代码思路

将要处理的数据放到ConcurrentQueue中，然后开启多个线程去处理数据，处理完成后，再到队列中获取下一个待处理数据。

ConcurrentQueue 表示线程安全的先进先出 (FIFO) 集合，属于 System.Collections.Concurrent 命名空间下的一个数据结构

直接上代码

/// <summary>/// 多线程处理数据（无返回值）/// </summary>/// <typeparam name="T">数据类型</typeparam>/// <param name="list">待处理数据</param>/// <param name="action">数据处理方法（有参数无返回值）</param>/// <param name="count">处理线程数量</param>/// <param name="waitFlag">是否等待执行结束</param>static void RunTask<T>(List<T> list, Action<T> action, int threadCount = 5, bool waitFlag = true){ ConcurrentQueue<T> queue = new ConcurrentQueue<T>(list); Task[] tasks = new Task[threadCount]; for (int i = 0; i < threadCount; i++) { tasks[i] = Task.Run(() => { while (queue.TryDequeue(out T t)) { action(t); } }); } if (waitFlag) { Task.WaitAll(tasks); }}/// <summary>/// 多线程处理数据（返回处理后列表）/// </summary>/// <typeparam name="T">数据类型</typeparam>/// <param name="list">待处理数据</param>/// <param name="func">数据处理方法（有参数有返回值）</param>/// <param name="threadCount">处理线程数量</param>/// <returns>数据处理后结果</returns>static List<T> RunTask<T>(List<T> list, Func<T, T> func, int threadCount = 5){ var result = new List<T>(); ConcurrentQueue<T> queue = new ConcurrentQueue<T>(list); Task<List<T>>[] tasks = new Task<List<T>>[threadCount]; for (int i = 0; i < threadCount; i++) { tasks[i] = Task.Run<List<T>>(() => { var rList = new List<T>(); while (queue.TryDequeue(out T t)) { rList.Add(func(t)); } return rList; }); } Task.WaitAll(tasks); for (int i = 0; i < threadCount; i++) { result.AddRange(tasks[i].Result); } return result;}

调用方法

List<int> list = new List<int>() { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };//输出列表中的数据，且加上“action”字符前缀RunTask<int>(list, d => { Console.WriteLine("action" + d); });//对列表中数据都执行 “*2” 的操作var result = RunTask<int>(list, d => { return d * 2; });result.ForEach(d => Console.WriteLine(d));

最后的话

上面的代码只是简单的实现了对数据的处理，并没有考虑到对内存的使用限制，一般的项目中使用还是可以的。
最后我尝试了下，生成一个100M的列表，然后将其加载到ConcurrentQueue，监控程序内存占用，发现没有很大的内存占用变化。

以上就是C# 多线程处理List数据的示例代码的详细内容，更多关于c# 处理list数据的资料请关注其它相关文章！