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Java語言中的并發(fā)性選項(xiàng)有什么不同

發(fā)布時間:2021-11-20 15:12:39 來源:億速云 閱讀:164 作者:iii 欄目:編程語言

本篇內(nèi)容主要講解“Java語言中的并發(fā)性選項(xiàng)有什么不同”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Java語言中的并發(fā)性選項(xiàng)有什么不同”吧!

完美數(shù)

數(shù)學(xué)家尼科馬庫斯(誕生于公元前 6 世紀(jì))將自然數(shù)分為惟一的完美數(shù)(perfect number)、過剩數(shù)(abundant number) 或虧數(shù)(deficient number)。一個完美數(shù)等于它的正因數(shù)(不包括它本身)之和。例如,6 是一個完美數(shù),因?yàn)樗囊驍?shù)是 1、2、3 和 6,28 也是完美數(shù) (28 = 1 + 2 + 4 + 7 + 14)。過剩數(shù)的因素之和大于該數(shù),虧數(shù)的因數(shù)之和小于該數(shù)。

這里使用完美數(shù)分類法是為了方便介紹。除非要處理大量數(shù)字,是否查找因素對于從并行化中獲益而言是一個微不足道的問題。使用更多線程可帶來一些益處,但線程之間的切換開銷對細(xì)粒度的作業(yè)而言代價很高。

讓現(xiàn)有代碼并行化

在 “函數(shù)式編碼風(fēng)格” 那一期的文章中,我們鼓勵您使用更高級的抽象,比如化簡、映射和過濾器,而不是迭代。此方法的優(yōu)勢之一是容易并行化。

我的 函數(shù)式思維 系列的讀者熟悉包含完美數(shù) 的數(shù)字分類模式(參見 完美數(shù) 邊欄)。我在該系列中展示的任何解決方案都沒有利用并發(fā)性。但是因?yàn)檫@些解決方案使用了轉(zhuǎn)換函數(shù),比如 map,所以我可以在每種 Java.net 語言中做極少的工作來創(chuàng)建并行化的版本。

清單 1 是完美數(shù)分類器的一個 Scala 示例。

清單 1. Scala 中的并行完美數(shù)分類器

object NumberClassifier {def isFactor(factor: Int, number: Int) =number % factor == 0def factors(number: Int) = {val factorsBelowSqrt = (1 to Math.sqrt(number).toInt).par.filter (isFactor(_, number))val factorsAboveSqrt = factorsBelowSqrt.par.map(number / _)(factorsBelowSqrt ++ factorsAboveSqrt).toList.distinct}def sum(factors: Seq[Int]) =factors.par.foldLeft(0)(_ + _)def isPerfect(number: Int) =sum(factors(number)) - number == number}

清單 1 中的 factors() 方法返回一個數(shù)的因數(shù)列表,使用 isFactor() 方法過濾所有可能的值。factors() 方法使用了我在 “函數(shù)式思維:轉(zhuǎn)換和優(yōu)化” 中更詳細(xì)地介紹的一種優(yōu)化。簡單來講,過濾每個數(shù)來查找因素的效率很低,因?yàn)楦鶕?jù)定義,一個因數(shù)是其乘積等于目標(biāo)數(shù)的兩個數(shù)之一。

相反,我僅過濾不超過目標(biāo)數(shù)的平方根的數(shù),然后通過將目標(biāo)數(shù)除以每個小于平方根的因數(shù)來生成對稱因數(shù)列表。在 清單 1 中,factorsBelowSqrt 變量包含過濾操作的結(jié)果。factorsAboveSqrt 的值是現(xiàn)有列表的映射,用于生成這些對稱值。最后,factors() 的返回值是一個串聯(lián)的列表,它從一個并行的List 轉(zhuǎn)換為常規(guī)的 List。

請注意,清單 1 中添加了 par 修飾符。該修飾符會導(dǎo)致 filter、map 和 foldLeft 并行運(yùn)行,從而能夠使用多個線程來處理請求。par 方法(在整個 Scala 集合庫中都是一致的)將該序列轉(zhuǎn)換為并行序列。因?yàn)閮煞N類型的序列反映了它們的簽名,所以 par 函數(shù)變成了并行化某個操作的臨時方式。

