说到.net中的并行编程，也许你的第一反应就是Task，确实Task是一个非常灵活的用于并行编程的一个专用类，不可否认越灵活的东西用起来就越

复杂，高度封装的东西用起来很简单，但是缺失了灵活性，这篇我们就看看这些好用但灵活性不高的几个并行方法。

一：Invoke

　 现在电子商务的网站都少不了订单的流程，没有订单的话网站也就没有存活的价值了，往往在订单提交成功后，通常会有这两个操作，第一个：发起

信用卡扣款，第二个：发送emial确认单，这两个操作我们就可以在下单接口调用成功后，因为两个方法是互不干扰的，所以就可以用invoke来玩玩了。

 1         static void Main(string[] args)
 2         {
 3             Parallel.Invoke(Credit, Email);
 4 
 5             Console.Read();
 6         }
 7 
 8         static void Credit()
 9         {
10             Console.WriteLine("******************  发起信用卡扣款中  ******************");
11 
12             Thread.Sleep(2000);
13 
14             Console.WriteLine("扣款成功！");
15         }
16 
17         static void Email()
18         {
19             Console.WriteLine("******************  发送邮件确认单！*****************");
20 
21             Thread.Sleep(3000);
22 
23             Console.WriteLine("email发送成功！");
24         }

  怎么样，实现起来是不是很简单，只要把你需要的方法塞给invoke就行了，不过在这个方法里面有一个重载参数需要注意下，

1  public static void Invoke(ParallelOptions parallelOptions, params Action[] actions);

有时候我们的线程可能会跑遍所有的内核，为了提高其他应用程序的稳定性，就要限制参与的内核，正好ParallelOptions提供了

MaxDegreeOfParallelism属性。

好了，下面我们大概翻翻invoke里面的代码实现，发现有几个好玩的地方：

<1>: 当invoke中的方法超过10个话，我们发现它走了一个internal可见的ParallelForReplicatingTask的FCL内部专用类，而这个类是继承自

　　 Task的，当方法少于10个的话，才会走常规的Task.

<2> 居然发现了一个装exception 的ConcurrentQueue<Exception>队列集合，多个异常入队后，再包装成AggregateException抛出来。

       比如：throw new AggregateException(exceptionQ);

