今天闲着看了一下Parallel.js。这个库暂时貌似还没有什么中文的介绍（可能暂时用的人都不多吧）。所以就只能上github找它得源码和介绍看看了。貌似它的代码也不多，以后可以深入研究一下。
先简单翻译一下介绍吧：
构造函数
Parallel(data, opts)
这个data是一个你希望操作的数组，数据会保存在内存中直到完成工作，你也可以通过.data访问。你可以对数据进行一系列的操作。不过你的值都必须要序列化成JSON
opts是可选的参数：
evalPath指定指向eval.js的路径，具体什么用暂时还没有看懂，各位有知道的可以告诉我。
maxWorkers指定最大线程数，默认值是4。
synchronous定义当webworks不支持时的操作。
官方的例子：
var p = new Parallel([1, 2, 3, 4, 5]); console.log(p.data); // prints [1, 2, 3, 4, 5]
其它函数：
spawn(fn)
这个函数是用来将产生一个新的线程。
fn是一个执行在线程中的函数，这个函数可以获得现在的data并返回修正值。
官方例子：
var p = new Parallel('forwards');
// Spawn a remote job (we'll see more on how to use then later)
p.spawn(function (data) {
data = data.reverse();
console.log(data); // logs sdrawrof
return data;
}).then(function (data) {
console.log(data) // logs sdrawrof
});
map(fn)
这个函数用来对所有的数据都创建一个线程（应该不会超过最大规定线程数）
官方例子：
var p = new Parallel([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]),
log = function () { console.log(arguments); }; // One gotcha: anonymous functions cannot be serialzed
// If you want to do recursion, make sure the function
// is named appropriately
function fib(n) {
return n < 2 ? 1 : fib(n - 1) + fib(n - 2);
}; p.map(fib).then(log) // Logs the first 7 Fibonnaci numbers, woot!
reduce(fn)
官方例子：
var p = new Parallel([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]);
function add(d) { return d[0] + d[1]; }
function factorial(n) { return n < 2 ? 1 : n * factorial(n - 1); }
function log() { console.log(arguments); }
p.require(factorial)
// Approximate e^10
p.map(function (n) { return Math.pow(10, n); }).reduce(add).then(log);
then(success, fail)
这个函数很简单，就是制定了线程执行完成以后的操作。顾名思义success就是成功时的操作，fail是失败时的操作（fail可以不提供）
官方例子：
var p = new Parallel([1, 2, 3]);
function dbl(n) { return n * 2; }
p.map(dbl).map(dbl).map(dbl).then(function (data) {
console.log(data); // logs [8, 16, 24]
});
// Approximate e^10
p.map(function (n) { return Math.pow(10, n) / factorial(n); }).reduce(add).then(log);
require(state)
如果你有什么需要在主线程和工作线程之间分享的可以使用这个，state可以是字符串也可以是文件名。在使用这个函数的时候要注意构造函数中的可选参数evalPath一定要写上
官方例子：
var p = new Parallel([1, 2, 3], { evalPath: 'https://raw.github.com/adambom/parallel.js/master/lib/eval.js' });
function cubeRoot(n) { return Math.pow(n, 1 / 3); }
// Require a function
p.require(cubeRoot);
// Require a file
p.require('blargh.js');
p.map(function (d) {
return blargh(20 * cubeRoot(d));
});