在 Scala 中并行化常見問題的簡單性,在語言設(shè)計和函數(shù)模式上都經(jīng)過證實(shí)。函數(shù)式編程鼓勵使用通用的函數(shù),比如 map、filter 和 reduce,運(yùn)行時以不可見的方式可以進(jìn)一步優(yōu)化它們。Scala 語言設(shè)計人員考慮到了這些優(yōu)化,最終產(chǎn)生了集合 API 的設(shè)計。

邊緣情況

在 清單 1 的 factors() 方法實(shí)現(xiàn)中,整數(shù)的平方根(例如,16 的平方根:4)顯示在兩個列表中。因此,factors() 方法返回的最后一行是對 distinct 函數(shù)的調(diào)用,它從列表中刪除了重復(fù)值。您也可以在每一處都使用 Set,而不是只在列表中使用它,但 List 常常擁有 Set 中所沒有的有用函數(shù)。

Groovy 也允許輕松地修改現(xiàn)有的函數(shù)代碼,通過 GPars 庫讓它并行化,該庫捆綁在各個 Groovy 發(fā)行版中。GPars 框架在內(nèi)置的 Java 并行性原語之上創(chuàng)建有用的抽象,常常將它們包裝在語法糖中。GPars 提供了令人眼花繚亂的并行機(jī)制,其中一種機(jī)制可用于分配線程池,然后將操作分布到這些池中。清單 2 中給出了一個使用 Groovy 編寫的,使用 GPars 線程池的完美數(shù)分類器。

清單 2. Groovy 中的并行完美數(shù)分類器

class NumberClassifierPar {static def factors(number) {GParsPool.withPool {def factors = (1..round(sqrt(number) + 1)).findAllParallel { number % it == 0 }(factors + factors.collectParallel { number / it }).unique()}}static def sumFactors(number) {factors(number).inject(0, { i, j -> i + j })}static def isPerfect(number) {sumFactors(number) - number == number}}

清單 2 中的 factors() 方法使用了與 清單 1 相同的算法:它生成不超過目標(biāo)數(shù)的平方根的所有因數(shù),然后生成剩余的因數(shù)并返回串聯(lián)的集合。與 清單 1 中一樣,我使用 unique() 方法來確保整數(shù)的平方根不會生成重復(fù)值。

無需像 Scala 中一樣放大集合來創(chuàng)建對稱并行版本,Groovy 的設(shè)計人員創(chuàng)建了該語言的轉(zhuǎn)換方法的 xxxParallel() 版本(例如 findAllParallel() 和 collectParallel())。但除非這些方法包裝在 GPars 線程池代碼塊中,否則它們不會起作用。

在 清單 2 中,我創(chuàng)建了一個線程池,調(diào)用 GParsPool.withPool 創(chuàng)建一個代碼塊,支持在該代碼塊中使用 xxxParallel() 方法。withPool 方法存在其他變體。例如,您可指定池中的線程數(shù)量。

Clojure 通過 化簡器 庫提供了一種類似的臨時并行化機(jī)制。使用轉(zhuǎn)換函數(shù)的化簡器版本來實(shí)現(xiàn)自動并行化,例如,使用 r/map 代替 map。(r/ 是化簡器命名空間。)化簡器的實(shí)現(xiàn)是 Clojure 的語法靈活性中的一個引人注目的案例分析,它通過極小的更改實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的添加功能。

Scala 中的 actor

Scala 包含眾多并發(fā)性和并行性機(jī)制。一種較流行的機(jī)制是 actor 模型,它提供了將工作分布到線程上的優(yōu)勢,而沒有同步的復(fù)雜性。在概念上,actor 有能力完成工作,然后將一個非阻塞的結(jié)果發(fā)送給協(xié)調(diào)器。要創(chuàng)建一個 actor,需要創(chuàng)建 Actor 類的子類并實(shí)現(xiàn) act() 方法。通過使用 Scala 的語法糖,可繞過許多定義儀式,在代碼塊內(nèi)定義 actor。

