C# 在使用Parallel.ForEach之前使用MaxDegreeOfParallelism与分区数据

我有一个处理任务，我必须以最快的方式分析大量数据。我想知道使用一种方法比另一种方法有什么好处/缺点

我有一个四核处理器与超线程（所以逻辑8核）。我们将以此为例：

[选项1]使用

MaxDegreeOfParallelism

int numCores = 8;
Parallel.ForEach(items, new ParallelOptions() { MaxDegreeOfParallelism = numCores  }, item =>
{
    //// Process item
});

[选项2]将数据划分为地图：

int numCores = 8;
for (int i = 0; i < numCores ; i++)
{
    threadMap.Add(i, new List<Item>());
}

for (int i = 0; i < items.Count; i++)
{
    threadMap[i % numCores].Add(items[i]);
}

Parallel.ForEach(threadMap.Keys, thread =>
{
    foreach(var item in threadMap[thread])
    {
        //// Process item
    }
});

int numCores=8；
for（int i=0；i
{
foreach（线程映射[thread]中的变量项）
{
////过程项
}
});

现在，我的代码使用选项1。是否有任何理由让我切换到选项2？如果数据分区不均匀（处理时间方面），选项2可能会出现问题

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有选项3吗？

您不能同时执行和分析这两个选项吗？在执行时，它们似乎是相同的（我可能没有正确的数据来正确测试这一点）。是否有过方案2有利的情况？