C# TPL Parallel.for如何处理数据锁定

我试图理解TPL的较低级别操作，并想知道并行程序如何处理数据锁定，例如在2D数组上执行计算。我一直在MSDN上兜圈子，没有找到详细的解释。有什么建议吗

它不需要任何锁定，因为从来没有多个线程访问内存中相同位置的情况。有一个单一的线程是为工人安排工作，切割出要完成的工作的部分并分发给他们。因为只有一个线程执行此操作，所以它不需要与其他任何线程同步。没有一个工作线程（应该）处理共享数据。

它不需要任何锁定，因为从来没有多个线程访问内存中相同位置的情况。有一个单一的线程是为工人安排工作，切割出要完成的工作的部分并分发给他们。因为只有一个线程执行此操作，所以它不需要与其他任何线程同步。没有任何辅助进程（应该）处理共享数据。

如果您访问/修改for循环体中的共享可变状态，则同步该访问取决于您。

如果您访问/修改for循环体中的共享可变状态，同步访问取决于您。

我将发布一篇过于简单的文章，用代码来描绘这幅画面；将此信息发布到控制台应用程序中，它将吐出数据以及哪个线程正在处理这些数据。您可以使用自己的数据对其进行更新，使其更加相关

        var list = new List<int>(64);

        for (var i = 1; i <= 64; i++)
        {
            list.Add(i);
        }

        var result = Parallel.ForEach(list, entry =>
        {
            var line = string.Format("Thread ID {0} is listing entry {1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, entry);
            Console.WriteLine(line);
        });

        while (!result.IsCompleted)
        {
            Thread.Sleep(50);
        }

        Console.ReadKey();

var列表=新列表（64）；
对于（var i=1；i
{
var line=string.Format（“线程ID{0}列出了条目{1}”，Thread.CurrentThread.ManagedThreadId，条目）；
控制台写入线（行）；
});
而（！result.IsCompleted）
{
睡眠（50）；
}
Console.ReadKey（）；

我将发布一篇过于简单的文章，用代码来描绘画面；将此信息发布到控制台应用程序中，它将吐出数据以及哪个线程正在处理这些数据。您可以使用自己的数据对其进行更新，使其更加相关

        var list = new List<int>(64);

        for (var i = 1; i <= 64; i++)
        {
            list.Add(i);
        }

        var result = Parallel.ForEach(list, entry =>
        {
            var line = string.Format("Thread ID {0} is listing entry {1}", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId, entry);
            Console.WriteLine(line);
        });

        while (!result.IsCompleted)
        {
            Thread.Sleep(50);
        }

        Console.ReadKey();

var列表=新列表（64）；
对于（var i=1；i
{
var line=string.Format（“线程ID{0}列出了条目{1}”，Thread.CurrentThread.ManagedThreadId，条目）；
控制台写入线（行）；
});
而（！result.IsCompleted）
{
睡眠（50）；
}
Console.ReadKey（）；

IME，TPL根本不处理这个问题。线程助手有各种限制。文件锁定就是其中之一。如果愿意，“自动并发”仅限于内存中的问题。Windows工作流基金会遇到类似的问题。有时，旧的多线程是要走的路（Waythand等）。TPL不是一个“线程帮助器”，也不是工作流基础适合或甚至用于细粒度并发。事实上，PLINQ和TPL实现了不同的并发范式（任务并发与数据并发）。线程只是用来处理任务/数据的方式。TaskScheduler可以使用光纤、外部进程或远程机器来执行其有效负载，而任务本身或lambdasIME将看不到它，TPL根本无法处理此问题。线程助手有各种限制。文件锁定就是其中之一。如果愿意，“自动并发”仅限于内存中的问题。Windows工作流基金会遇到类似的问题。有时，旧的多线程是要走的路（Waythand等）。TPL不是一个“线程帮助器”，也不是工作流基础适合或甚至用于细粒度并发。事实上，PLINQ和TPL实现了不同的并发范式（任务并发与数据并发）。线程只是用来处理任务/数据的方式。TaskScheduler可以使用光纤、外部进程或远程机器来执行其有效负载，而它对任务本身或lambdast不可见，这实际上取决于循环中的代码类型。您当然可以使用需要锁定的

Parallel.For（）

编写代码。这取决于循环中的代码类型。您当然可以使用需要锁定的

Parallel.For（）

编写代码。这如何回答问题？这如何回答问题？