并行开发适合用于分解计算密集型的任务片段，并将它们分配给多个线程。

 1、数据的并行处理

　　　有一批数据，需要对每个元素进行相同的操作。该操作是计算密集型，需要耗费一定的时间。Parallel类型的 ForEach 方法就是专门为此设计的。

Parallel的ForEach可以对一系列值进行并行处理。还有类似的解决方案，就是PLINQ（并行LINQ）。

Parallel和PLINQ的区别：PLINQ假设可以使用计算机的所以CPU核，而Parallel会根据CPU的状态进行动态调整。

Parallel的ForEach是并行版本的foreach版本。Parallel类也提供了并行版本的for循环Parallel.For。如果有多个数组的数据，并且采用了相同的索引，Parallel.For方法就比较适合。

2、并行聚合

　　在并行操作结束时，需要集合结果，包括累加和、平均值等。

　　在Parallel中可以使用加锁的方法，来进行聚合。 

　　PLINQ中聚合的支持，比Parallel类使用更顺手。

  　　private static int ParallelSum(IEnumerable<int> values)
        {
            return values.AsParallel<int>().Sum();
        }

3、并行调用

　　需要并行调用一批方法，并且这些方法（大部分）是互相独立的。 Parallel.Invoke方法就是用于这种场合。

　　例如并行调用一个方法10次：

    private static void DoAction10Count(Action action)
        {
            Action[] actions = Enumerable.Repeat(action, 10).ToArray();
            Parallel.Invoke(actions);
        }

对于简单的并行调用， Parallel.Invoke是一个不错的方式。但是，对于每一个输入都要调用一个操作，改用Parallel.Foreach，或者每一个操作要产生一个输出，改用PLINQ可能更好。

4、动态并行

　　并行任务的结构和数量要在运行时才能确定，这是一种更复杂的并行编程。

　　任务并行库(TPL)是以Task类为中心构建的。Parallel和PLINQ都是为了使用方便，对Task类的封装。

　　实现动态并行最简单的做法就是直接使用 Task 类。

　　在并行中是用Task和在异步中使用Task完全不同：

　　　　并行：并行任务可以使用阻塞的成员函数。例如：Task.WaitAll，Task.Wait，Taks.Result,Taks.WaitAny。并行任务通常也使用AttachedToParent来建立任务之间的父/子关系。

　　　　　　　并行任务的创建需要使用Task.Run或者Task.Factory.StartNew方法。

　　　　异步：异步任务应该避免使用阻塞的成员函数。而应该使用await，Task.WhenAll、Taks.WhenAny。

5、并行LINQ

　　需要对一批数据进行处理，生成另外一批数据，或者对数据进行统计。

　　PLINQ为各种操作提供了并行操作，包括过滤、投影、聚合等。

　　PLINQ适合于对数据流进行操作，一个数据队列做为输入，一个数据队列做为输出。