<3> 我们发现，不管是超过10个还是小于10个，都是通过WaitAll来等待所有的执行，所以缺点就在这个地方，如果某一个方法执行时间太长

　　 不能退出，那么这个方法是不是会长期挂在这里不能出来，也就导致了主流程一直挂起，然后页面就一直挂起，所以这个是一个非常危险

      的行为，如果我们用task中就可以在waitall中设置一个过期时间，但invoke却没法做到，所以在使用invoke的时候要慎重考虑。

  1     try
  2     {
  3         if (actionsCopy.Length > 10 || (parallelOptions.MaxDegreeOfParallelism != -1 && parallelOptions.MaxDegreeOfParallelism < actionsCopy.Length))
  4         {
  5             ConcurrentQueue<Exception> exceptionQ = null;
  6             try
  7             {
  8                 int actionIndex = 0;
  9                 ParallelForReplicatingTask parallelForReplicatingTask = new ParallelForReplicatingTask(parallelOptions, delegate
 10                 {
 11                     for (int l = Interlocked.Increment(ref actionIndex); l <= actionsCopy.Length; l = Interlocked.Increment(ref actionIndex))
 12                     {
 13                         try
 14                         {
 15                             actionsCopy[l - 1]();
 16                         }
 17                         catch (Exception item)
 18                         {
 19                             LazyInitializer.EnsureInitialized<ConcurrentQueue<Exception>>(ref exceptionQ, () => new ConcurrentQueue<Exception>());
 20                             exceptionQ.Enqueue(item);
 21                         }
 22                         if (parallelOptions.CancellationToken.IsCancellationRequested)
 23                         {
 24                             throw new OperationCanceledException(parallelOptions.CancellationToken);
 25                         }
 26                     }
 27                 }, TaskCreationOptions.None, InternalTaskOptions.SelfReplicating);
 28                 parallelForReplicatingTask.RunSynchronously(parallelOptions.EffectiveTaskScheduler);
 29                 parallelForReplicatingTask.Wait();
 30             }
 31             catch (Exception ex2)
 32             {
 33                 LazyInitializer.EnsureInitialized<ConcurrentQueue<Exception>>(ref exceptionQ, () => new ConcurrentQueue<Exception>());
 34                 AggregateException ex = ex2 as AggregateException;
 35                 if (ex != null)
 36                 {
 37                     using (IEnumerator<Exception> enumerator = ex.InnerExceptions.GetEnumerator())
 38                     {
 39                         while (enumerator.MoveNext())
 40                         {
 41                             Exception current = enumerator.Current;
 42                             exceptionQ.Enqueue(current);
 43                         }
 44                         goto IL_264;
 45                     }
 46                 }
 47                 exceptionQ.Enqueue(ex2);
 48                 IL_264:;
 49             }
 50             if (exceptionQ != null && exceptionQ.Count > 0)
 51             {
 52                 Parallel.ThrowIfReducableToSingleOCE(exceptionQ, parallelOptions.CancellationToken);
 53                 throw new AggregateException(exceptionQ);
 54             }
 55         }
 56         else
 57         {
 58             Task[] array = new Task[actionsCopy.Length];
 59             if (parallelOptions.CancellationToken.IsCancellationRequested)
 60             {
 61                 throw new OperationCanceledException(parallelOptions.CancellationToken);
 62             }
 63             for (int j = 0; j < array.Length; j++)
 64             {
 65                 array[j] = Task.Factory.StartNew(actionsCopy[j], parallelOptions.CancellationToken, TaskCreationOptions.None, InternalTaskOptions.None, parallelOptions.EffectiveTaskScheduler);
 66             }
 67             try
 68             {
 69                 if (array.Length <= 4)
 70                 {
 71                     Task.FastWaitAll(array);
 72                 }
 73                 else
 74                 {
 75                     Task.WaitAll(array);
 76                 }
 77             }
 78             catch (AggregateException ex3)
 79             {
 80                 Parallel.ThrowIfReducableToSingleOCE(ex3.InnerExceptions, parallelOptions.CancellationToken);
 81                 throw;
 82             }
 83             finally
 84             {
 85                 for (int k = 0; k < array.Length; k++)
 86                 {
 87                     if (array[k].IsCompleted)
 88                     {
 89                         array[k].Dispose();
 90                     }
 91                 }
 92             }
 93         }
 94     }
 95     finally
 96     {
 97         if (TplEtwPRovider.Log.IsEnabled())
 98         {
 99             TplEtwProvider.Log.ParallelInvokeEnd((task != null) ? task.m_taskScheduler.Id : TaskScheduler.Current.Id, (task != null) ? task.Id : 0, forkJoinContextID);
100         }
101     }

二：For

   下面再看看Parallel.For，我们知道普通的For是一个串行操作，如果说你的for中每条流程都需要执行一个方法，并且这些方法可以并行操作且

比较耗时，那么为何不尝试用Parallel.For呢，就比如下面的代码。

 1 class Program
 2     {
 3         static void Main(string[] args)
 4         {
 5             List<Action> actions = new List<Action>() { Credit, Email };
 6 
 7             var result = Parallel.For(0, actions.Count, (i) =>
 8             {
 9                 actions[i]();
10             });
11 
12             Console.WriteLine("执行状态:" + result.IsCompleted);
13 
14             Console.Read();
15         }
16 
17         static void Credit()
18         {
19             Console.WriteLine("******************  发起信用卡扣款中  ******************");
20 
21             Thread.Sleep(2000);
22 
23             Console.WriteLine("扣款成功！");
24         }
25 
26         static void Email()
27         {
28             Console.WriteLine("******************  发送邮件确认单！*****************");
29 
30             Thread.Sleep(3000);
31 
32             Console.WriteLine("email发送成功！");
33         }
34     }

