概述
Microsoft Parallel Extensions to the .NET Framework 3.5是一个托管编程模型，用于数据并行化和任务并行化，并可对统一在共同的工作调度程序之下的并行硬件进行协调。 Parallel Extensions to the .NET Framework 3.5使开发者更容易编写出充分发挥并行硬件的优势的程序，不但能随着处理器数量的增长而提高性能，而且避免了许多旧有并发编程模型的复杂性。
你可以从这里下载Microsoft Parallel Extensions to the .NET Framework 3.5June 2008 CTP版本，安装后会注册一个System.Threading.dll程序集到GAC中。Parallel Extensions主要由两部分组成：Task Parallel Library（TPL）和Parallel LINQ （PLINQ），它们将会集成在.NET Framework 4.0中。
简单调用
在开始之前，我们不妨停下来思考几个问题：如果有多个线程在同一时间访问同一个变量，它们之间可能会互相影响，该如何解决？如果有多个线程同时锁住了一些资源，由于互相等待而造成死锁，该如何解决？如果觉的这些问题很难解决，那就不要思考了，有了Parallel.Invoke，无需再去考虑这些令人头疼的问题，我们先定义三个任务：
private voidTask1()
{Thread.Sleep(1000);
}private voidTask2()
{Thread.Sleep(2000);
}private voidTask3()
{Thread.Sleep(3000);
}
并行调用这三个任务，只需要一句话：
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);
我们不妨对Parallel.Invoke做一个简单的测试，如下代码片段所示：
private longInvokeSequential()
{Stopwatchwatch =newStopwatch();
watch.Start();
Task1();
Task2();
Task3();
watch.Stop();returnwatch.ElapsedMilliseconds;
}private longInvokeParallel()
{Stopwatchwatch =newStopwatch();
watch.Start();Parallel.Invoke(Task1, Task2, Task3);
watch.Stop();returnwatch.ElapsedMilliseconds;
}private longInvokeParallelArray()
{Stopwatchwatch =newStopwatch();
watch.Start();Action[] actions = { Task1, Task2, Task3 };Parallel.Invoke(actions);
watch.Stop();returnwatch.ElapsedMilliseconds;
}
来看看最后的结果：
循环调用
循环执行某件事情应该是我们编程中经常遇到的问题，但是之前所有的循环只能顺序的进行执行，如下面这段代码，再平常不过了：
for(inti = 0; i <10; i++)
{
Compute(i);
}
在Parallel Extensions中，可以使用Parallel.For来并行的执行循环任务：
Parallel.For(0, 10,delegate(inti){
Compute(i);
}
);
甚至有了Lambda表达式，还可以更简单的编写为：
Parallel.For(0, 10,
i => { Compute(i);}
);
现在，我们再来做一个简单的测试，代码如下：
private static longSequentialForLoop()
{Stopwatchwatch =newStopwatch();
watch.Start();for(inti = 0; i <10; i++)
{
Compute(i);
}
watch.Stop();returnwatch.ElapsedMilliseconds;
}private static longParallelForLoop()
{Stopwatchwatch =newStopwatch();
watch.Start();Parallel.For(0, 10,
i => { Compute(i);}
);
watch.Stop();returnwatch.ElapsedMilliseconds;
}private static voidCompute(inti)
{Thread.Sleep(200 * i);
}
测试结果如下：
类似的在Parallel中还提供了Parallel.ForEach方法，如下图所示：
我们使用类似于如下的代码来使用该方法：
List<int>data =newList<int>{ 1, 2, 3, 4, 5 };Parallel.ForEach(
data,
i => { Compute(i); }
);
总结
