问题描述：

在最近的一个项目中，有一段代码逻辑是对一个数组中的所有元素调用相同的处理函数，并返回结果，且这个处理函数耗时比较久，典型的可以并行化处理的例子。

解决思路：

上述问题，可以简化成如何并行执行map函数或者并行执行foreach函数，幸运的是，在.Net 4.0中，这两个函数都有并行版本，分别是PLINQ和Parallel.ForEach。

解决细节：

  1. 并行化的map

    在C#中，是没有函数式编程中的map、reduce、filter等函数，但这几个函数都可以通过LINQ来做到，对应关系是 map <-> Select、reduce <-> Aggregate、filter <-> Where。并且，LINQ支持链式操作，再加上C#也支持匿名函数，写起来非常清爽干净。比如，需要计算班里所有男生成绩的总和，只需要

    1
    var scoreSum = students.Select(stu => stu.score).Where(stu => stu.gender == "male").Aggregate((sum, next) => sum + next);

    更酷的是，在链式调用中，加上.AsParallel()，整个操作过程就变成并行版本了，也就是前面说到的PLINQ。

  2. 并行化的ForEach

    Parallel.ForEach是ForEach的并行版，调用规则也非常简单。例如，打印班里所有男生的成绩，使用Parallel.ForEach实现如下：

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    Parallel.ForEach(students, stu =>
    {
        if (stu.gender == "male")
        {
            Console.WriteLine(stu.score);
        }
    });

  3. 比较

    关于这两种并行解决方案到底需用哪个，这里有篇文章详细对比了这两种解决方案的适用场景。我自己使用PLINQ来实现，仅用一行代码就解决了我的问题，形式如下：

    1
    var result = list.AsParallel().AsOrdered().Select(x => DoSomething(x)).ToList();

    其中特别要注意的是，加上.AsOrdered()保证返回结果中result与输入list中的值是一一对应的。