Parallel.ForEach 比 foreach 快因自动并行化，但短任务反慢于线程开销；需用 Interlocked、Concurrent 集合或细粒度 lock 保障共享变量安全；注意 AggregateException 需展开处理。
Parallel.ForEach 为什么比 foreach 快，但有时反而更慢？
因为 Parallel.ForEach 会自动拆分数据、分配线程、合并结果，省去手动管理 Task 的开销；但若迭代体执行时间极短（比如只做一次 i++），线程调度和同步的开销会远超计算收益。
- 适合场景：每个迭代项耗时 ≥ 几毫秒，且无强顺序依赖（如批量文件处理、HTTP 请求、图像像素计算）
- 不适用场景：循环体仅含简单算术、或需严格按索引顺序写入同一数组/集合
- 注意默认线程数受
ThreadPool限制，高并发小任务建议用ParallelOptions.MaxDegreeOfParallelism控制
如何安全地在 Parallel.ForEach 中更新共享变量？
直接读写普通变量（如 int count = 0）会导致竞态——多个线程同时执行 count++ 可能只加 1 次。必须用线程安全方式：
- 用
Interlocked.Increment(ref count)替代count++（整数类计数首选） - 对集合操作，改用线程安全类型：如
ConcurrentBag、ConcurrentQueue，而非List - 若逻辑复杂，用
lock(obj)包裹临界区，但粒度要小，避免锁住整个循环体
Parallel.For 和 Parallel.ForEach 的关键参数差异
两者都支持 ParallelOptions，但循环结构不同导致行为差异明显：
-
Parallel.For(0, data.Length, i => { ... })：索引驱动，适合需要下标访问数组/列表的场景，但不能直接用data[i]做越界检查（i 由框架分配，可能跳变） -
Parallel.ForEach(data, item => { ... })：元素驱动，代码更直观，但无法直接获知当前索引（除非传入Parallel.ForEach(data.AsParallel().Select((x,i)=>new{x,i}), ...)，但已脱离原生Parallel范畴） - 两者都可通过
ParallelLoopState.Break()提前退出，但Break()不会立即终止所有线程，后续分区仍可能执行
常见错误：AggregateException 被吞掉，实际异常没被发现
Parallel 方法内部抛出的异常会被包装成 AggregateException，若不显式处理，可能静默失败或只暴露第一个 InnerException：
Shopxp网上购物系统
下载
Shopxp购物系统历经多年的考验，并在推出shopxp免费购物系统下载之后，收到用户反馈的各种安全、漏洞、BUG、使用问题进行多次修补，已经从成熟迈向经典，再好的系统也会有问题，在完善的系统也从在安全漏洞，该系统完全开源可编辑，当您下载这套商城系统之后，可以结合自身的技术情况，进行开发完善，当然您如果有更好的建议可从官方网站提交给我们。Shopxp网上购物系统完整可用，无任何收费项目。该系统经过
try
{
Parallel.ForEach(items, item =>
{
if (item == null) throw new ArgumentNullException(nameof(item));
Process(item);
});
}
catch (AggregateException ex)
{
// 必须遍历 InnerExceptions 才能看到所有错误
foreach (var inner in ex.InnerExceptions)
{
Console.WriteLine(inner.Message);
}
}
更稳妥的做法是用 ex.Flatten().InnerExceptions 展平嵌套，并注意：只要有一个线程抛异常，整个并行操作就会中止（除非用 ParallelOptions.CancellationToken 配合手动恢复逻辑）。
别忘了，调试并行代码时，VS 的“并行堆栈”窗口比普通调用栈更有用；而 Thread.Sleep 在循环体里是性能毒药，它会让线程池误判负载，拖慢整体吞吐。
