任务MaxDegreeOfParallelism可以每次从我的列表中获取前n个对象吗？
我在我的函数中打开n并发线程：
List _files = new List(); public void Start() { CancellationTokenSource _tokenSource = new CancellationTokenSource(); var token = _tokenSource.Token; Task.Factory.StartNew(() => { try { Parallel.ForEach(_files, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 5 //limit number of parallel threads }, file => { if (token.IsCancellationRequested) return; //do work... }); } catch (Exception) { } }, _tokenSource.Token).ContinueWith( t => { //finish... } , TaskScheduler.FromCurrentSynchronizationContext() //to ContinueWith (update UI) from UI thread ); }
线程打开后，我注意到它从我的列表中选择了随机文件。 是否有可能每次从我的列表中选择前n元素？
要获得您想要的行为，您需要编写自定义分区程序 ，它看起来“随机”的原因是它现在正在以块为单位批处理文件列表，所以如果您的源列表是
List files = List { "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i" };
当它分区时，它可以像这样均匀地分割（如果Max是3个线程）：
- Thread1的工作清单：“a”，“b”，“c”
- Thread2的工作清单：“d”，“e”，“f”
- Thread3的工作清单：“g”，“h”，“i”
因此，如果你看过正在处理的文件，它可能看起来像
"a", "d", "g", "e", "b", "h", "c", "f", "i"
如果你制作一个自定义分区程序，你可以让它一次只取一个项目而不是一次批处理，使工作列表看起来像
- Thread1的工作清单：“a”，
GetTheNextUnprocessedString() - Thread2的工作清单：“b”，
GetTheNextUnprocessedString() - Thread3的工作清单：“c”，
GetTheNextUnprocessedString()
如果您使用的是.NET 4.5，则可以像这样使用此工厂 ：
Parallel.ForEach(Partitioner.Create(_files, EnumerablePartitionerOptions.NoBuffering), new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 5 //limit number of parallel threads }, (file, loopstate, index) => { if (token.IsCancellationRequested) return; //do work... });
如果你不使用.NET 4.5，这不是一项微不足道的任务，所以我不打算在这里为你写。 阅读我在顶部链接的MSDN文章，您最终可以弄清楚。
我要做的是问自己“我真的需要按顺序处理文件吗？” 如果您不需要它们按顺序让它自己进行排序，因为您通过执行订单可能会做的唯一事情可能会减慢流程。
如果工作项以特定顺序启动很重要，那就不要依赖Parallel.ForEach ; 正如其他人所说，你可以根据需要进行配置，但这并不容易。
更容易的选择是创建5个不同的任务来处理项目。 它无法根据需要动态添加/删除工作人员，但无论如何您似乎都没有充分利用这一点。
只需创建一个BlockingCollection和5个从中获取项目的任务：
var queue = new BlockingCollection(); int workers = 5; CancellationTokenSource cts = new CancellationTokenSource(); var tasks = new List(); for (int i = 0; i < workers; i++) { tasks.Add(Task.Run(() => { foreach (var item in queue.GetConsumingEnumerable()) { cts.Token.ThrowIfCancellationRequested(); DoWork(item); } }, cts.Token)); } //throw this into a new task if adding the items will take too long foreach (var item in data) queue.Add(item); queue.CompleteAdding(); Task.WhenAll(tasks).ContinueWith(t => { //do completion stuff });
当然文件是随机选择的，这就是parallel.foreach的重点。 如果你并行，你指定的5个线程将使用输入，因为它由数据partionier决定。
但是如果你真的想维护订单，请检查你可以为parallel.foreach指定的OrderablePartitioner。 – > http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd989583.aspx但当然这会降低性能，但它允许您指定如何为线程创建分区。