下面我们再看看Parallel.For中的最简单的重载和最复杂的重载：

1 public static ParallelLoopResult For(int fromInclusive, int toExclusive, Action<int> body);
2 
3 public static ParallelLoopResult For<TLocal>(int fromInclusive, int toExclusive, ParallelOptions parallelOptions, Func<TLocal> localInit, Func<int, ParallelLoopState, TLocal, TLocal> body, Action<TLocal> localFinally);
4  

<1> 简单的重载不必多说，很简单，我上面的例子也演示了。

<2> 最复杂的这种重载提供了一个AOP的功能，在每一个body的action执行之前会先执行localInit这个action，在body之后还会执行localFinally

       这个action，有没有感觉到已经把body切成了三块？好了，下面看一个例子。

 1     static void Main(string[] args)
 2         {
 3             var list = new List<int>() { 10, 20, 30, 40 };
 4 
 5             var options = new ParallelOptions();
 6 
 7             var total = 0;
 8 
 9             var result = Parallel.For(0, list.Count, () =>
10             {
11                 Console.WriteLine("------------  thead --------------");
12 
13                 return 1;
14             },
15               (i, loop, j) =>
16               {
17                   Console.WriteLine("------------  body --------------");
18 
19                   Console.WriteLine("i=" + list[i] + " j=" + j);
20 
21                   return list[i];
22               },
23               (i) =>
24               {
25                   Console.WriteLine("------------  tfoot --------------");
26 
27                   Interlocked.Add(ref total, i);
28 
29                   Console.WriteLine("total=" + total);
30               });
31 
32             Console.WriteLine("iscompleted:" + result.IsCompleted);
33             Console.Read();
34         }

接下来我们再翻翻它的源代码，由于源码太多，里面神乎其神，我就找几个好玩的地方。

<1>  我在里面找到了一个rangeManager分区函数，代码复杂看不懂，貌似很强大。

 1         internal RangeManager(long nFromInclusive, long nToExclusive, long nStep, int nNumExpectedWorkers)
 2         {
 3             this.m_nCurrentIndexRangeToAssign = 0;
 4             this.m_nStep = nStep;
 5             if (nNumExpectedWorkers == 1)
 6             {
 7                 nNumExpectedWorkers = 2;
 8             }
 9             ulong num = (ulong)(nToExclusive - nFromInclusive);
10             ulong num2 = num / (ulong)((long)nNumExpectedWorkers);
11             num2 -= num2 % (ulong)nStep;
12             if (num2 == 0uL)
13             {
14                 num2 = (ulong)nStep;
15             }
16             int num3 = (int)(num / num2);
17             if (num % num2 != 0uL)
18             {
19                 num3++;
20             }
21             long num4 = (long)num2;
22             this.m_indexRanges = new IndexRange[num3];
23             long num5 = nFromInclusive;
24             for (int i = 0; i < num3; i++)
25             {
26                 this.m_indexRanges[i].m_nFromInclusive = num5;
27                 this.m_indexRanges[i].m_nSharedCurrentIndexOffset = null;
28                 this.m_indexRanges[i].m_bRangeFinished = 0;
29                 num5 += num4;
30                 if (num5 < num5 - num4 || num5 > nToExclusive)
31                 {
32                     num5 = nToExclusive;
33                 }
34                 this.m_indexRanges[i].m_nToExclusive = num5;
35             }
36         }

<2> 我又找到了这个神奇的ParallelForReplicatingTask类。

那么下面问题来了，在单线程的for中，我可以continue，可以break，那么在Parallel.For中有吗？因为是并行，所以continue基本上就没有

存在价值，break的话确实有价值，这个就是委托中的ParallelLoopState做到的，并且还新增了一个Stop。

三：ForEach

其实ForEach和for在本质上是一样的，你在源代码中会发现在底层都是调用一个方法的，而ForEach会在底层中调用for共同的函数之前还会执行

其他的一些逻辑，所以这就告诉我们，能用Parallel.For的地方就不要用Parallel.ForEach，其他的都一样了，这里就不赘述了。