Parallel.ForEach需要使用AsParallel()吗？

Question

ParallelEnumerable有一个静态成员AsParallel。如果我有一个IEnumerable<T>并想使用Parallel.ForEach，这是否意味着我应该始终使用AsParallel？

例如，下面两个示例（其他一切相等）都正确吗？

不使用AsParallel：

List<string> list = new List<string>();
Parallel.ForEach<string>(GetFileList().Where(file => reader.Match(file)), f => list.Add(f));

或者使用 AsParallel？

List<string> list = new List<string>();
Parallel.ForEach<string>(GetFileList().Where(file => reader.Match(file)).AsParallel(), f => list.Add(f));

- dkackman

Answer 1

这取决于被调用的内容，它们是不同的问题。

.AsParallel() 并行化枚举而不是任务的委派。

Parallel.ForEach 并行化了循环，为每个元素分配任务到工作线程中执行。

因此，除非你的源枚举从变成并行获益（例如，reader.Match(file) 的开销很大），它们是相等的。对于您最后的问题，是的，两种方法也都是正确的。

另外，还有一种构造方式可以让代码变得更简洁，同时仍能最大限度地发挥PLINQ的优势：

GetFileList().Where(file => reader.Match(file)).ForAll(f => list.Add(f));

- Nick Craver

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嗯...并行枚举到底是什么？或者至少如何将该并行化与任务委派分开？ - dkackman

@dkackman .AsParallel()准备了用于并行执行的枚举，特别是在这种情况下是.SelectMany()的并行版本。想象一下一个有繁重Where子句但没有顺序的枚举，我们可以通过尽可能多地在多个内核上同时评估where子句，将下一个枚举传递给下一个可用线程，从而使其快近 n 倍。之后我们处理该结果的方式也可以以相同的方式处理，即在一个线程中同步处理或根据可用协处理器分布处理，这就是Parallel.ForEach或.ForAll部分。明白了吗？ - Nick Craver

那很有道理。谢谢Nick。 - dkackman