"C#并行编程编程高级教程的节选内容"
C#并行编程是利用多核处理器的计算能力来提升程序性能的关键技术。在本教程中，作者Gastón C. Hillar深入探讨了如何有效地利用.NET Framework 4中的Parallel Extensions进行并行编程。以下是对关键知识点的详细解释：
1. **基于任务的程序设计**：任务并行是.NET Framework 4中的一种主要并行编程模型，它允许开发者通过Task类创建和管理异步操作。理解硬件线程和软件线程的区别是基础，软件线程由操作系统调度，而硬件线程直接对应于处理器核心。Amdahl法则和Gustafson法则则帮助我们评估并行化的潜在收益。Amdahl法则指出，如果一个程序只有部分可以并行化，那么并行化速度受限于不可并行部分。Gustafson法则强调增加问题规模而非优化单个任务，以实现更高效的并行计算。
2. **命令式数据并行**：这一部分介绍如何使用`System.Threading.Tasks.Parallel`类实现数据并行。`Parallel.Invoke`用于执行多个行动并行，而`Parallel.For`和`Parallel.ForEach`则是并行化循环的关键工具，它们能自动地将工作负载分散到可用的核心上。在转换串行代码时，识别可并行化的热点至关重要，这通常包括大量重复计算或独立的数据处理。通过测量加速比，我们可以评估并行化的效果。
3. **循环并行化**：`Parallel.For`适用于索引遍历，而`Parallel.ForEach`则适用于迭代集合。两者的退出机制允许在循环内部根据条件提前终止。指定并行度是控制并发度的方法，`ParallelOptions`允许我们设置最大任务数，而计算硬件线程数量有助于优化资源分配。需要注意的是，逻辑内核可能包括超线程技术，这意味着单个物理核心可以同时执行两个线程。
4. **并行度和临界区**：并行度是指同时运行的任务数量，可以通过`ParallelOptions`来调整。检测临界区，即多个线程同时访问的共享数据区域，是避免竞态条件和确保数据一致性的重要步骤。甘特图是一种可视化工具，可以帮助我们识别和解决潜在的并发问题。
5. **NUMA架构和可扩展性**：非统一内存访问（NUMA）架构下，不同处理器核心访问内存的延迟不同，因此在设计并行程序时，需要考虑数据访问的局部性和内存分配，以提高性能。
6. **判断是否适合并行化**：并非所有代码都适合并行化，需要权衡并行化带来的开销和收益。例如，对于小规模任务，同步开销可能会超过并行执行所带来的加速。
本教程通过丰富的示例和实践经验，为C#开发者提供了深入理解和实践并行编程的宝贵资源，帮助他们充分利用现代多核处理器的能力，提高应用程序的性能。
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