本系列学习在.NET中的并发并行编程模式，实战技巧
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本小节开始学习数据并行的概念模式，以及在.NET中数据并行的实现方式。本系列保证最少代码呈现量，虽然talk is cheap, show me the code被奉为圭臬，我的学习习惯是，只学习知识点，代码不在当下立马要用的时候不会认真去读的，更何况在大多时候在手机阅读更不顺畅。
数据并行数据并行是通过将数据集拆分为多个块并独立并行处理每个分区，将每块分配给单独的任务来实现。任务完成后，将重组数据集。就是拆分执行再重新组合的过程，这些数据块通过同一个函数（任务）执行。
任务并行是从另一个视角来并行执，对一个数据集或多个数据集同时执行多个不同的函数（任务）。
Fork/Join模式把大任务分割成若干小任务，最终归总每个小任务结果后得到大任务结果的模式，先Fork后Join。Java中也有此模式的应用ForkJoinTask。在.NET中可以通过Parallel类中的Parallel.For循环轻松完成Fork/Join。
（在将数据集拆分的过程中，优化性能时，可以考虑结构类型代替引用类型。值类型分配在堆栈上，引用类型分配在堆上，会带来内存分配和垃圾回收的开销）
PLINQLINQ通过提高抽象级别并将引用程序简化为一组丰富的操作来转换任何实现了IEnumerable接口的对象以提供声明式编程风格。最常见的操作时映射、排序和筛选。可以通过向查询添加.AsParallel()扩展来将LINQ转换为PLINQ。
编写并行应用程序的最佳方法是不用考虑并行。即不需要你来拆分数据集分配线程任务。PLINQ完全适合这种开发模式，它底层自动实现Fork/Join模式，它比Parallel类库中的并行方法更抽象，基本一句话告诉计算机你想要什么结果，这也是声明式编程风格的简洁直观。
PLINQ默认并不保证绝对并行运行。调度程序会衡量当前环境是否适合并行执行。但你需要强制并行时，可以通过Partitioner分区器来手动调整区分大小和分区策略。
to be contiued!
下集：反应式编程
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好好努力谦虚谨慎低调善良
该来的自然会来