makeConcurrent 似乎在 Gpars 中不起作用
makeConcurrent dosen't seem to work in Gpars
以下程序应该return 具有空值的行列表。
import groovyx.gpars.GParsPool
import groovyx.gpars.ParallelEnhancer
import org.apache.commons.lang.RandomStringUtils
import groovyx.gprof.*
import static java.lang.Runtime.*;
def rows = []
def list = []
String charset = (('A'..'Z') + ('0'..'9')).join()
Integer length = 9
for (i in 0..1024) {
rows[i] = RandomStringUtils.random(length, charset.toCharArray())
}
parallelResult = []
// Parallel execution
GParsPool.withPool(8) {
parallelResult.makeConcurrent()
rows.eachParallel {
if (it[0] != null) {
parallelResult.push(it)
}
}
parallelResult.makeSequential()
}
// Sequential execution
sequentialResult = []
rows.each {
if (it[0] != null) {
sequentialResult.push(it)
}
}
assert parallelResult.size == sequentialResult.size
有时,结果并不相同。这可能是因为 makeParallel 的一些问题。如果不是 makeParallel,我如何使用 GPars 创建并发列表?
我怀疑您在 parallelResult 上引入了竞争条件。
makeConcurrent() 不会阻止集合上的竞争条件,它只会改变 each()、collect() 和此类方法的行为。
如果要使用累加器保留当前设计,则需要对其进行同步或使用代理。但是,我认为您应该考虑使用更实用的方法。也许像 "parallelResult = rows.findAllParallel{it[0]!=null}"
以下程序应该return 具有空值的行列表。
import groovyx.gpars.GParsPool
import groovyx.gpars.ParallelEnhancer
import org.apache.commons.lang.RandomStringUtils
import groovyx.gprof.*
import static java.lang.Runtime.*;
def rows = []
def list = []
String charset = (('A'..'Z') + ('0'..'9')).join()
Integer length = 9
for (i in 0..1024) {
rows[i] = RandomStringUtils.random(length, charset.toCharArray())
}
parallelResult = []
// Parallel execution
GParsPool.withPool(8) {
parallelResult.makeConcurrent()
rows.eachParallel {
if (it[0] != null) {
parallelResult.push(it)
}
}
parallelResult.makeSequential()
}
// Sequential execution
sequentialResult = []
rows.each {
if (it[0] != null) {
sequentialResult.push(it)
}
}
assert parallelResult.size == sequentialResult.size
有时,结果并不相同。这可能是因为 makeParallel 的一些问题。如果不是 makeParallel,我如何使用 GPars 创建并发列表?
我怀疑您在 parallelResult 上引入了竞争条件。 makeConcurrent() 不会阻止集合上的竞争条件,它只会改变 each()、collect() 和此类方法的行为。
如果要使用累加器保留当前设计,则需要对其进行同步或使用代理。但是,我认为您应该考虑使用更实用的方法。也许像 "parallelResult = rows.findAllParallel{it[0]!=null}"