Parallel.Foreach的基础知识

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace 测试ParallelFor
{
    class Program
    {
        /*
        * 测试分析结果
        * Parallel.For、Parallel.Foreach发挥出了平行运算的优势，将效率提高了接近一半左右。
        * 
        * 测试总结
        * 对于Parallel.For、Parallel.Foreach的使用应该要特别小心，
        * 它们的优势是处理列表很长，且对列表内的元素进行很复杂的业务逻辑，且不会使用共享资源，
        * 只针对自身的业务逻辑处理，方才能提升效率。
        * 因为如果逻辑过于简单的话，创建线程的花费将大于业务执行的花费，得不偿失。         
        */
        static void Main(string[] args)
        {
            //产生测试资料
            List<int> testData = new List<int>();
            Random Rand = new Random();
            //产生乱数列表
            for (int i = 0; i < 1000000; i++)
            {
                testData.Add(Rand.Next(1000));
            }
            //打印正确结果
            Console.WriteLine(testData.Sum());

            for (int i = 0; i < 5; i++)
            {
                Console.WriteLine();
                TestFor(testData);
                TestParallelFor(testData);
                TestParallelForeach(testData);
            }
            Console.ReadKey();
        }

        static void TestFor(List<int> testData)
        {
            DateTime time1 = DateTime.Now;
            foreach (var item in testData)
            {
                item.ToString();
            }
            Console.WriteLine(string.Format("ForEach:     t{0} in {1}", testData.Sum(), (DateTime.Now - time1).TotalMilliseconds));
        }

        static void TestParallelFor(List<int> testData)
        {
            DateTime time1 = DateTime.Now;
            Parallel.For(0, testData.Count, (i, loopState) =>
            {
                testData[i].ToString();
            });
            Console.WriteLine(string.Format("Parallel.For:   t{0} in {1}", testData.Sum(), (DateTime.Now - time1).TotalMilliseconds));
        }

        static void TestParallelForeach(List<int> testData)
        {
            //记录结果用
            DateTime time1 = DateTime.Now;
            Parallel.ForEach(testData, (item, loopState) =>
            {
                item.ToString();
            });
            Console.WriteLine(string.Format("Parallel.ForEach:t{0} in {1}", testData.Sum(), (DateTime.Now - time1).TotalMilliseconds));
        }
    }
}

      Parallel.ForEach(list,new ParallelOptions(){ MaxDegreeOfParallelism=2}, (p, state1) =>
            { 
                Invoke(p);
                state1.Break();//Break用于根据条件过滤循环，Break不是Continue，不要搞混了！Break是执行完现有的迭代后跳出！
                state1.Stop();//Stop方法用于退出Paraller循环,表示立刻退循环,cease=终止
                return; //注意：不论是Break还是Stop方法，后面的return语句是必须的，否则当前循环体第13行的语句还是会被执行。
            });