在.NET4.0中，如何利用任务并行库（TPL）创建高效的并行任务，并通过合适的同步机制保证线程安全和数据一致性？

在.NET4.0中使用任务并行库（TPL）创建并行任务并确保线程安全和数据一致性，首先需要理解TPL提供的并行构造，如Task Parallelism和Data Parallelism。接下来，可以借助Task对象，这些对象代表异步操作，可以是可等待的任务，也可以是数据操作的并行版本。

参考资源链接：[探索.NET4.0并行计算：TPL与PLINQ入门](https://wenku.csdn.net/doc/7wpc7r8z7o?spm=1055.2569.3001.10343)

针对数据安全和线程同步，TPL 提供了多种同步原语，如锁（Locks）、信号量（Semaphores）、事件（Events）和计数器（Counters）等。开发者应当根据具体需求选择合适的同步机制。例如，可以使用`lock`语句来保证对共享资源的互斥访问，也可以使用`Monitor`类来实现更细粒度的锁定策略。

在并行任务中，共享资源的访问需要特别注意，避免竞态条件的出现。当任务需要操作共享资源时，可以使用`Interlocked`类中的方法，这些方法提供了原子操作，能够在多线程环境下安全地进行数值的增加、减少等操作。

另外，TPL还提供了并发集合，如`ConcurrentDictionary<T>`和`ConcurrentQueue<T>`等，这些集合是线程安全的，可以直接在并行任务中使用，而无需额外的同步操作。这样的集合内部实现了复杂的线程同步逻辑，开发者可以直接享受并行编程带来的便利。

举例来说，如果有多个任务需要更新同一个计数器，可以使用`Interlocked.Increment`方法来安全地增加计数器的值。而对于更复杂的并行操作，比如并行查询数据并更新结果，可以使用PLINQ来简化并行处理的过程。

在处理并行任务时，还应考虑任务的调度和负载均衡。通过合理地分配任务，可以确保CPU核心的均衡利用，避免某些核心过载而其他核心空闲的情况。

最后，为了确保并行程序的稳定性，应进行彻底的测试，包括在不同的硬件配置上运行，以及使用并发测试工具，如Visual Studio中的Concurrency Visualizer等，来检测和解决潜在的并行问题。

要深入学习并掌握.NET4.0中的并行计算技术，建议阅读《探索.NET4.0并行计算：TPL与PLINQ入门》，该资料全面讲解了并行编程的核心概念和实用技巧，直接关联到如何创建高效并行任务并确保数据安全的目标。

参考资源链接：[探索.NET4.0并行计算：TPL与PLINQ入门](https://wenku.csdn.net/doc/7wpc7r8z7o?spm=1055.2569.3001.10343)