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Parallel.ForEach oder Task.Factory.StartNew: Was ist besser für die Parallelverarbeitung?

Susan Sarandon
Freigeben: 2025-01-12 09:12:42
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Parallel.ForEach or Task.Factory.StartNew: Which is Better for Parallel Processing?

Parallel.ForEach und Task.Factory.StartNew: Eine vergleichende Analyse für parallele Programmierung

Beim Parallelisieren von Vorgängen für Sammlungen sind Parallel.ForEach und Task.Factory.StartNew häufige Optionen. Beide nutzen den Thread-Pool, ihre Ansätze unterscheiden sich jedoch erheblich, was sich auf die Leistung auswirkt.

Parallel.ForEach: Optimierte Stapelverarbeitung

Parallel.ForEach verwendet ein Partitioner<T>, um die Sammlung effizient in kleinere, überschaubare Teile aufzuteilen. Diese Stapelverarbeitung minimiert den Overhead, da nicht für jedes einzelne Element eine Aufgabe erstellt werden muss.

Task.Factory.StartNew: Eine Aufgabe pro Element

Im Gegensatz zu Parallel.ForEach erstellt Task.Factory.StartNew eine separate Aufgabe für jedes Element in der Sammlung. Obwohl dies scheinbar einfach ist, führt dies zu einem erheblichen Mehraufwand, insbesondere bei großen Datenmengen, was zu langsameren Ausführungszeiten führt.

Leistungsoptimierung mit Parallel.ForEach

Parallel.ForEach bietet hervorragende Kontrolle durch anpassbare Partitionierer und ermöglicht so eine optimierte Leistung für verschiedene Szenarien.

Synchronische vs. asynchrone Ausführung

Ein wesentlicher Laufzeitunterschied liegt in ihren Ausführungsmodellen: Parallel.ForEach wird synchron ausgeführt, während Task.Factory.StartNew asynchron arbeitet. Um die Effizienz des Partitionierers von Parallel.ForEach mit asynchronem Verhalten zu kombinieren, verwenden Sie dieses Muster:

<code class="language-csharp">Task.Factory.StartNew( () => Parallel.ForEach<Item>(items, item => DoSomething(item)));</code>
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Dieser Ansatz behält die Vorteile der Stapelverarbeitung bei und ermöglicht gleichzeitig einen asynchronen Betrieb.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonParallel.ForEach oder Task.Factory.StartNew: Was ist besser für die Parallelverarbeitung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
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