在scala中的另一个线程上执行一个简单的任务

Question

我想知道是否有一种方法可以在没有太多开销的 scala 中的另一个线程上执行非常简单的任务？

基本上，我想创建一个可以处理执行任意数量任务的全局“执行器”。然后我可以使用执行器来构建额外的构造。

此外，如果客户端不必考虑阻塞或非阻塞因素，那就太好了。

我知道 scala 演员库是建立在 Doug Lea FJ 的基础之上的，而且它们在一定程度上支持我想要完成的工作。但是据我了解，我必须预先分配一个“演员池”才能完成。

我想避免为此创建一个全局线程池，因为据我了解，它并不擅长细粒度并行。

这是一个简单的例子：

import concurrent.SyncVar
object SimpleExecutor {
  import actors.Actor._
  def exec[A](task:  => A) : SyncVar[A] = {
    //what goes here?
    //This is what I currently have
    val x = new concurrent.SyncVar[A]
    //The overhead of making the actor appears to be a killer
    actor {
      x.set(task)
    }
    x
  }
  //Not really sure what to stick here
  def execBlocker[A](task: => A) : SyncVar[A] = exec(task)

}

现在是使用 exec 的示例：

object Examples {
  //Benchmarks a task
  def benchmark(blk : => Unit) = {
    val start = System.nanoTime
    blk
    System.nanoTime - start
  }

  //Benchmarks and compares 2 tasks
  def cmp(a: => Any, b: => Any) = {
    val at = benchmark(a)
    val bt = benchmark(b)
    println(at + " " + bt + " " +at.toDouble / bt)
  }

  //Simple example for simple non blocking comparison
  import SimpleExecutor._
  def paraAdd(hi: Int) = (0 until hi) map (i=>exec(i+5)) foreach (_.get)
  def singAdd(hi: Int) = (0 until hi) foreach (i=>i+5)

  //Simple example for the blocking performance
  import Thread.sleep
  def paraSle(hi : Int) = (0 until hi) map (i=>exec(sleep(i))) foreach (_.get)
  def singSle(hi : Int) = (0 until hi) foreach (i=>sleep(i))
}

最后运行示例（可能要运行几次，以便 HotSpot 可以预热）：

import Examples._
cmp(paraAdd(10000), singAdd(10000))
cmp(paraSle(100), singSle(100))

Answer 1

这就是 Futures 的用途。只需import scala.actors.Futures._，使用future 创建新的future，使用awaitAll 等方法等待结果一段时间，apply 或respond 阻塞直到收到结果，isSet 看看是否准备好与否，等等。

您也不需要创建线程池。或者，至少，通常情况下你不会。你为什么认为你会这样做？

编辑

您无法并行处理像整数加法这样简单的事情，因为这比函数调用还要快。并发只会通过避免因阻塞 i/o 而损失的时间以及使用多个 CPU 内核并行执行任务来带来性能。在后一种情况下，任务的计算成本必须足够高，以抵消划分工作负载和合并结果的成本。

使用并发的另一个原因是提高应用程序的响应能力。这不是让它更快，而是让它更快地响应用户，而这样做的一种方法是将相对快速的操作卸载到另一个线程，以便处理用户看到或做的事情的线程可以更快。但我离题了。

您的代码存在严重问题：

  def paraAdd(hi: Int) = (0 until hi) map (i=>exec(i+5)) foreach (_.get)
  def singAdd(hi: Int) = (0 until hi) foreach (i=>i+5)

或者，翻译成期货，

  def paraAdd(hi: Int) = (0 until hi) map (i=>future(i+5)) foreach (_.apply)
  def singAdd(hi: Int) = (0 until hi) foreach (i=>i+5)

你可能认为paraAdd 正在并行执行任务，但事实并非如此，因为Range 具有map 的非严格实现（这取决于Scala 2.7；从Scala 2.8.0 开始， Range 是严格的）。您可以在其他 Scala 问题上查找它。会发生什么：

1. 从0 到hi 创建了一个范围
2. 从范围的每个元素 i 创建一个范围投影到一个函数中，该函数在调用时返回 future(i+5)。
3. 对于范围投影的每个元素（i => future(i+5))，对元素求值（foreach 是严格的），然后在其上调用函数 apply。

所以，因为future没有在第 2 步中调用，但仅在第 3 步中调用，您将等待每个 future 完成，然后再执行下一个。您可以使用以下方法修复它：

  def paraAdd(hi: Int) = (0 until hi).force map (i=>future(i+5)) foreach (_.apply)

这会给您带来更好的性能，但永远不如简单的立即添加。另一方面，假设您这样做：

def repeat(n: Int, f: => Any) = (0 until n) foreach (_ => f)
def paraRepeat(n: Int, f: => Any) = 
  (0 until n).force map (_ => future(f)) foreach (_.apply)

然后比较：

cmp(repeat(100, singAdd(100000)), paraRepeat(100, singAdd(100000)))

您可能会开始看到收益（这取决于内核数量和处理器速度）。