CPU-bound vs I/O-bound задачи — как правильно распараллеливать?

// Последовательно: 300 + 200 + 400 = 900 мс
var user = await users.GetAsync(id, ct);
var orders = await ordersApi.GetForUserAsync(id, ct);
var recs = await recommendations.GetAsync(id, ct);

// Параллельно: max(300, 200, 400) = 400 мс
var userTask = users.GetAsync(id, ct);
var ordersTask = ordersApi.GetForUserAsync(id, ct);
var recsTask = recommendations.GetAsync(id, ct);
await Task.WhenAll(userTask, ordersTask, recsTask);
var profile = new Profile(await userTask, await ordersTask, await recsTask);

// 10 000 URL — нельзя отправить все одновременно (исчерпание сокетов, 429 от сервиса)
await Parallel.ForEachAsync(urls, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = 20, CancellationToken = ct },
    async (url, token) =>
    {
        var html = await http.GetStringAsync(url, token);
        await store.SaveAsync(url, html, token);
    });

// Parallel.For / ForEach: делит работу между потоками пула по числу ядер
Parallel.ForEach(images, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount }, image =>
{
    var thumb = ImageProcessor.Resize(image, 200, 200);     // чистые вычисления
    thumbnails[image.Id] = thumb;                            // ConcurrentDictionary
});

// PLINQ
var hashes = files.AsParallel()
    .WithDegreeOfParallelism(Environment.ProcessorCount)
    .Select(f => (f.Name, Hash: SHA256.HashData(f.Content)))
    .ToList();

// Одна тяжёлая операция, не блокируя вызывающий поток (UI, или чтобы не держать поток запроса)
var report = await Task.Run(() => ReportBuilder.BuildHeavy(data), ct);

// 1. Фейковая асинхронность: занимаем поток пула, чтобы... ждать I/O
public Task<string> LoadAsync(string path) => Task.Run(() => File.ReadAllText(path));   // → File.ReadAllTextAsync

// 2. Parallel.ForEach с async-лямбдой: лямбда становится async void, ForEach не ждёт завершения!
Parallel.ForEach(ids, async id => await SendAsync(id));   // исключения теряются, работа не завершена к концу вызова
// → Parallel.ForEachAsync

// 3. Неограниченный Task.WhenAll на тысячи элементов
await Task.WhenAll(ids.Select(id => api.CallAsync(id)));   // 10 000 одновременных запросов → 429, исчерпание соединений
// → Parallel.ForEachAsync с MaxDegreeOfParallelism или батчи

// 4. Parallel.For внутри обработки HTTP-запроса
app.MapPost("/resize", (Image img) => Parallel.For(0, 100, i => ...));
// каждый запрос забирает все ядра и потоки пула → остальные запросы голодают