在多义词中使用 pooledMapConcurrentlyN

Question

我目前正在玩 Polysemy，重写我的一个小玩具项目以适应它。我偶然发现了一段使用 pooledMapConcurrentlyN 的代码，所以基本上是具有有限并发性的遍历的并行版本。

我可以将示例简化为：

foo :: Sem r Int
foo = do
  res <- pooledMapConcurrentlyN 3 action (["foo", "bar", "baz"] :: [String])
  pure $ sum res

action :: String -> Sem r Int 
action = pure. length

这无法编译，因为 MonadUnliftIO (Sem r) 没有实例。当我使用 traverse 时它确实可以编译，但我正在寻找并发版本。我不知道我现在应该走哪条路。

我看到以下选项：

实施一个MonadUnliftIO (Sem r)实例。我看到在 this GitHub issue 中有一些关于 adding/implementing 这样的实例的讨论。但是，我不清楚这样做是否是个好主意。
使用 pooledMapConcurrentlyN 以外的东西给我一个等效的行为。我知道 par-dual package, but that would require a ParDual instance. The parallel 包中的 parTraverse 也可以使解决方案成为可能，但我不熟悉它，所以我不知道它是否可能。
将平行导线建模为效果。我试过了，但我无法设法实现效果。我试过的效果定义如下所示：

data ParTraverse m a where
  TraverseP :: (Traversable t) => Int -> (a -> m b) -> t a -> ParTraverse m (t b)

我对 GADT 和 Polysemy 都不是很熟悉，所以我可能在这里遗漏了一些明显的东西。

编辑： 正如下面的答案所指出的，最合适的解决方案是将其建模为一种效果，并处理效果解释中的并发性，而不是业务逻辑.这意味着我正在寻找类似于上面 ParTraverse 效果的高阶效果 (?)：

data ParTraverse m a where
  TraverseP :: (Traversable t) => (a -> m b) -> t a -> ParTraverse m (t b)

makeSem ''ParTraverse

parTraverseToIO :: (Member (Embed IO) r) => Sem (ParTraverse ': r) a -> Sem r a
parTraverseToIO = interpretH $ \case
  TraverseP f ta -> do
    _something

我不确定此类型签名是否正确（操作是否应具有类型 a -> Sem r b？traverse 的签名对 [=25] 具有 Applicative 约束=]，我该如何建模？）

Answer 1

那我会试试：

不要将并发作为业务逻辑中的效果
使用 pooledMapconcurrentlyIO + 嵌入你的解释器

所以你会有这样的东西

data GetThings m a where
  GetThings :: [InfoToFetchThing] -> GetThings m [Thing]

runGetThingsConcurrently :: Member (Embed IO) r => Sem (GetThings ': r) a -> Sem r a
runGetThingsConcurrently = interpret \case
  GetThings infos -> do
  ...
  embed $ pooledMapConcurrentlyIO 42 <fetch-action> infos

当然，你也可以自定义很多 - 使用 Traversable 而不是列表，将 <fetch-action> 作为参数传递给解释器，传递你想要的线程数作为给你解释器的论点等

编辑：由于要执行的操作也需要在 Sem r 中，而不是在 IO 中，您可以使用 withWeavingToFinal 来（可能）从 Sem r 中获取 IO，如link.

Answer 2

至于 ParTraverse 实现，这是我在 github 上针对 t 专门针对 [] 的版本的回复：

pooledMapConcurrently :: Member (Final IO) r => Int -> (a -> Sem r b) -> [a] -> Sem r [Maybe b]
pooledMapConcurrently num f ta =
  ...

data ParTraverse m a where
  TraverseP :: (a -> m b) -> [a] -> ParTraverse m [b]

makeSem ''ParTraverse

parTraverseToIO :: (Member (Final IO) r) => InterpreterFor ParTraverse r
parTraverseToIO =
  interpretH \case
   TraverseP f ta -> do
     taT <- traverse pureT ta
     fT <- bindT f
     tb <- raise (parTraverseToIO (pooledMapConcurrently 1 fT taT))
     ins <- getInspectorT
     pureT (catMaybes (inspect ins <$> catMaybes tb))

对interpretH内部使用的组合器的一些解释，我们在Tactical环境中操作：

由于我们正在处理一个函数 a -> m b，其中 m 在解释器中被实例化为 Sem rInitial，我们必须使用 bindT 来获取一个函数这类似于 f a -> Sem r (f b)，其中 f 是解释器的单子状态。
我们不能直接在 Sem rInitial 上运行 pooledMapConcurrently，因为 Member (Final IO) 只给 r。
ta 包含 f 的输入，但由于我们将其提升为期望 f a，我们还必须对 [=27] 的每个元素调用 pureT =], 使用 traverse 因为它是一个 monadic 动作。
由 bindT（和 runT）产生的函数产生的 Sems 仍然具有当前效果，ParTraverse，在头部，因为效果必须在包装的 Sem 中被解释（作为 a -> m b 传入）。这甚至允许为内部程序使用不同的解释器。在我们的例子中，我们再次简单地运行 parTraverseToIO f 的结果。之后，我们必须将这个 Sem 提升回 Tactical 环境（这只是头部的另一个效果），所以我们使用 raise.
由于我们提升的 f 产生了 f (Maybe b) 结果，我们需要解压它以获得正确的 return 类型。为此，我们可以使用检查器，它将 f 转换为 Maybe，给我们 Maybe (Maybe b)，然后我们可以将其展平为列表。

为了完整起见，下面是 KingoftheHomeless 编写的 pooledMapConcurrently 的实现：

pooledMapConcurrently :: (Member (Final IO) r, Traversable t) => Int -> (a -> Sem r b) -> t a -> Sem r (t (Maybe b))
pooledMapConcurrently i f t = withWeavingToFinal $ \s wv ins ->
  (<$ s) <$> pooledMapConcurrentlyIO i (\a -> ins <$> wv (f a <$ s)) t

在多义词中使用 pooledMapConcurrentlyN

Using pooledMapConcurrentlyN in polysemy

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