用
Parallel.ForEach能让集合遍历自动并行化，显著提升 CPU 密集型任务的执行速度，但不是所有场景都适合——关键看是否线程安全、有无共享状态、是否 I/O 主导。
基本用法：替换普通 foreach
把原来的串行循环改成并行，只需两步：
引用System.Threading.Tasks用
Parallel.ForEach(集合, item => { /* 处理逻辑 */ }) 替代 foreach
例如处理一个整数列表求平方：
（注意：下面代码不涉及共享变量，是安全的）var numbers = Enumerable.Range(1, 100000).ToList();
Parallel.ForEach(numbers, n => {
var result = n * n; // 纯计算，无副作用
// 可以写入线程本地变量或加锁写入共享结构
});
避免共享资源冲突：别直接改公共变量
多个线程同时写同一个变量（如
sum += n）会导致结果错误。正确做法有： 用
Interlocked.Add(ref sum, n)原子操作（适合简单数值累加） 用
lock(obj)包裹临界区（开销略大，但通用） 用
Parallel.ForEach的重载 + 局部状态（推荐，性能最好）
局部状态示例（每个线程独立累加，最后合并）：
（适用于需要汇总结果的场景）int total = Parallel.ForEach(
numbers,
() => 0, // 每个线程的局部初始值
(n, loopState, localSum) => localSum + n * n, // 局部处理
localSum => Interlocked.Add(ref total, localSum) // 合并到全局
);
控制并发度：防止线程过多拖慢性能
默认会根据 CPU 核心数动态调整线程数，但遇到大量小任务或内存敏感场景，可手动限制：
传入new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 4 }
一般设为 Environment.ProcessorCount或略高，避免上下文切换开销 特别耗内存的任务（如图像处理），适当调低更稳
提前退出和异常处理
不能用
break或
return直接跳出整个循环，但可以： 调用
loopState.Break()：通知后续分区尽快停止（已开始的仍会完成） 调用
loopState.Stop()：尽量立即中止所有未开始的迭代 异常会被包装成
AggregateException，需
try-catch并遍历
.InnerExceptions
例如查找第一个满足条件的元素：
int? found = null;
Parallel.ForEach(numbers, (n, loopState) => {
if (n > 50000) {
found = n;
loopState.Stop(); // 不再启动新任务
}
});
基本上就这些。用对了能快几倍，用错了反而更慢或出错——核心就三条：无共享写、合理控并发、异常要拆包。
