C#怎么使用Parallel并行编程？C#并行循环和Task.WhenAll教程详解

C#提供了多种并行编程的实现方式，其中Parallel类和Task.WhenAll是最常用的两种方案，分别适用于不同的业务场景，能够帮助开发者充分利用多核CPU的计算能力，提升程序的执行效率。

Parallel并行类基础介绍

Parallel是.NET Framework 4.0引入的并行编程类，位于System.Threading.Tasks命名空间下，主要用于简化并行循环的实现。它提供了Parallel.For、Parallel.ForEach和Parallel.Invoke三个核心方法，能够将原本串行的循环任务拆分为多个并行执行的子任务，自动分配CPU核心资源。

使用Parallel之前需要先引入对应的命名空间：

using System.Threading.Tasks;

Parallel并行循环的使用方法

Parallel.For并行for循环

Parallel.For是传统for循环的并行版本，适用于已知循环次数的场景，它的参数和for循环类似，包含起始索引、结束索引和执行每个迭代的委托。

下面是一个简单的Parallel.For使用示例，计算1到1000的数字平方和：

using System;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static void Main()
    {
        long sum = 0;
        // 并行计算1到1000的平方和
        Parallel.For(1, 1001, i =>
        {
            // 由于多个线程会同时操作sum，需要加锁保证线程安全
            lock (new object()) 
            {
                sum += i * i;
            }
        });
        Console.WriteLine($"1到1000的平方和为：{sum}");
    }
}

需要注意的是，Parallel.For中的迭代是并行执行的，如果迭代内部操作共享变量，必须做好线程同步，否则会出现数据错误。上面的示例中使用了lock语句保证sum变量的累加操作线程安全，实际开发中也可以根据场景使用Interlocked类实现更轻量级的同步。

Parallel.ForEach并行foreach循环

Parallel.ForEach是传统foreach循环的并行版本，适用于遍历集合的场景，支持遍历数组、List等可枚举对象。

下面的示例演示使用Parallel.ForEach并行处理一个字符串集合，将每个字符串转为大写：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static void Main()
    {
        List<string> names = new List<string> { "apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry" };
        Parallel.ForEach(names, name =>
        {
            string upperName = name.ToUpper();
            Console.WriteLine($"原始名称：{name}，大写名称：{upperName}");
        });
    }
}

Task.WhenAll的使用方法

Task.WhenAll用于等待多个异步Task全部执行完成，它返回的是一个Task，当所有传入的Task都完成时，这个返回的Task才会完成。和Parallel不同，Task.WhenAll更适用于多个独立的异步操作并行的场景，尤其是涉及IO操作的异步任务。

下面的示例演示使用Task.WhenAll并行执行多个异步HTTP请求：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Net.Http;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main()
    {
        List<string> urls = new List<string> 
        { 
            "http://ipipp.com/page1", 
            "http://ipipp.com/page2", 
            "http://ipipp.com/page3" 
        };
        List<Task<string>> tasks = new List<Task<string>>();
        using (HttpClient client = new HttpClient())
        {
            foreach (string url in urls)
            {
                // 将每个请求任务加入任务列表
                tasks.Add(client.GetStringAsync(url));
            }
            // 等待所有请求任务完成
            string[] results = await Task.WhenAll(tasks);
            Console.WriteLine($"共获取到{results.Length}个页面的内容");
        }
    }
}

如果需要处理Task.WhenAll执行过程中出现的异常，可以使用try-catch捕获AggregateException，因为多个任务抛出的异常会被包装到AggregateException中。

Parallel和Task.WhenAll的差异对比

两者的适用场景有明显区别，具体差异如下表所示：

使用注意事项

• 并行编程并不是越多越好，任务拆分本身有开销，如果任务执行时间很短，并行反而会降低性能。
• 使用Parallel时如果迭代内有共享资源操作，一定要做好线程同步，避免数据竞争问题。
• Task.WhenAll等待的任务如果数量过多，建议控制并发数量，避免占用过多系统资源。
• 调试并行代码时可以使用Visual Studio的并行任务调试窗口，查看各个任务的执行状态。

ParallelTask_WhenAllC#并行编程并行循环修改时间：2026-06-25 12:33:35