当面对一个耗时较长的任务时，我们可以把这个任务切分成多个部分，然后同时交给多个线程处理。

□ 统计字节数组一个比较耗时的方式

以下来统计一个字节数组的大小。

    class Program
    {
        static byte[] values = new byte[500000000];
        static void Main(string[] args)
        {
            GenerateByteArray();
            Console.WriteLine("正在统计字节数");
            Stopwatch watch = new Stopwatch();
            watch.Start();
            long total = 0;
            for (int i = 0; i < values.Length; i++)
            {
                total += values[i];
            }
            watch.Stop();
            Console.WriteLine("统计结果为：" + total);
            Console.WriteLine("计算时间为：" + watch.Elapsed);
        }
        static void GenerateByteArray()
        {
            var r = new Random(987);
            for (int i = 0; i < values.Length; i++)
            {
                values[i] = (byte)r.Next(10);
            }
        }
    }

如果把统计工作同时交给多个线程，是否可以把统计时间省下来呢？

□ 同时使用多个线程

现在要对"统计字节数组大小"这个任务进行均分、切分。首先面临的问题是：按什么标准均分？
--这个完全是靠个人喜好，可以让2个线程，3个线程......来处理。在这里，就根据CPU的数量来均分，因为CPU的数量可以通过Environment.ProcessorCount获得。

面临的第二问题是：均分什么？
--比如有4个CPU
--那可以把任务分成4个线程同时处理
--把字节数组的长度均分，比如字节数组的长度是1000，均分成4段，每段长度为250
--把字节数组的大小分成4个放一个数组里，即[sum1, sum2, sum3, sum4]，所有的元素加起来就是字节数组的总大小

    class Program
    {
        static byte[] values = new byte[500000000];
        //分段统计的大小放该数组，比如分成4等份，[10000,10005,10008,10009]
        private static long[] partialSum; 
        //把values数组长度均等分,比如长度1000，分成4粉，那partialSize就是250
        private static int partialSize;
        static void Main(string[] args)
        {
            //根据CPU的数量确定数组的长度
            partialSum = new long[Environment.ProcessorCount];
            //根据CPU的数量确定数组长度均等分
            partialSize = values.Length/Environment.ProcessorCount;
            GenerateByteArray();
            Console.WriteLine("正在统计字节数");
            Stopwatch watch = new Stopwatch();
            watch.Start();
            long total = 0;
            for (int i = 0; i < values.Length; i++)
            {
                total += values[i];
            }
            watch.Stop();
            Console.WriteLine("统计结果为：" + total);
            Console.WriteLine("计算时间为：" + watch.Elapsed);
            Console.WriteLine();
            watch.Reset();
            watch.Start();
            Thread[] threads = new Thread[Environment.ProcessorCount];
            for (int i = 0; i < Environment.ProcessorCount; i++)
            {
                threads[i] = new Thread(SumPartial);
                threads[i].Start(i);
            }
            //保证一个线程结束再执行下一个线程
            for (int i = 0; i < Environment.ProcessorCount; i++)
            {
                threads[i].Join();
            }
            //统计总大小
            long total2 = 0;
            for (int i = 0; i < Environment.ProcessorCount; i++)
            {
                total2 += partialSum[i];
            }
            watch.Stop();
            Console.WriteLine("使用分段线程统计的大小：" + total2);
            Console.WriteLine("计算时间为：" + watch.Elapsed);
        }
        /// <summary>
        /// 分段统计字节数组的大小
        /// </summary>
        /// <param name="partialNumber">比如有4个CPU，partialNumber可能的值是0， 1， 2， 3</param>
        static void SumPartial(object partialNumber)
        {
            long sum = 0;
            int partialNumberAsInt = (int)partialNumber;
            int baseIndex = partialNumberAsInt * partialSize;
            for (int i = baseIndex; i < baseIndex + partialSize; i++)
            {
                sum += values[i];
            }
            partialSum[partialNumberAsInt] = sum;
        }
        /// <summary>
        /// 创建字节数组
        /// </summary>
        static void GenerateByteArray()
        {
            var r = new Random(987);
            for (int i = 0; i < values.Length; i++)
            {
                values[i] = (byte)r.Next(10);
            }
        }
    }

以上，统计字节数组大小的方式倒不是最重要的，线程部分才是重点：
○ 有几个CPU，就有几个线程
○ 线程的实例方法Start可以传递object类型的参数
○ 线程的实例方法Join，用来保证执行完上一个线程再执行下一个线程

在这里，使用多线程同时处理一个任务，效率差不多提高了2.6倍！

总结：
○ 对于一个比较耗时的任务可以同时交给多个线程处理
○ 线程的实例方法Join保证执行完上一个线程再执行下一个线程

线程系列包括：

线程系列01,前台线程,后台线程,线程同步

线程系列02,多个线程同时处理一个耗时较长的任务以节省时间

线程系列02,多个线程同时处理一个耗时较长的任务以节省时间