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IJobParallelFor 的作用原理解：

IJob 一次只能执行单独的任务，如果需要反复执行某个操作多次，就功能上需要使用 ParallelFor 的功能。ParallelFor 却允许将任务拆分成多个并行运行的子任务，每次只处理数据源的一个独立部分。

ParallelFor jobs 通常使用 NativeArray 作为数据源，并能分配执行任务到多个 CPU 核心上。每个 job 都只负责处理完整数据的一个子集。当调用 Execute 方法时，框架会自动为数据源中的每个项目调用一次。

需要手动指定执行次数，通常直接取 NativeArray 的长度作为 executors 的数量，每个 executor 处理一个数据项。一个 job 在执行过程中，如果某个批处理提前完成，就会从其他 job 中拿取剩余的批处理继续执行。

关于粒度问题：

任务粒度太细会导致频繁的新 task 创建开销增加。而粒度过粗又会使 singlethreaded 的负载压力增大。一般来说，应从最小粒度1开始逐步增加，直到性能达到顶峰为止。

注意事项：

代码示例优化：

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using Unity.Collections;
using Unity.Jobs;
using UnityEngine;
using UnityEditor;
public class TestJobParallelFor_1 : MonoBehaviour
{
    public struct MyParallelJob : IJobParallelFor
    {
        public NativeArray
   
     a;
        public NativeArray
    
      b;
        public NativeArray
     
       result;
        
        public void Execute(int index)
        {
            result[index] = a[index] + b[index];
        }
    }
    // 调度并执行并行任务
    void ScheduleParallelJob()
    {
        NativeArray
      
        a = new NativeArray
       
        (10, Allocator.TempJob);
        NativeArray
        
          b = new NativeArray
         
          (10, Allocator.TempJob); NativeArray
          
            result = new NativeArray
           
            (10, Allocator.TempJob); for (int i = 0; i < 10; i++) { a[i] = i * 0.3f; b[i] = i * 0.5f; } var jobData = new MyParallelJob(); jobData.a = a; jobData.b = b; jobData.result = result; // 执行并行任务 var handle = jobData.Schedule(10, 1); // 等待任务完成 handle.Complete(); // 检查结果 for (int i = 0; i < 10; i++) { Debug.LogError("Result at index " + i + ": " + result[i]); } // 配态 a.Dispose(); b.Dispose(); result.Dispose(); } // 在每帧更新时触发任务调度 private void Update() { ScheduleParallelJob(); } }
           
          
         
        
       
      
     
    
   

需要注意的关键点总结：