C# 为什么我的Parallel.ForAll调用最终使用单个线程？

我最近一直在使用PLINQ来执行一些数据处理

基本上我有大约4000个时间序列（因此基本上是

字典的实例），我把它们存储在一个名为
时间序列的列表中

要执行我的操作，我只需执行以下操作：

timeSeries.AsParallel().ForAll(x=>myOperation(x))

如果我看一下我的不同内核发生了什么，我会注意到，首先，我所有的CPU都在使用，我在控制台（我在那里输出一些日志）上看到几个时间序列同时被处理

然而，这个过程很长，大约45分钟后，日志清楚地表明只有一个线程在工作。为什么呢

我试着对它进行一些思考，我意识到
timeSeries
在列表的开头和结尾包含了从
myOperation
的角度来看更容易处理的实例。因此，我想知道PLINQ使用的算法是否包括将4000个实例拆分为4个核，每个核1000个。然后，当内核完成其工作分配时，它将返回空闲状态。这意味着其中一个核心可能面临更大的工作量

我的理论是正确的还是有其他可能的解释

在运行列表之前，我应该先洗牌吗？或者我可以使用某种并行参数来解决这个问题吗？
你的理论可能是正确的，尽管有一种叫做“工作教学”的方法可以解决这个问题。我不知道为什么这在这里不起作用。在外端有很多（>=几十个）大型作业，还是只有几个

除了洗牌数据外，您还可以将其用于接受。那会让你更好地平衡工作

旁注：在这种情况下，我更喜欢
Parallel.ForEach（）
，更多选项和更简洁的语法。
据我所知，工作窃取在任务上有效，而不是在PLINQ中的迭代上。如果一个任务从集合中获取一组要处理的项目，其他任务将无法窃取这些项目。此外，此处可能不需要自定义分区器，这可能就足够了。@svick-您可能是对的，但这是否会指向创建一组任务的for循环？看起来很笨拙。