为了提高程序的的性能，减少流程的时间时，我们总是会考虑将流程分成多个部分，并在同一时刻执行它。这就是并行性，那么在并行中线程和任务哪个更好呢？

1.使用线程

在此示例中，我们将每个线程添加到一个列表中，在最后一个示例中，我们正在等待所有线程完成。此外，我们还使用锁将变量计数放在线程安全中，并使用 anyObject 辅助工具来确保锁 （anyObject） 中的所有代码保持安全而不会损坏最终结果。在该实现中花费的执行时间为 1 秒，与下面的其他实现相比更好。

    class Program{static int count = 0;static object anyObject = new object();static Stopwatch sw = new Stopwatch();static void Main(string[] args){sw.Restart();UseThreads();sw.Stop();Console.WriteLine(sw.Elapsed.Seconds);Console.ReadKey();}static void UseThreads(){var threads = new List<Thread>();for (int i = 0; i < 100; i++){var thread = new Thread(() =>{AnyMethod();lock (anyObject) count++;});thread.Start();threads.Add(thread);}threads.ForEach(t => t.Join());}static void AnyMethod() => Thread.Sleep(1000);}
//Time spent: 1 seconds

2.使用任务

在这个例子中，如何给出上面的例子，我们将每个任务添加到一个列表中，在最后，我们正在等待所有任务完成。此外，我们还使用锁将变量计数放在线程安全中，并使用 anyObject 辅助工具来确保锁 （anyObject） 中的所有代码保持安全而不会损坏最终结果。在该实现中花费的执行时间为 18 秒，与第一次相比，我们可以看到多 17 秒的差异。到目前为止，这不是最好的选择。

void UseTasks()
{var tasks = new List<Task>();for (int i = 0; i < 100; i++){var task = new Task(() =>{AnyMethod();lock (anyObject) count++;});task.Start();tasks.Add(task);}Task.WaitAll(tasks.ToArray());
}
//Time spent: 18 seconds

3.使用 Parallel for

在这种情况下，收益是减少线代码，它贡献了干净的代码。但是在该实现中花费的执行时间为 15 秒。

void UseParallelFor()
{Parallel.For(0, 100, (i) =>{AnyMethod();lock (anyObject) count++;});
}
//Time spent: 15 seconds

4.使用 Parallel ForEach

按照下面的示例，区别在于遵循 ForEach 的相同想法，并且花费的执行时间相同为 15 秒。

void UseParallelForEach()
{Parallel.ForEach(new int[100], (i) =>{AnyMethod();lock (anyObject) count++;});
}
//Time spent: 15 seconds

5.使用信号量与线程

使用SemaphoreSlim 中使用的线程数。其中的参数（Environment.ProcessorCount），获取处理器中包含的逻辑处理器的数量。例如：如果您的处理器有 8 个逻辑处理器，您将有 8 个线程，但如果您想要的线程数多于处理器的逻辑处理器数量，则可能会失去每个线程的处理能力。通过此实现，我们在执行时间上花费了 13 秒。

void UseSemaphoreWithThreads()
{var semaphoreSlim = new SemaphoreSlim(Environment.ProcessorCount);var threads = new List<Thread>();for (int i = 0; i < 100; i++){var thread = new Thread(() =>{semaphoreSlim.Wait();AnyMethod();lock (anyObject) count++;semaphoreSlim.Release();});thread.Start();threads.Add(thread);}threads.ForEach(t => t.Join());
}
//Time spent: 25 seconds

总结

	上述例子中不同的电脑的执行时间不一致，根据上述执行时间的结果，更好的性能是使用 Threads 在 1 秒内执行，但更好的实现是使用 Parallel 的示例，代码行更少，代码更干净。