同步处理迭代器的机会性、部分和异步预处理

Question

让我们使用 Scala。

我正在尝试找到最好的方法来对迭代器的一些元素进行机会性的、部分的和异步的预计算，否则这些元素将被同步处理。

下图说明了这个问题。

有一个带迭代器和状态的引导线程 (blue)。状态包含必须防止并发访问的可变数据。此外，在迭代器从头开始、按顺序、按顺序处理时，必须更新状态，因为迭代器的元素依赖于前面的元素。而且，依赖的性质是事先不知道的。

与其他元素相比，处理某些元素可能会导致大量开销（2 个数量级），这意味着一些元素的计算时间为 1 毫秒，而一些元素需要 300 毫秒来计算。如果我可以推测性地预处理下一个 k 元素，这将导致运行时间的显着改进。可以在异步线程上进行推测性预处理（而 blue 线程是同步处理），但预处理后的数据必须由 blue[=71] 验证=]线程，预计算的结果当时是否有效。通常（90%的时间），它应该是有效的。因此，推测性地启动单独的异步线程来预处理迭代器的剩余部分将在运行时间内花费 300 毫秒。

我研究了 Scala 的异步库和函数库的比较，以便更好地理解哪种计算模型，或者换句话说，哪种计算描述（哪个库）可能更适合这个处理问题。我在思考通信模式并产生了以下想法：

阿卡

为采用迭代器的 blue 线程使用 AKKA actor Blue，并且对于每个步骤，它都会向自己发送一条 Step 消息。在 Step 消息上，在开始处理下一个 i 元素之前，它会向 [=10] 之一发送带有第 i+k 元素的 PleasePreprocess(i+k) 消息=] 预处理器演员到位。 Blue 只会 Step 到 i+1，并且只有当收到 PreprocessingKindlyDone(i+1) 时。

AKKA 流

AFAIK AKKA 流也支持之前的双向背压机制，因此，它可能是一个很好的候选者，可以在不实际使用演员的情况下实现演员所做的事情。

Scala 期货

当 blue 线程处理 iterator.map(processElement(_)) 中的元素 ˙processElement(e)˙ 时，它还会产生 Futures 进行预处理。但是，如我所见，维护这些预处理 Future 并等待它们的状态需要在纯 Scala 中进行半阻塞实现，因此据我所知，我不会朝这个方向发展。

使用 Monix

我对 Monix 有一些了解，但无法理解如何使用 Monix 优雅地解决这个问题。我没有看到 blue 线程如何等待 i+1 的结果然后继续。为此，我正在考虑使用类似滑动 window 和 foldLeft(blueThreadAsZero){ (blue, preProc1, preProc2, notYetPreProc) => ... } 的东西，但找不到类似的结构。

可能有一些我没有提到的库可以更好地表达这方面的计算模式。

我希望我已经充分描述了我的问题。感谢您提供 hints/ideas 或代码片段！

Answer 1

我会将处理分为两个步骤，pre-processing 可以是并行的运行，而依赖的步骤必须是串行的。
然后，您可以从迭代器创建一个数据流，做一个应用预处理步骤的并行映射，并以 fold

结束

我个人会使用 fs2，但同样的方法可以用任何流媒体解决方案来表达，比如 AkkaStreams， Monix Observables 或 ZIO ZStreams

import fs2.Stream
import cats.effect.IO

val finalState = 
  Stream
    .fromIterator[IO](iterator = ???, chunkSize = ???)
    .parEvalMap(elem => IO(preProcess(elem))
    .compile
    .fold(initialState) {
      case (acc, elem) =>
        computeNewState(acc, elem)
    }

PS: Remember to benchmark to make sure parallelism is actually speeding things up; it may not be worth the hassle.

Answer 2

如果你的蓝线恰好比黄线快，你无论如何都需要阻塞。我不认为你需要任何花哨的库，“vanilla scala”应该这样做（就像它在大多数情况下实际做的那样）。像这样的东西，也许...

def doit[T,R](it: Iterator[T], yellow: T => R, blue: R => R): Future[Seq[R]] = it
    .map { elem => Future(yellow(elem)) }
    .foldLeft(Future.successful(List.empty[R])) { (last, next) => 
       last.flatMap { acc => next.map(blue).map(_ :: acc) }
    }.map(_.reverse)

我没有测试或编译它，所以它可能需要一些调整，但从概念上讲，这应该可行：通过迭代器并立即开始预处理，然后折叠以在每个完成的预处理中加入“验证”按顺序。

同步处理迭代器的机会性、部分和异步预处理

Opportunistic, partially and asyncronously pre-processing of a syncronously processing iterator

scala

asynchronous

future

scala-cats

monix