函数并行执行与合理实例数：如何确定Parallel.ForEach最优并行度？

刚好之前做过类似的并行调优，来给你捋清楚这些问题：

一、怎么找到最优的并行任务数量？ #

你说得太对了，直接把MaxDegreeOfParallelism设成50、100这种大数值完全不合理——线程上下文切换的开销会直接吃掉并行带来的收益，搞不好比串行处理还慢。找最优值得结合任务类型，再配合实际测试：

• CPU密集型任务（比如大量计算、数据转换）：
  这类任务的线程基本一直占着CPU跑，几乎没有等待时间。最优值一般和你的CPU逻辑核心数相当（比如4核设4），或者核心数+1（防止某个线程偶尔等待系统资源时，空出的核心能被额外线程利用）。
  其实Parallel.ForEach默认不指定MaxDegreeOfParallelism时，就是用Environment.ProcessorCount（当前机器的逻辑核心数），这个值对CPU密集型任务已经非常合适了。

• IO密集型任务（比如读写文件、调用远程API、数据库操作）：
  这类任务的线程大部分时间在等IO响应，CPU处于空闲状态。这时候可以把并行数设得高一些，比如核心数的2~4倍，甚至更高——具体得看IO等待的时长。比如调用慢响应的API时，设到16、32都可能比4更快。

• 实测调优才是最准确的方式：
  最靠谱的方法是写个简单的测试脚本，循环尝试不同的MaxDegreeOfParallelism值，记录每个值的总耗时。比如从4开始，试8、16、32、50，看耗时什么时候降到最低，再往上加耗时反而上升，那个临界点就是最优值。
  举个测试的小示例：

  for (int degree = 4; degree <= 50; degree += 4)
  {
      var stopwatch = Stopwatch.StartNew();
      Parallel.ForEach(hugeObjectList, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = degree }, obj => DoSomeWork(obj));
      stopwatch.Stop();
      Console.WriteLine($"并行度{degree}，耗时：{stopwatch.ElapsedMilliseconds}ms");
  }
  

另外要注意：如果DoSomeWork里涉及共享资源需要加锁，那并行数太高会导致大量锁竞争，反而变慢，这时候最优值可能会比核心数还低。

二、Parallel.ForEach会把任务分配到不同CPU核心上吗？ #

必须会！.NET的TPL（任务并行库）会和操作系统的线程调度器配合，自动把任务分配到不同的CPU核心上，充分利用多核资源。虽然不能保证每个线程固定绑定在一个核心上，但整体会尽量让各个核心的负载均衡，避免单核心跑满、其他核心空闲的情况。

三、4个核心设并行度为4是否正确？ #

分情况来看：

• 如果是CPU密集型任务：这个设置非常合理，每个线程占满一个核心，线程切换开销极小，能最大化利用CPU资源。
• 如果是IO密集型任务：4就不够了，因为很多线程在等待IO时，核心会处于空闲状态，这时候调大并行数（比如8、16）能让更多任务在等待的间隙，其他任务利用核心，从而缩短总耗时。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Doc