

• PLINQ (Parallel LINQ)： 如果你的项目中大量使用了LINQ查询，并且这些查询是计算密集型的，PLINQ能让你以声明式的方式轻松实现并行化。你只需要在LINQ查询的开头加上一个

  .AsParallel()

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  方法。

  public class PLINQExample
  {
      public static void Run()
      {
          List<int> bigNumbers = Enumerable.Range(1, 20_000_000).ToList();
  
          Console.WriteLine("开始使用 PLINQ 进行并行查询...");
  
          // 使用AsParallel()将LINQ查询并行化
          var evenNumbersParallel = bigNumbers.AsParallel()
                                              .Where(n => n % 2 == 0)
                                              .Select(n => n * 2) // 模拟一些计算
                                              .ToList();
  
          Console.WriteLine($"PLINQ 找到并处理了 {evenNumbersParallel.Count} 个偶数。");
  
          // 也可以控制并行度
          var limitedParallel = bigNumbers.AsParallel()
                                          .WithDegreeOfParallelism(Environment.ProcessorCount / 2) // 只用一半的核心
                                          .Where(n => n % 3 == 0)
                                          .ToList

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