Parallel.For适用于索引可控的固定范围计算密集型循环，Parallel.ForEach适用于遍历集合且无需索引的场景；二者均要求迭代独立、无顺序依赖，并需注意线程安全与性能调优。
Parallel.For 和 Parallel.ForEach 是 .NET 提供的高层并行循环封装，能自动把迭代任务分发到线程池线程上执行，省去手动管理线程、同步和分区的麻烦。它们不是万能加速器，适用场景明确：计算密集、各次迭代相互独立、无强顺序依赖。
什么时候该用 Parallel.For
适合用索引控制的固定范围循环，比如对数组或列表按位置做批量计算：
- 处理大型数组（如图像像素处理、数值计算）
- 需要明确知道当前下标（例如写入结果数组时需对应索引）
- 循环边界确定且不随执行过程变化
示例：对 double 数组每个元素开平方并存回原位
Parallel.For(0, data.Length, i => data[i] = Math.Sqrt(data[i]));什么时候该用 Parallel.ForEach
更适合遍历集合本身（尤其是 IEnumerable
- 处理 List
、Dictionary 或 LINQ 查询结果 - 集合项本身携带完整上下文（如处理一批订单对象）
- 想复用现有 foreach 逻辑，只加并行能力
示例：并发发送多封邮件
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必须注意的几个坑
并行 ≠ 线程安全。以下操作在并行循环里极易出错：
- 共享变量累加（如 int sum = 0; → 改用 ParallelLoopState 或 Interlocked）
- 往非线程安全集合 Add（如 List
→ 改用 ConcurrentBag 或局部收集后合并） - 修改同一文件、数据库连接或静态资源（需加锁或隔离访问）
- 依赖执行顺序（如前一项输出是后一项输入 → 不适合用并行）
简单调优小技巧
默认行为已足够好，但遇到性能瓶颈可微调：
- 用 ParallelOptions 指定最大并行度（MaxDegreeOfParallelism），避免过度争抢 CPU
- 对极小数据集（如少于 100 项），并行开销可能大于收益，先测再改
- 用 ParallelLoopState.Stop() 提前退出（比 break 更高效，其他线程会尽快终止）
基本上就这些。用对了场景，两行代码就能榨干多核 CPU；用错了，反而比普通 for 慢还难调试。
