俗话说，不想开飞机的程序员不是一名好爸爸；作为一名开发人员，我一直将代码整洁之道奉为经典， 优秀的程序员将优雅、高性能的代码看成自己的脸面。
今天探讨下我对.NET并行编程库Task Parallel Library的理解，开足马力，准备压榨CPU了。
双核cpu的真相.gif
技术背景 硬件线程和软件线程多核处理器带有一个以上的物理内核：物理内核是真正的独立处理单元，多个物理内核使得多条指令能够同时并行运行。
硬件线程也称为逻辑内核，一个物理内核可能会使用超线程技术提供多个硬件线程，所以一个硬件线程并不代表一个物理内核。程序通过Environment.ProcessorCount 得到的就是逻辑内核（本人的机器是i5-5300U 虚拟4核）， Windows中每个运行的程序都是一个进程，每一个进程都会创建并运行一个或多个线程，这些线程称为软件线程，硬件线程就像是一条泳道，而软件线程就是在其中游泳的人。
并行场景
.NET引入的Task Parallel Library(任务并行库，TPL)，动态地扩展并发度，以最有效的方式使用所有可用的处理器。
另外TPL支持分区工作、支持基于ThreadPool调度、支持取消异步操作、支持状态管理。
通过TPL专注与让程序完成你业务意义上的任务，同时最大限度的提高程序性能。
TPL同时支持数据并行、任务并行和流水线Dataflow
1.数据并行：有大量数据需要处理，并且必须对每一份数据执行同样的操作；
2.任务并行：通过任务并发运行不同的操作；
3.流水线：任务并行和数据并行的结合体（需要引入System.Threading.Tasks.Dataflow组件库） 其中1、3 已经在上文演示，本文就随手拿数据并行、任务并行聊一聊。
编程实践 1. 数据并行找到100000以内素数的个数
上文[共享内存并发模型],代码可做如下优化：
由每个线程独立计算线程内迭代产生的素数和，最后再对几个和求和。
using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;
///
/// 利用并行编程库Parallel，计算100000内素数的个数
///
namespace Paralleler
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Stopwatch sw = new Stopwatch();
sw.Start();
ShareMemory();
sw.Stop();
Console.WriteLine($"优化后的共享内存并发模型耗时：{sw.Elapsed}");
}
static void ShareMemory()
{
var sum = 0;
Parallel.For(1, 100000 + 1, () => 0, (x, state, local) =>
{
var f = true;
if (x == 1)
f = false;
for (int i = 2; i
{
Interlocked.Add(ref sum, local);
}
);
Console.WriteLine($"1-100000内质数的个数是{sum}");
}
}
}
参数1,2 表示数据并行要操作的对象； 参数3 localInit 表示某线程内迭代的初始值，将会作为参数4 body 委托的第3个参数，只在线程第一次使用; 参数4 body 表示每个迭代都需要经历的执行体, 这里以线程为单元处理迭代； 参数5 localFinally 对每个线程的输出再做一次计算，入参是参数4的输出。2. 任务并行
让许多方法并行运行的最简单的方法就是使用Parallel类的Invoke方法，Invoke方法接受一个Action的参数组
void System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(WatchMovie, HaveDinner, ReadBook, WriteBlog);这段代码会创建指向每一个方法的委托。
没有特定的执行顺序
Parallel.Invoke方法只有在4个方法全部完成之后才会返回。它至少需要4个硬件线程才足以让这4个方法并发运行。
但并不保证这4个方法能够同时启动运行，如果一个或者多个内核处于繁忙状态，那么底层的调度逻辑可能会延迟某些方法的初始化执行。
捕捉并行循环中发生的异常当并行迭代中调用的委托抛出异常，这个异常没有在委托中被捕获到时，就会变成一组异常，新的System.AggregateException负责处理这一组异常。
