C# 并行编程：创建一定数量的进程和相关数据/工作

我需要根据用户PC的逻辑核数量，在不同的进程上分配工作负载。 工作负载由以下代码完成：

static void work()
{
    WorkData myData = new WorkData();
    Worker myWorker = new Worker(myData);
    MyWorker.doWork()
}

我使用此代码计算逻辑核数：

int nbProcessors = 1;
foreach (var item in new System.Management.ManagementObjectSearcher("Select *  from Win32_ComputerSystem").Get())
{
    nbProcessors = Convert.ToInt32(item["NumberOfLogicalProcessors"]);
}

现在，我必须在逻辑核上共享工作，从而完成10000次我的工作（），因此在我的pc机上，这意味着启动8个进程，每个进程1250次迭代。 我还需要每个进程都有自己的数据，这样就不会产生冲突

我该怎么做呢？

看看：

它将在内核之间自动拆分。但是如果需要，您可以手动设置线程数

我认为您应该查看方法和方法。
这两个类都依赖于当前的工作站配置，因此您可以轻松地在任务中使用它们

并行使用示例：

:

:

评论更新：

（Parralel类）在内部使用Threading.Tasks命名空间，其中一些进程管理：

线程池上线程的调度

另外两个链接关于：和。我认为第二个链接可以帮助您平衡数据的工作

如果可能，如果工作负载变得不平衡，调度程序会在多个线程和处理器之间重新分配工作

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嗯，您知道可以通过访问属性获取逻辑处理器计数：

Environment.ProcessorCount

在我的四核HT机器上返回8-有点像签出

如果您有固定的迭代次数（而不是对列表或其他内容进行迭代） 然后你可以选择：

var parallelOptions = new ParallelOptions
{
    MaxDegreeOfParallelistm = Environment.ProcessorCount
};


//edited per comment
Parallel.For(0, 10000, parallelOptions, () =>
{
    WorkData myData = new WorkData();
    Worker myWorker = new Worker(myData);
    MyWorker.doWork() 
});

如果必须对列表进行一些分区，那么partitioner将发挥作用：

var partitioner = Partitioner.Create(yourList);
var parallelOptions = new ParallelOptions
{
    MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount
};

Parallel.ForEach(partitioner, parallelOptions, (listItem, loopState) =>
{
   //Do something
}

尽管请注意，默认情况下，

并行

循环产生的线程数量与内核数量相同。

由于可以使用C#4.0，它会自动进行负载平衡：

Parallel.For(0, 10000, p => work());

或

请参阅：

查看线程指南。
以非常容易理解的方式从非常基本的线程到并行编程。
简而言之，这是c#4.0一书中的5章。

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就我个人而言，这对我更好地理解线程有很大帮助。

有什么原因你不能使用

Parallel.ForAll（）

？如果我没弄错，那就是Parallel。因为线程池只是在一个进程中进行多线程处理，不是吗？事实上，如果我使用iterationspecore=10000/Environment.ProcessorCount；PParallel.For（0，iterationsPerCore…它在8个核心之间共享1250个迭代

var parallelOptions = new ParallelOptions
{
    MaxDegreeOfParallelistm = Environment.ProcessorCount
};


//edited per comment
Parallel.For(0, 10000, parallelOptions, () =>
{
    WorkData myData = new WorkData();
    Worker myWorker = new Worker(myData);
    MyWorker.doWork() 
});

var partitioner = Partitioner.Create(yourList);
var parallelOptions = new ParallelOptions
{
    MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount
};

Parallel.ForEach(partitioner, parallelOptions, (listItem, loopState) =>
{
   //Do something
}

Parallel.For(0, 10000, p => work());

ParallelEnumerable.Range(0, 10000).ForAll(p => work());