如果程序中有大量的计算任务，并且这些任务能分割成几个互相独立的任务块，那就应该使用并行编程。并行编程可临时提高CPU 利用率，以提高吞吐量，若客户端系统中的CPU 经常处于空闲状态，这个方法就非常有用，但通常并不适合服务器系统。大多数服
务器本身具有并行处理能力，例如ASP.NET 可并行地处理多个请求。某些情况下，在服务器系统中编写并行代码仍然有用（如果你知道并发用户数量会一直是少数）。但通常情况下，在服务器系统上进行并行编程，将降低本身的并行处理能力，并且不会有实际的好处。
并行的形式有两种： 数据并行（data parallelism）和任务并行（task parallelism）。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基本上是彼此独立的。任务并行是指需要执行大量的任务， 并且每个任务的执行过程 基本上是彼此独立的。任务并行可以是动态的， 如果一个任务的执行结果会产生额外的任务， 这些新增的任 务也可以加入任务池。
数据并行的两种做法：Parallel.ForEach, 类似于foreach循环， 应尽可能的使用这种做法； Parallel.For, 类似于for循环。
void RotateMatrices(IEnumerable<Matrix> matrices, float degrees)
{
Parallel.ForEach(matrices, matrix => matrix.Rotate(degrees));
}
不管选用哪种方法， 在并行处理时有一个非常重要的准则： 每个任务块要尽可能的互相独立。
任务并行： 数据并行重点在处理数据， 任务并行则关注执行任务。 Parallel类的Parallel.Invoke方法可以执行"fork/join"方式的任务 并行
void ProcessArray(double[] array)
{
Parallel.Invoke(
() => ProcessPartialArray(array, 0, array.Length / 2),
() => ProcessPartialArray(array, array.Length / 2, array.Length)
);
}
void ProcessPartialArray(double[] array, int begin, int end)
{
// CPU 密集型的操作……
}
参考书籍： C#并发编程经典实例