假设我有一个当前在普通 foreach 循环中处理的项目列表。假设项目数明显大于核心数。根据经验，在我考虑将 for 循环重构为 Parallel.ForEach 之前，每个项目应该花费多少时间？
最佳答案
这是并行编程的核心问题之一。为了获得准确的答案，您仍然需要在确切的情况下进行测量。
然而，TPL 的一大优势是阈值比以前小得多，并且当您的工作项太小时您不会受到(同样多的)惩罚。
我曾经制作过一个包含 2 个嵌套循环的演示，我想展示只有外部循环应该并行运行。但是演示未能显示将两者都转换为 Parallel.For() 的显着缺点。
因此，如果您循环中的代码是独立的，那就去做吧。
#items/#cores 比率不是很相关，TPL 将划分范围并使用“正确”数量的线程。
关于c# - 使用 Parallel.Foreach 的最短项目处理时间，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7603327/