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C#里 Task.WhenAll 和 Parallel.ForEach 都是实现多个并发任务执行的一种方式。但是有一些不同之处，这些差异指定了它们各自适合的使用位置。

在比较它们差异之前，让我们先简单了解一下 Task.WhenAll 和 Parallel.ForEach 的概述。

Task.WhenAll 方法

定义

• 命名空间：System.Threading.Tasks
• 集合：System.Runtime.dll

创建一个任务，该任务将在所有提供的任务完成后完成。

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Parallel.ForEach 方法

定义

• 命名空间：System.Threading.Tasks
• 集合：System.Threading.Tasks.Parallel.dll

执行一个foreach（Visual Basic 中的 For Each ）操作，其中迭代可以并行运行。

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Task.WhenAll与Parallel.ForEach的差异

我想从一个示例开始来描述Task.WhenAll与Parallel.ForEach的差异。假设我们有一个方法，该方法由一个 HTTP 调用和一个存储在数据库中的命令组成。我们想同时执行这个请求的多个任务。

public async Task Foo(Request request)
{            
    var result = await httpService.Send(request);
           
    await repository.Store(result);
}

因此，为了同时执行 Foo 方法的多个调用，我们可以在 .Net Core 中使用这些方法：

Parallel.ForEach(requests, async request =>
{
    using (var sendScope = service.CreateScope())
    {
        var callService = sendScope.ServiceProvider.GetRequiredService<ICallService>();
        await callService.Foo(request);
    }
});

此外，可以使用 Task.WhenAll 来执行此操作：

var tasks = requests.Select(async request =>
{
    using (var sendScope = service.CreateScope())
    {
        var callService = sendScope.ServiceProvider.GetRequiredService<ICallService>();
        await callService.Call(request);
    }
});
await Task.WhenAll(tasks);

我已经在我的笔记本电脑上执行了它们，我从不同的执行中捕获了这些结果：

 
左侧每个数字 100–15000 显示并发任务数

上图显示了 Foo 方法指定数量的并行任务执行需要多长时间，以毫秒为单位。

上面的执行结果有两个重点：

• 首先，与 Task.WhenAll 相比，Parallel.ForEach 的执行时间更快。
• 第二点是当并发任务超过8000时，Parallel.ForEach遇到失败状态。

结论

总而言之，虽然 Parallel.ForEach 具有更快的执行时间，但 Task.WhenAll 具有更高的可扩展性。这意味着通过增加请求负载，Task.WhenAll 可以毫无故障地处理它。

不要混淆可扩展性和速度，虽然 Parallel.ForEach 在速度上更好，但与 Task.WhenAll 相比可扩展性较低，无法响应高负载的并发请求。

这个结果来自于 Task.WhenAll 旨在处理具有更高可扩展性的并发 I/O 绑定任务，因为它使用异步非阻塞方式共享线程来处理并发请求。

但是，另一方面，Parallel 本身是同步的。因此，在 CPU 绑定逻辑中使用它以获得更好的性能是有益的。

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