读<C#并发编程经典实例.PDF>总结：

　　如果程序中存在大量的计算任务，并且这些任务能够分割成几个独立的任务块，那么就应该使用并行编程。

　　并行编程可提高CPU利用率。

　　通常情况下，服务器程序不适合并行编程。大多数服务器本身就具有并行能力，在服务器上进行并行编程，将降低本身的并行处理能力，不会有实际的好处。

　　并行编程分类：1、数据并行  2、任务并行

　　　　　　　数据并行是指有大量的数据需要处理，并且每一块数据的处理过程是彼此独立的。

　　　　　　　任务并行是需要执行大量任务，并且每个任务的执行过程是基本独立的。

　　数据并行的几种做法：

　　　　1、使用 Parallel.ForEach 方法

　　　　2、使用 PLINQ，它为LINQ 查询提供了 AsParallel 扩展。

　　　　　  比较：跟PLINQ 相比，Parallel 对资源更加友好，Parallel 与系统中的其他进程配合得比较好 , 而PLINQ 会试图让所有的 CPU 来执行本进程。

　　　　　　　　Parallel 的缺点是它太明显。很多情况下，PLINQ 的代码更加优美。

　　　　　 并行处理有一个非常重要的准则：每个任务块要尽可能的互相独立。　只要任务块互相独立，并行的性能就能做到最优。一旦在多个线程中共享状态，必须以同步方式访问程序的状态时，程序的并行性就变差了。

　　任务并行中使用一个Task来表示任务。

　　并行任务错误处理：

　　由于操作是并行处理的，多个异常就会同时发生。系统会把这些异常封装在 AggregateException 类中，在程序中抛出代码。

　　AggregateException 类型有几个实用的 Flatten 和 Handle 方法，用来简化错误处理的代码：

try
 {
     Parallel.Invoke(() => { throw new Exception(); },
             () => { throw new Exception(); });
 }
 catch (AggregateException ex)
 {
     ex.Handle(exception =>
     {
     Trace.WriteLine(exception);
     return true; // “已经处理”
     });
 }