Kann parallel.foreach effektiv asynchrone Lambda -Ausdrücke nutzen?

Parallelität und asynchrone Lambdas: ein Balanceakt

Parallele Verarbeitung steigert die Leistung erheblich, indem die Workloads über mehrere Kerne hinweg verteilt werden. Die Integration asynchroner Lambda -Ausdrücke in parallele Schleifen stellt einzigartige Herausforderungen dar.

Das Problem: Verlorene Aufgaben

Betrachten Sie dieses Beispiel:

var bag = new ConcurrentBag<object>();
Parallel.ForEach(myCollection, async item =>
{
  // Pre-processing
  var response = await GetData(item);
  bag.Add(response);
  // Post-processing
});
var count = bag.Count; // count is often 0

Die count bleibt häufig 0, da die Hintergrund -Threads von Parallel.ForEach nicht warten, bis asynchrone Operationen abgeschlossen sind. Ein naiver Versuch, dies zu beheben:

var bag = new ConcurrentBag<object>();
Parallel.ForEach(myCollection, item =>
{
  // Pre-processing
  var responseTask = GetData(item);
  responseTask.Wait();
  var response = responseTask.Result;
  bag.Add(response);
  // Post-processing
});
var count = bag.Count;

Während dies die Aufgabe abschließt, negiert es die Vorteile der asynchrone Programmierung, indem er Threads blockiert und eine manuelle Ausnahmebehandlung erfordert.

Effektive Lösungen

für eine einfache parallele Verarbeitung mit asynchronen Lambdas:

var bag = new ConcurrentBag<object>();
var tasks = myCollection.Select(async item =>
{
  // Pre-processing
  var response = await GetData(item);
  bag.Add(response);
  // Post-processing
});
await Task.WhenAll(tasks);
var count = bag.Count;

Dieser Ansatz erstellt für jedes Element eine Aufgabe, die eine asynchrone Ausführung ermöglicht. Task.WhenAll stellt sicher

Für kompliziertere Szenarien bietet Stephen Toubs Blog -Beitrag zu

erweiterte Techniken und Best Practices. Dies bietet eine robustere und effizientere Lösung für den Umgang mit asynchronen Operationen in parallelen Schleifen. ForEachAsync

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