C# 这两种方法的行为是否相同？

以下两个代码并行处理列表中的项目，并行度阈值为5。它们实际上是一样的吗

Parallel.ForEach与MaxDegreeOfParallelism的并行性

public async Task Run()
{
    var list = // List<....>
    Parallel.ForEach(list, 
        new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 5}, d => {
            ....
            process(d).RunSynchronously();
            ....
    });
}

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Parallel.Foreach

使用默认的分区器。如果您有一个小作业要执行，那么这可能是开销，因为每个分区都将被计算，并且每个分区都是一个委托，将在每次迭代中被调用

这种开销可以通过使用分区来修复。它使您能够为委托主体提供一个顺序循环，这样每个分区只调用一次委托，而不是每次迭代调用一次。还可以使用分区器控制分区

 Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0L, SUMTOP), (range) =>
            {
                long local = 0;
                for (long i = range.Item1; i < range.Item2; i++) local += i;
                Interlocked.Add(ref sum, local);
            });

Parallel.ForEach（Partitioner.Create（0L，SUMTOP），（范围）=>
{
长局部=0；
对于（长i=range.Item1；i

第二个实现完成了类似的工作，但是是异步的，并且您有更多关于分区的命令。它将处理小作业的开销。

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希望这个解释能帮助你做出选择

第一个向Parallel.Foreach发送一个异步delgate，这将导致一个未等待的异步void

Parallel.Foreach

不适用于异步操作，而仅适用于CPU绑定的代码。我已经更新了问题，并同步调用了异步方法来处理第一个问题。五个向下投票者，为什么？第一个实现中的

MaxDegreeOfParallelism

会控制分区吗？不确定答案的第一段，列表中可能有一到数百项。

小作业

指的是每次迭代中会发生的工作量。不管你有多少次迭代。如果工作负载很小，则可能会运行得比并行更快。

 Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0L, SUMTOP), (range) =>
            {
                long local = 0;
                for (long i = range.Item1; i < range.Item2; i++) local += i;
                Interlocked.Add(ref sum, local);
            });