Net4.0 Parallel编程（一）Data Parallelism 上
现在已经进入了多核的时代，我们的程序如何更多的利用好cpu，答案是并行处理。在.net4.0之前我们要开发并行的程序是非常的困难，在.net4.0中，在命名空间System.Threading.Tasks提供了方便的并行开发的类库。本文中主要看看Data Parallel，
看看并行的For、Foreach。
Parallel.For
首先先写一个普通的循环：
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private
void
NormalFor()
{
for
(var i = 0; i < 10000; i++)
{
for
(var j = 0; j < 1000; j++)
{
for
(var k = 0; k < 100; k++)
{
DoSomething();
}
}
}
}
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再看一个并行的For语句：
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private
void
ParallelFor()
{
Parallel.For(0, 10000, i =>
{
for
(
int
j = 0; j < 1000; j++)
{
for
(var k = 0; k < 100; k++)
{
DoSomething();
}
}
});
}
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看下测试方法：
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[TestMethod()]
public
void
TestForLoop()
{
_StopWatch.Start();
this
.NormalFor();
_StopWatch.Stop();
Console.WriteLine(
"NormalForLoop Runned Time:{0}"
, _StopWatch.ElapsedMilliseconds);
_StopWatch.Reset();
_StopWatch.Start();
this
.ParallelFor();
_StopWatch.Stop();
Console.WriteLine(
"Parallel Loop:{0}"
, _StopWatch.ElapsedMilliseconds);
}
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测试结果：
上面的例子中，只是将最外层的For语句替换成了Parallel.For，我们可以看到Parallel执行速度提高了近一倍。下面我把里面的循环也改成并行的：
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private
void
ParallelNestedFor()
{
Parallel.For(0, 10000, i =>
{
Parallel.For(0, 1000, j =>
{
for
(var k = 0; k < 100; k++)
{
DoSomething();
}
});
});
}
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结果：
也许会令我们感到惊讶的是：嵌套Paralled For之后速度并没有更快，反而稍微慢了。其实是这样的，因为我们的示例中大部分操作是在最外层循环，而在并行操作中会需要缓存数据等会浪费一定的性能。当我们把最外层的循环调整成100，中间层为10000时，我们来看下结果：
所以，是否需要嵌套的时候，需要我们根据一些实际情况来决定，不过对于大部分操作，最外层的并行处理已经足够了。
Parallel.ForEach
我们来看两段很简单的代码：
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private
void
NormalForeach()
{
foreach
(var file
in
GetFiles())
{
DoSomething();
}
}
private
void
ParallelForeach()
{
Parallel.ForEach(GetFiles(), file => {
DoSomething();
});
}
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测试的结果：
Foreach的使用跟For使用几乎是差不多了，只是在对非泛型的Collection进行操作的时候，需要通过Cast方法进行转换。
总结
在本文中，我们简单的介绍了Parallel.For跟Parallel.Foreach方法的使用，感受了下并行编程给我们带来的速度上的优势，在下篇文章中会介绍如何跳出循环以及一些异常的处理。
