C# 并行计算（Parallel 和 ParallelQuery）
parallel
英 [ˈpærəlel] 美 [ˈpærəˌlɛl]
adj.平行的； 相同的，类似的； [电]并联的； [计]并行的
adv.平行地，并列地
n.平行线（面）； 相似物； 类比； 纬线
vt.使平行； 与…媲美； 与…相比； 与…相似
System.Threading.Tasks.Parallel
Parallel 主要提供了 For 系列方法和 ForEach 系列方法，并行处理所有项。两个系列的方法都有若干重载，但最常用也最易用的是这两个
Parallel.For(int fromInclude, int toExclude, Action<int> body)
这个方法从 fromInclude 开始，到 toExclude 结束，循环其中的每一个数，并对其执行 body 中的代码。从参数的名称可以了解，这些数，包含了 fromInclude ，但不包含 toExclude 。
这很像 for(int i = fromInclude; i < toExclude; i++) { body(i) } ，但与之不同的是 for 语句会顺序的遍历每一个数，而 Parallel.For 会尽可能的同时处理这些数——它是异步的，也就意味着，它是无序的。
来举个简单的例子
Parallel.For(0, 10, (i) => { Console.Write($"{i} "); }); Console.WriteLine();下面是它可能的输出之一（因为无序，所以并不确定）
Parallel.ForEach<T>(IEnumerable<T>, Action<T>)
Parallel.For 就是异步的 for ，那么 Parallel.ForEach 就是异步的 foreach 。还是刚才那个例子，稍稍改动下
var all = new [] { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; Parallel.ForEach(all, (i) => { Console.Write($"{i} "); }); Console.WriteLine();其结果同样是 0~9 的无序排列输出。
并行的意义在于处理耗时计算
上面仅仅说明了 Parallel.For 和 Parallel.ForEach ，然并卵，远不如原生的 for 和 foreach 易用。纯粹从语法上来说，是的，但是要了解到 Parallel 的目的是并行，并行的目的是高效处理耗时计算。所以，现在需要假设一个耗计算存在……
void LongCalc(int n) { // 也没什么用，只是模拟耗时而已 Thread.Sleep(n * 1000); } 如果用 for 循环，不用运行也能知道下面这代码运行时间会超过 6000 毫秒。
for (int i = 1; i < 4; i++) { LongCalc(i); } 但是用 Parallel.For 呢
Stopwatch watch = new Stopwatch(); watch.Start(); Parallel.For(1, 4, LongCalc); watch.Stop(); Console.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds); 答案是 3019 ，意料之中，并行嘛！
如果需要每次 body 调用的计算结果怎么办
这个问题又站在了一个新的高度，毕竟不所有事情都不需要反馈。
现在用一个递归调用的阶乘算法来模拟耗时计算，虽然它其实并不怎么耗时，为了使代码简单，这里并不会选用太大的数。然后假设需要算 n 个数的阶乘之和，所以我们需要并行计算每个数的阶乘，再把各个结果加起来。这段代码大概会是这样
int CalcFactorial(int n) { return n <= 2 ? n : n * CalcFactorial(n - 1); } int SumFactorial(params int[] data) { int sum = 0; Parallel.ForEach(data, n => { sum += CalcFactorial(n); }); return sum; } 给几个数就可以得到结果：
Console.WriteLine($"sum is {SumFactorial(4, 5, 7, 9)}");猜猜结果是多少？
368064 么？是的。
368064 ，但并不每次都是，有时候可能会得到一个 120 ，或者 5040 ，为什么？？？
注意 “并行” ，这意味着存在线程安全的问题。
+= 并不是原子操作，所以这里需要改一下
int SumFactorial(params int[] data) { int sum = 0; Parallel.ForEach(data, n => { Interlocked.Add(ref sum, CalcFactorial(n)); }); return sum; }如你如愿，这回对了。
Interlocked 类提供了一些简单计算的原子操作，完全值得去学习一下。
话虽如此，但需要的不是一个计算好的结果，而是每一个单独的结果怎么办？看起来 Parallel 有点不合适了，那就试试 ParallelQuery 吧，这个来自 Linq 的东东。
System.Linq.ParallelQuery
IEnumerable<T>.AsParallel() 可以很容易得到 ParallelQuery<T> ，这也是 Linq 中提供的扩展方法。那么从熟悉的开始，改用 ParallelQuery<T> 来算算阶乘之和
int SumFactorial(params int[] data) { return data.AsParallel().Select(CalcFactorial).Sum(); } 很简单的样子。而且 Select() 也很熟悉，它得到的是一个 ParallelQuery<T> ，继承自 IEnumerable<T> 。所以，如果需要每一个单独的结果，只要去掉 Sum() ，换成 ToList() 或者 ToArray() 就可以了，甚至直接作为一个 IEnummerable<T> 来使用也是不错的选择。
这里似乎接触到了一个新的话题——并行 Linq。其实 Linq 也是编译成方法调用来运行的，现在已经有方法调用的代码了，写个 Linq 语句还不容易：
int SumFactorial(params int[] data) { return (from n in data.AsParallel() select CalcFactorial(n)).Sum(); }正文到此结束
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