.NET 中的并行编程通过多核并发提升性能，核心机制包括：使用 Parallel.For/ForEach 实现数据并行，自动分块处理集合；通过 Task 启动任务并由线程池和工作窃取调度器动态负载均衡；利用 PLINQ 的 .AsParallel() 并行执行查询；底层依赖线程池与工作窃取算法，减少锁争用并提高缓存命中率，合理选择模式可有效发挥多核优势。
.NET 中的并行编程通过将任务分解为可同时执行的小单元，充分利用多核处理器的计算能力，从而提升程序性能。.NET 提供了多种机制来实现这一点，核心在于调度线程到不同 CPU 核心上并发运行。
使用 Parallel 类进行数据并行
Parallel.For 和 Parallel.ForEach 是最直接的方式，适用于对数组或集合中的每个元素执行相同操作的场景。.NET 运行时会自动将迭代分配给多个线程，并在可用的核心上并行执行。
例如，处理大型整数数组的平方运算时，可将数组分块，每块由一个线程在独立核心上处理。 任务划分和线程管理由 .NET 的任务调度器自动完成，开发者无需手动创建线程。
基于任务的异步编程（Task Parallelism）
使用 Task 类可以启动多个独立操作并让它们并行运行。Task 被调度到 ThreadPool 上，而线程池会根据 CPU 核心数调整线程数量，尽可能匹配硬件并行能力。
调用 Task.Run 或 new Task 启动任务后，CLR 的工作窃取调度器会动态平衡各核心的负载。 结合 async/await 使用时，I/O 密集型操作释放线程的同时，CPU 密集型部分仍可在其他任务中利用空闲核心。
PLINQ：声明式并行查询
PLINQ（Parallel LINQ）通过 .AsParallel() 扩展方法将标准 LINQ 查询转为并行执行。查询操作如 Where、Select 会被拆分到多个线程中。
数据被分区后，在多个核心上同时处理，最后合并结果。 适合大数据集的过滤、映射等操作，但需注意共享状态同步问题。
底层支持：线程池与工作窃取
.NET 的并行机制依赖于高效的线程池和工作窃取算法。每个 CPU 核心关联一个逻辑队列，任务优先在本地队列调度以减少竞争。
当某核心的任务队列为空时，它会“窃取”其他队列末尾的任务，保持所有核心忙碌。 这种设计最小化锁争用，提高缓存命中率，充分发挥多核性能。
基本上就这些。合理使用这些模型，.NET 程序能自然地扩展到多核环境，关键在于避免共享资源争用，并选择合适的并行模式。
以上就是.NET 中的并行编程如何利用多核处理器？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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