C# 是否值得为每个数据包句柄创建新线程？

我有一个c#服务器，它有一个数据包处理程序，可以像这样处理客户端数据包：

for (int i = 0; i < packets.Count; i++)
{
   new Thread(new HandlePacket(packets[i].bytes, packets[i].count).handle).Start();
}

for (int i = 0; i < packets.Count; i++)
{
   Task.Run(() => new HandlePacket(packets[i].bytes, packets[i].count).handle).Start());
}

Parallel.ForEach(packets, (item) =>
{
    new HandlePacket(item.bytes, item.count).handle();
});

for（int i=0；i

通常句柄数据包有很多代码要执行（数据包id上的depands，有时甚至是嵌套循环），线程是为了防止挂起（或长时间执行）数据包处理程序，因为一个数据包句柄有时可以执行嵌套循环

for (int i = 0; i < 32; i++)
{
   for (int j = 0; j < 8; j++)
   {
      for (int k = 0; k < 32; k++)
      {
      }
   }
}

for（int i=0；i<32；i++）
{
对于（int j=0；j<8；j++）
{
对于（int k=0；k<32；k++）
{
}
}
}

这样做有效率吗？ 如果不是，有什么替代方案可以防止挂起数据包处理程序线程

服务器用于游戏，长时间执行（或挂起）是不可接受的

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此外，每个服务器都有32个数据包处理程序（为每个客户端保留一个）

如果使用

任务

类，则允许运行时确定如何使用线程并行运行代码

你可以这样做：

for (int i = 0; i < packets.Count; i++)
{
   new Thread(new HandlePacket(packets[i].bytes, packets[i].count).handle).Start();
}

for (int i = 0; i < packets.Count; i++)
{
   Task.Run(() => new HandlePacket(packets[i].bytes, packets[i].count).handle).Start());
}

Parallel.ForEach(packets, (item) =>
{
    new HandlePacket(item.bytes, item.count).handle();
});

for（int i=0；inewhandlepacket（数据包[i]。字节，数据包[i]。计数）。handle.Start（））；
}

您还可以配置一些其他类似的东西，但这将是

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比为每个包启动线程要好得多。

为了在集合上启用数据并行性，可以使用Parallel.ForEach（）。 因此，您的代码将如下所示：

for (int i = 0; i < packets.Count; i++)
{
   new Thread(new HandlePacket(packets[i].bytes, packets[i].count).handle).Start();
}

for (int i = 0; i < packets.Count; i++)
{
   Task.Run(() => new HandlePacket(packets[i].bytes, packets[i].count).handle).Start());
}

Parallel.ForEach(packets, (item) =>
{
    new HandlePacket(item.bytes, item.count).handle();
});

---

我不建议直接处理线程。看看线程池和基于任务的并行库（），最好保留一定数量的线程，并根据需要分配它们。我不会为传入的每个数据包生成一个新线程，因为这可能是不可能的。将数据包放入队列，并在它们可用时为它们提供线程。您可以使用不同大小的线程池。请回答“这样做是否有效？”为了并行处理数据集合，这是最有效的方法。您可以使用具有内部类的

Parallel.ForEach

，该类将创建并发运行的小批，而不是为集合中的每个项分配单个新任务（如果您使用

task.Run（）

或

task.Factory.StartNew（）

）或线程。您可以拥有的最大批次数等于集合中的项目数。这仍然不能回答问题。为什么？您不能使用任何其他方法并行处理任何数据集合，这些方法比

并行处理方法更快，并且比
并行处理方法更好地使用资源。因此，这是最有效的方法。问题是OP的方法是否有效。你刚刚用你认为更有效的方法回答了这个问题。你没有限定或量化OP的方式效率低多少，或者如果它效率低。请回答问题“做这样的事情有效率吗？”