有小伙伴問我每天忽悠的TPL是什么？☹️ 這次站位高一點，嚴肅講一講。
引言
俗話說，不想開飛機的程序員不是一名好爸爸；作為微軟技術棧的老鳥，一直將代碼整潔之道奉為經典，
優秀的程序員將優雅、高性能的代碼看成自己的臉面。
今天探討下我對.NET並行編程庫Task Parallel Library的理解，開足馬力，准備壓榨CPU了。
雙核cpu的真相.gif
技術背景：
- 理解硬件線程和軟件線程
多核處理器帶有一個以上的物理內核： 物理內核是真正的獨立處理單元，多個物理內核使得多條指令能夠同時並行運行。
硬件線程也稱為邏輯內核，一個物理內核可能使用超線程技術提供多個硬件線程，所以一個硬件線程並不代表一個物理內核。
我們通過程序中通過Environment.ProcessorCount： 得到的就是邏輯內核（本人的機器是i5-5300U 虛擬4核），
Windows中每個運行的程序都是一個進程，每一個進程都會創建並運行一個或多個線程，這些線程稱為軟件線程，硬件線程就像是一條泳道，而軟件線程就是在其中游泳的人。
並行場景
.NET引入的Task Parallel Library(任務並行庫，TPL)，動態地擴展並發度，以最有效的方式使用所有可用的處理器。
另外TPL支持分區工作、支持基於ThreadPool調度、支持取消異步操作、支持狀態管理。
通過TPL專注與讓程序完成你業務意義上的任務，同時最大限度的提高程序性能。
TPL同時支持數據並行、任務並行和流水線Dataflow
- 數據並行：有大量數據需要處理，並且必須對每一份數據執行同樣的操作
- 任務並行：通過任務並發運行不同的操作。
- 流水線：這是任務並行和數據並行的結合體（需要引入System.Threading.Tasks.Dataflow組件庫）
其中1.3 已經在上文演示。
數據並行
從100000個數中找到素數的個數
上文[共享內存並發模型],代碼可做如下優化：
共享內存模型，只是有每個線程獨立計算線程內迭代產生的素數和，最后再對幾個和求和。
using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;
/// <summary>
/// 利用並行編程庫Parallel，計算100000內素數的個數
/// </summary>
namespace Paralleler
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Stopwatch sw = new Stopwatch();
sw.Start();
ShareMemory();
sw.Stop();
Console.WriteLine($"優化后的共享內存並發模型耗時：{sw.Elapsed}");
}
static void ShareMemory()
{
var sum = 0;
Parallel.For(1, 100000 + 1, () => 0, (x, state, local) =>
{
var f = true;
if (x == 1)
f = false;
for (int i = 2; i <= x / 2; i++)
{
if (x % i == 0) // 被[2,x/2]任一數字整除，就不是質數
f = false;
}
if (f == true)
local++;
return local;
},
local =>
{
Interlocked.Add(ref sum, local);
}
);
Console.WriteLine($"1-100000內質數的個數是{sum}");
}
}
}
參數1,2 表示數據並行要操作的對象；
參數3localInit表示某線程內迭代的初始值，將會作為參數4body委托的第3個參數，只在線程第一次使用;
參數4body表示每個迭代都需要經歷的執行體, 這里以線程為單元處理迭代；
參數5localFinally對每個線程的輸出再做一次計算。入參是參數4的輸出。
任務並行
讓很多方法並行運行的最簡單的方法就是使用Parallel類的Invoke方法，Invoke方法接受一個Action的參數組。
System.Threading.Tasks.Parallel.Invoke(WatchMovie, HaveDinner, ReadBook, WriteBlog);
這段代碼會創建指向每一個方法的委托。
沒有特定的執行順序
Parallel.Invoke方法只有在4個方法全部完成之后才會返回。它至少需要4個硬件線程才足以讓這4個方法並發運行。但並不保證這4個方法能夠同時啟動運行，如果一個或者多個內核處於繁忙狀態，那么底層的調度邏輯可能會延遲某些方法的初始化執行。
捕捉並行循環中發生的異常
當並行迭代中調用的委托拋出異常，這個異常沒有在委托中被捕獲到時，就會變成一組異常，新的System.AggregateException負責處理這一組異常。
本文為微軟TPL入門級教程，學習一個專題，了解特性/能力最重要， 剩下的就是結合場景去應用。