如何并行执行Calculate_Data列表中对象的StartCalculate方法？

要让所有Calculate_Data对象的StartCalculate()方法尽可能同时启动执行，你可以根据StartCalculate()的方法类型选择以下方案：

方案1：如果StartCalculate()是同步方法 #

如果StartCalculate()是同步的耗时方法（比如CPU密集型计算或阻塞式IO操作），可以用Task.Run将每个方法调用包装成独立任务，再通过Task.WhenAll等待所有任务完成。这种方式会把所有任务提交到线程池，实现近似同时启动的效果：

// 建议将原async void改为async Task，避免async void的潜在问题（无法捕获异常、无法等待执行完成等）
public async Task StartCalculatingAsync()
{
    // 为每个对象创建任务并提交到线程池（此时任务已进入调度队列开始执行）
    var calculateTasks = ListOfDataToCalculate
        .Select(data => Task.Run(() => data.StartCalculate()))
        .ToList();
    
    // 等待所有任务完成（不在意任务结束顺序）
    await Task.WhenAll(calculateTasks);
}

方案2：如果StartCalculate()是异步方法 #

如果StartCalculate()本身是异步方法（返回Task或Task<T>），无需额外用Task.Run包装，直接收集所有任务并等待即可：

public async Task StartCalculatingAsync()
{
    var calculateTasks = ListOfDataToCalculate
        .Select(data => data.StartCalculate())
        .ToList();
    
    await Task.WhenAll(calculateTasks);
}

补充说明 #

• 关于"同时启动"：严格来说CPU无法让所有任务绝对同时执行，但上述方案会让所有任务几乎同时进入调度队列，完全满足你"替代串行执行"的需求。
• 替换async void：原代码中的async void仅适合事件处理场景，其他业务逻辑建议使用async Task，这样调用方可以等待计算完成，也能捕获执行过程中的异常。
• 控制并行度（可选）：如果任务数量极大或为CPU密集型操作，可通过限制并行度避免资源过载。比如使用Parallel.ForEach（更适合CPU密集型任务）：

  public void StartCalculating()
  {
      // 可通过ParallelOptions指定最大并行度，比如设为CPU核心数
      var options = new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount };
      Parallel.ForEach(ListOfDataToCalculate, options, data => data.StartCalculate());
  }
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hoihoi2022