我沒有為 清單 1 中的數(shù)字分類器執(zhí)行的一種優(yōu)化是,使用線程對作業(yè)的因數(shù)查找部分進(jìn)行分區(qū)。如果我的計算機(jī)上有 4 個處理器,我可為每個處理器創(chuàng)建一個線程并拆分工作。例如,如果我嘗試找到數(shù)字 16 的因數(shù)之和,那么我可以安排處理器 1 來查找從 1 到 4 的因數(shù)(并求和),安排處理器 2 來處理 5 到 8,依此類推。使用 actor 是一種自然的選擇:我為每個范圍創(chuàng)建了一個 actor,獨(dú)立地執(zhí)行每個 actor(通過語法糖隱式執(zhí)行或通過調(diào)用它的 act() 方法來顯式執(zhí)行),然后收集結(jié)果,如清單 3 所示。

清單 3. 使用 Scala 中的 actor 識別完美數(shù)

object NumberClassifier extends App {def isPerfect(candidate: Int) = {val RANGE = 10000val numberOFPartitions = (candidate.toDouble / RANGE).ceil.toIntval coordinator = selffor (i <- 0 until numberOFPartitions) {val lower = i * RANGE + 1val upper = candidate.min((i + 1) * RANGE)actor {var partialSum = 0for (j <- lower to upper)if (candidate % j == 0) partialSum += jcoordinator ! partialSum}}var responsesExpected = numberOFPartitionsvar sum = 0while (responsesExpected > 0) {receive {case partialSum : Int =>responsesExpected -= 1sum += partialSum}}sum == 2 * candidate}}

為了保持此示例的簡單性,我將 isPerfect() 編寫為單個完整的函數(shù)。我首先基于常量 RANGE 創(chuàng)建了一些分區(qū)。其次,我需要一種方式來收集 actor 所生成的消息。在 coordinator 變量中,我有一個引用可供 actor 向其發(fā)送消息,其中 self 是 Actor 的一個成員,表示 Scala 中獲取線程標(biāo)識符的可靠方式。

我然后為分區(qū)編號創(chuàng)建一個循環(huán),使用 RANGE 偏移來生成范圍的下限和上限。接下來,為該范圍創(chuàng)建一個 actor,使用 Scala 的語法糖來避免正式的類定義。在 actor 內(nèi),我為 partialSum 創(chuàng)建了一個臨時保存器,然后分析該范圍,將找到的因數(shù)收集到 partialSum 中。收集部分和(此范圍內(nèi)的所有因數(shù)的和)后, (coordinator ! partialSum) 向協(xié)調(diào)器發(fā)回一條消息,使用感嘆號運(yùn)算符。(這種消息傳遞語法的靈感來源于 Erlang 語言,用作一種對另一個線程執(zhí)行非阻塞調(diào)用的途徑。)

接下來,我啟動了一個循環(huán),等待所有 actor 完成處理。在等待過程中,我進(jìn)入了一個 receive 代碼塊。在該代碼塊內(nèi),我想要一條 Int 消息,我在本地將它分配給 partialSum,然后遞減想要的響應(yīng)數(shù)量,將該部分添加到總和中。所有 actor 完成且報告結(jié)果后,該方法的最后一行將該和與候選數(shù)的 2 倍相比較。如果比較結(jié)果為 true,那么我的候選數(shù)就是一個完美數(shù),該函數(shù)的返回值為 true。

actor 的一個不錯的優(yōu)勢是所有權(quán)分區(qū)。每個 actor 都有一個 partialSum 局部變量,但它們從不彼此聯(lián)系。通過協(xié)調(diào)器收到消息時,底層執(zhí)行機(jī)制是不可見的:您創(chuàng)建了一個 receive 塊,其他實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)是不可見的。

Scala 中的 actor 機(jī)制是 Java 下一代語言封裝 JVM 的現(xiàn)有工具并使用一致的抽象來擴(kuò)展它們的優(yōu)秀示例。用 Java 語言編寫類似的代碼,并使用低級并發(fā)性原語,這些操作都需要非常復(fù)雜地協(xié)調(diào)多個線程。Scala 中的 actor 隱藏了所有復(fù)雜性,留下的是容易理解的抽象。

到此,相信大家對“Java語言中的并發(fā)性選項(xiàng)有什么不同”有了更深的了解,不妨來實(shí)際操作一番吧!這里是億速云網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!

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