概述

现代计算机越来越向着多核、多处理器的方向发展。开发人员现在就可以利用这一优势，开发功能强大的应用，以适应复杂的算法以及大量的数据运算。

并行扩展使开发人员能够轻松编写出充分利用硬件并行能力的程序，程序性能可以随着处理器或核的数量增加而提高，并且无需应对目前愈发复杂的并发编程模型。

Microsoft Parallel Extensions to the .NET Framework 3.5是一个托管编程模型，支持数据并行处理，任务并行处理，并通过一个通用的工作调度器统一协调并行运行的硬件。安装“Microsoft Parallel Extensions to the .NET Framework 3.5”后会注册一个System.Threading.dll程序集到GAC中，调用前需要引用“using System.Threading.Tasks;”。Parallel Extensions主要由两部分组成：Task Parallel Library（TPL）和Parallel LINQ （PLINQ）。并行扩展使得我们可以利用Task Parallel Library（TPL）实现任务的并行化，Parallel LINQ使开发人员可以以声明的方式来处理数据的并行化。

简单调用

定义三个任务：

private void Task1()
{
    Thread.Sleep(1000);
}
private void Task2()
{
    Thread.Sleep(2000);
}
private void Task3()
{
    Thread.Sleep(3000);
}

并行调用这三个任务，代码如下：

Parallel.Invoke(Task1, Task2, Task3);

除此之外，还可以把所有的任务放在一个Action数据组中，再进行调用，如下代码片段，这在某些场景中会非常的有用，我们在设计阶段无需考虑最终运行时将会有多少个任务会执行：

Action[] actions = { Task1, Task2, Task3 };
Parallel.Invoke(actions);

for语句循环调用

Parallel.For(0, 10000, i =>
            {
                Console.WriteLine(i.ToString());
            });
测试结果：

Foreach语句循环调用

Parallel.ForEach(li, i =>
            {
                Console.WriteLine(i.ToString());
            });

测试结果：

总结

• 通过屏幕输出结果可以看出，使用并行计算时，循环的时候是无序的。
• 调用并行库的每个任务必须是独立的，不能出现任务间的相互调用。

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