AsParallel().ForAll 数据丢失

在 C# 中，使用 AsParallel().ForAll() 可以并行地处理一个集合中的所有元素。但是需要注意的是，在并行处理数据时，可能会发生数据丢失的情况，这种情况通常是因为多个线程同时修改了同一个共享变量而引起的。

为了避免数据丢失，可以使用线程安全的数据结构，如 ConcurrentBag、ConcurrentQueue、ConcurrentDictionary 等，或者使用锁来保证多个线程对共享变量的访问是串行的。

另外，如果在并行处理数据时需要对每个元素进行一些操作，并且这些操作之间是相互独立的，那么可以尝试使用 PLINQ（Parallel LINQ）来处理数据，它可以自动将数据划分成多个子集，然后并行地对每个子集进行操作，以提高处理效率。例如：

var result = myCollection.AsParallel()
                         .Select(x => DoSomething(x))
                         .ToList();

其中，DoSomething() 是处理每个元素的方法，AsParallel() 方法将集合并行化，Select() 方法对每个元素进行操作，最后使用 ToList() 方法将结果转换为列表。使用 PLINQ 可以避免手动管理线程和锁，从而简化代码并提高效率。

相关问题

c#多数据横断面计算

在 C# 中，多数据横断面计算通常是指处理大量数据时，对每个时间点或特定维度的数据集进行分析的过程。这种场景常出现在金融、统计学或数据分析领域，比如股票市场历史数据的分析，或者在地理信息系统中分析多个地点在同一时间的数据。

C# 提供了诸如 LINQ（Language Integrated Query，语言集成查询）这样的工具，可以方便地进行数据横断面操作，通过Linq的查询语法或者方法链式操作，可以轻松地对集合数据进行分组、筛选、聚合等计算。例如，你可以按日期分组数据，然后计算每个日期的平均值或总和。

下面是一个简单的示例，假设有一个包含`DateTime`和`double`值的二维数组：

var data = new[] {
    new[] { new DateTime(2020, 1, 1), 10.0 },
    new[] { new DateTime(2020, 1, 2), 20.0 },
    // 更多数据...
};

// 使用LINQ按日期分组并计算平均值
var averageValues = data.AsParallel()
    .GroupBy(x => x)
    .Select(group => group.Average(x => x));

foreach (var value in averageValues)
{
    Console.WriteLine($"在{value.Key.ToString("yyyy-MM-dd")}的数据横断面上，平均值是{value}");
}

C Sharp 如何高效的处理大量的数据

C#可以使用多线程和并行编程来高效处理大量数据。可以使用.NET Framework提供的并行编程库，如Parallel.For和Parallel.ForEach来实现并行循环。还可以使用TPL(Task Parallel Library)来创建和管理多个线程。此外，可以使用LINQ中的AsParallel()扩展方法将查询转换为并行查询。