117笔记问答要优化 C# 中的 Parallel.ForEach 性能，您可以采取以下措施：
- 避免共享状态：确保在
Parallel.ForEach循环中没有共享状态。共享状态可能导致竞争条件和数据不一致。如果需要使用共享数据，请使用线程安全的数据结构（如ConcurrentQueue或ConcurrentDictionary）或使用锁来同步对共享资源的访问。 - 适当选择并行度：
Parallel.ForEach的性能取决于可用的处理器核心数。过多的并行任务可能导致上下文切换和资源争用，而过少的并行任务则可能无法充分利用多核处理器的性能。可以通过调整ParallelOptions对象的MaxDegreeOfParallelism属性来控制并行任务的数量。但是，请注意，不要将这个值设置得太高，以免导致系统资源耗尽。 - 优化数据结构：使用适合并行处理的数据结构，如数组、
List或ConcurrentQueue。避免使用链表或其他可能导致线程争用的数据结构。 - 减少任务开销：尽量减小每个并行任务的处理时间。这可以通过优化算法、减少不必要的计算和内存分配等方式实现。
- 使用任务并行库（TPL）的其他功能：除了
Parallel.ForEach，TPL 还提供了许多其他功能，如Task、Parallel.ForEach的替代品Parallel LINQ (PLINQ)和Task Parallel Library (TPL)的其他成员。根据具体需求选择合适的功能，以获得更好的性能。 - 分析和调试：使用性能分析工具（如 Visual Studio 的性能分析器）来确定性能瓶颈。这些工具可以帮助您识别哪些代码行或函数调用最耗时，从而针对性地进行优化。
- 考虑硬件和操作系统限制：并行处理性能受到硬件（如 CPU 核心数、内存大小和速度）和操作系统（如线程调度策略）的限制。确保您的硬件和操作系统配置适合并行处理任务。
- 避免过度并行化：虽然并行处理可以提高性能，但过度并行化可能导致系统资源耗尽、线程争用和性能下降。因此，在优化
Parallel.ForEach时，请权衡并行任务的数量和系统资源的可用性。
请注意，优化 Parallel.ForEach 性能通常需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和调整。在进行优化时，请务必进行充分的测试以确保优化措施不会引入新的问题或性能下降。