并行計算無疑是.NET Framework平臺的一大亮點，它自動的將一個任務(wù)分解，并以并發(fā)的形式執(zhí)行，程序員不用操心各任務(wù)之間的協(xié)作和同步問題，這使得可以更加專注于業(yè)務(wù)的實現(xiàn)。

　　.NET 中的 TPL(Task Parallel Library)，中文意思是任務(wù)并行庫，它的設(shè)計是為了能更簡單地編寫可自動使用多處理器的托管代碼。使用該庫，用戶可以非常方便地用現(xiàn)有序列代碼表達潛在并行性，這樣序列代碼中公開的并行任務(wù)將會在所有可用的處理器上同時運行，通常這會大大提高速度。

　　但是，從網(wǎng)上很多已經(jīng)發(fā)布的并行計算的例子來講，有很多存在一定的誤區(qū)甚至是誤導(dǎo)，這導(dǎo)致了一線編程人員產(chǎn)生一些錯誤的思路，它們多是通過示例講述并行計算的性能優(yōu)越性，似乎程序人員可以不費吹灰之力就能將程序性能提升N倍，如果這些想法沒有經(jīng)過比較就應(yīng)用于實際，那么就會造成一定的損失。這篇文章就來聊聊關(guān)于合理使用并行計算的問題，供大家參考，這些誤區(qū)主要包括：

　　1. 只要使用并行就會提高程序性能

　　2. 并行循環(huán)嵌套越多程序性能越高

　　3. 并行計算是運行時的事

　　下面讓我們來一個個的講解這些誤會。

　　● 誤區(qū)一 .只要使用并行就會提高程序性能

　　實時并不是這樣，實際上并行計算的使用對前提要求非常嚴格，一般情況大量使用并行計算不但不會提升性能，反而會適得其反，下面有兩個Case給大家說明。

　　Case 1. 使用Thread.Sleep()比較并行與單行程序的性能并不客觀。 

　　在許多并行計算與單行方式程序性能比較的例子中，很多都包含類似Thread.Sleep()的語句，運行這樣的Demo我們確實看到，并行的時間結(jié)果竟然提升如此許多，但是你有沒有仔細研究一下時間降低的原因呢？

　　有如下兩段代碼：

　　Code Part A：

for (int i = 0; i < 10; i++) 

{ 

a = i.ToString(); 

Thread.Sleep(200); 

}         

        

        
        
      
        
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