看看Parallel中高度封装的三个方法，Invoke,For和ForEach

　　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。

         static void Main(string[] args)
         {
             Parallel.Invoke(Credit, Email);

             Console.Read();
         }

         static void Credit()
         {
             Console.WriteLine("******************  发起信用卡扣款中  ******************");

             Thread.Sleep();

             Console.WriteLine("扣款成功！");
         }

         static void Email()
         {
             Console.WriteLine("******************  发送邮件确认单！*****************");

             Thread.Sleep();

             Console.WriteLine("email发送成功！");
         }

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，

  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。

     try
     {
         if (actionsCopy.Length >  || (parallelOptions.MaxDegreeOfParallelism != - && parallelOptions.MaxDegreeOfParallelism < actionsCopy.Length))
         {
             ConcurrentQueue<Exception> exceptionQ = null;
             try
             {
                 int actionIndex = ;
                 ParallelForReplicatingTask parallelForReplicatingTask = new ParallelForReplicatingTask(parallelOptions, delegate
                 {
                     for (int l = Interlocked.Increment(ref actionIndex); l <= actionsCopy.Length; l = Interlocked.Increment(ref actionIndex))
                     {
                         try
                         {
                             actionsCopy[l - ]();
                         }
                         catch (Exception item)
                         {
                             LazyInitializer.EnsureInitialized<ConcurrentQueue<Exception>>(ref exceptionQ, () => new ConcurrentQueue<Exception>());
                             exceptionQ.Enqueue(item);
                         }
                         if (parallelOptions.CancellationToken.IsCancellationRequested)
                         {
                             throw new OperationCanceledException(parallelOptions.CancellationToken);
                         }
                     }
                 }, TaskCreationOptions.None, InternalTaskOptions.SelfReplicating);
                 parallelForReplicatingTask.RunSynchronously(parallelOptions.EffectiveTaskScheduler);
                 parallelForReplicatingTask.Wait();
             }
             catch (Exception ex2)
             {
                 LazyInitializer.EnsureInitialized<ConcurrentQueue<Exception>>(ref exceptionQ, () => new ConcurrentQueue<Exception>());
                 AggregateException ex = ex2 as AggregateException;
                 if (ex != null)
                 {
                     using (IEnumerator<Exception> enumerator = ex.InnerExceptions.GetEnumerator())
                     {
                         while (enumerator.MoveNext())
                         {
                             Exception current = enumerator.Current;
                             exceptionQ.Enqueue(current);
                         }
                         goto IL_264;
                     }
                 }
                 exceptionQ.Enqueue(ex2);
                 IL_264:;
             }
             if (exceptionQ != null && exceptionQ.Count > )
             {
                 Parallel.ThrowIfReducableToSingleOCE(exceptionQ, parallelOptions.CancellationToken);
                 throw new AggregateException(exceptionQ);
             }
         }
         else
         {
             Task[] array = new Task[actionsCopy.Length];
             if (parallelOptions.CancellationToken.IsCancellationRequested)
             {
                 throw new OperationCanceledException(parallelOptions.CancellationToken);
             }
             for (int j = ; j < array.Length; j++)
             {
                 array[j] = Task.Factory.StartNew(actionsCopy[j], parallelOptions.CancellationToken, TaskCreationOptions.None, InternalTaskOptions.None, parallelOptions.EffectiveTaskScheduler);
             }
             try
             {
                 if (array.Length <= )
                 {
                     Task.FastWaitAll(array);
                 }
                 else
                 {
                     Task.WaitAll(array);
                 }
             }
             catch (AggregateException ex3)
             {
                 Parallel.ThrowIfReducableToSingleOCE(ex3.InnerExceptions, parallelOptions.CancellationToken);
                 throw;
             }
             finally
             {
                 for (int k = ; k < array.Length; k++)
                 {
                     if (array[k].IsCompleted)
                     {
                         array[k].Dispose();
                     }
                 }
             }
         }
     }
     finally
     {
         if (TplEtwProvider.Log.IsEnabled())
         {
             TplEtwProvider.Log.ParallelInvokeEnd((task != null) ? task.m_taskScheduler.Id : TaskScheduler.Current.Id, (task != null) ? task.Id : , forkJoinContextID);
         }
     }

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。

 class Program
     {
         static void Main(string[] args)
         {
             List<Action> actions = new List<Action>() { Credit, Email };

             var result = Parallel.For(, actions.Count, (i) =>
             {
                 actions[i]();
             });

             Console.WriteLine("执行状态:" + result.IsCompleted);

             Console.Read();
         }

         static void Credit()
         {
             Console.WriteLine("******************  发起信用卡扣款中  ******************");

             Thread.Sleep();

             Console.WriteLine("扣款成功！");
         }

         static void Email()
         {
             Console.WriteLine("******************  发送邮件确认单！*****************");

             Thread.Sleep();

             Console.WriteLine("email发送成功！");
         }
     }

下面我们再看看Parallel.For中的最简单的重载和最复杂的重载：

 public static ParallelLoopResult For(int fromInclusive, int toExclusive, Action<int> body);

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

<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。

     static void Main(string[] args)
         {
             var list = new List<int>() { , , ,  };

             var options = new ParallelOptions();

             var total = ;

             var result = Parallel.For(, list.Count, () =>
             {
                 Console.WriteLine("------------  thead --------------");

                 return ;
             },
               (i, loop, j) =>
               {
                   Console.WriteLine("------------  body --------------");

                   Console.WriteLine("i=" + list[i] + " j=" + j);

                   return list[i];
               },
               (i) =>
               {
                   Console.WriteLine("------------  tfoot --------------");

                   Interlocked.Add(ref total, i);

                   Console.WriteLine("total=" + total);
               });

             Console.WriteLine("iscompleted:" + result.IsCompleted);
             Console.Read();
         }

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。

         internal RangeManager(long nFromInclusive, long nToExclusive, long nStep, int nNumExpectedWorkers)
         {
             this.m_nCurrentIndexRangeToAssign = ;
             this.m_nStep = nStep;
             if (nNumExpectedWorkers == )
             {
                 nNumExpectedWorkers = ;
             }
             ulong num = (ulong)(nToExclusive - nFromInclusive);
             ulong num2 = num / (ulong)((long)nNumExpectedWorkers);
             num2 -= num2 % (ulong)nStep;
             if (num2 == 0uL)
             {
                 num2 = (ulong)nStep;
             }
             int num3 = (int)(num / num2);
             if (num % num2 != 0uL)
             {
                 num3++;
             }
             long num4 = (long)num2;
             this.m_indexRanges = new IndexRange[num3];
             long num5 = nFromInclusive;
             for (int i = ; i < num3; i++)
             {
                 this.m_indexRanges[i].m_nFromInclusive = num5;
                 this.m_indexRanges[i].m_nSharedCurrentIndexOffset = null;
                 this.m_indexRanges[i].m_bRangeFinished = ;
                 num5 += num4;
                 if (num5 < num5 - num4 || num5 > nToExclusive)
                 {
                     num5 = nToExclusive;
                 }
                 this.m_indexRanges[i].m_nToExclusive = num5;
             }
         }

<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。