Parallel类通过Parallel.For和Parallel.ForEach实现数据并行处理，适用于无依赖的独立迭代任务。示例包括并行计算数组平方和处理文件列表，能充分利用多核提升性能。但需注意避免共享状态竞争，控制并发数以减少开销，仅在工作量大且任务独立时使用以确保效率。
.NET中的任务并行库（TPL）是System.Threading.Tasks命名空间下的一组API，旨在简化多线程和并行编程。它通过抽象底层线程管理，让开发者更专注于任务逻辑而非线程控制。TPL的核心是Task类，它代表一个异步操作，能自动利用线程池资源，提升应用程序的响应性和性能。
Parallel类的作用
Parallel类是TPL的一部分，提供静态方法来实现数据并行处理。最常用的是Parallel.For和Parallel.ForEach，它们可以将循环体的工作分配到多个线程中执行，适用于独立迭代的场景。
使用Parallel.For加速数值计算
当你需要对大量数值进行独立计算时，比如数组元素处理，Parallel.For比传统的for循环更快。
示例：并行计算数组平方
int[] numbers = Enumerable.Range(0, 10000).ToArray();int[] squares = new int[numbers.Length];Parallel.For(0, numbers.Length, i =>{squares[i] = numbers[i] * numbers[i];});
这段代码将0到9999每个数的平方并行计算并存入新数组，充分利用CPU多核能力。
使用Parallel.ForEach处理集合
对于IEnumerable类型的集合，使用Parallel.ForEach更合适。
示例：并行处理文件列表
var files = Directory.GetFiles("C:Documents", "*.txt");Parallel.ForEach(files, file =>{var content = File.ReadAllText(file);// 做一些独立处理，如统计字数Console.WriteLine($"{file}: {content.Length} characters");});
每个文件读取和处理在不同线程中进行，显著缩短总耗时。
注意事项与最佳实践
虽然Parallel类能提升性能，但并非所有场景都适用。
迭代之间必须无依赖关系，否则会出现竞争条件细粒度操作可能因线程调度开销反而变慢共享变量需加锁保护，如使用lock或Interlocked可传入ParallelOptions控制最大并发数
例如限制最大线程数：
Parallel.ForEach(data, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 4 }, item =>{ // 处理逻辑});
基本上就这些。合理使用Parallel类能在数据密集型场景中显著提升效率，关键是确保任务独立且工作量足够大以抵消并行开销。
以上就是.NET中的任务并行库(TPL)是什么？如何使用Parallel类来加速循环？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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