本篇內(nèi)容主要講解“Java語言中的并發(fā)性選項有什么不同”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Java語言中的并發(fā)性選項有什么不同”吧!
完美數(shù)
數(shù)學家尼科馬庫斯（誕生于公元前 6 世紀）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)，因為它的因數(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。但是因為這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，因為根據(jù)定義，一個因數(shù)是其乘積等于目標數(shù)的兩個數(shù)之一。
相反，我僅過濾不超過目標數(shù)的平方根的數(shù)，然后通過將目標數(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。該修飾符會導致 filter、map 和 foldLeft 并行運行，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。因為兩種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。函數(shù)式編程鼓勵使用通用的函數(shù)，比如 map、filter 和 reduce，運行時以不可見的方式可以進一步優(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制，其中一種機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制。使用轉(zhuǎn)換函數(shù)的化簡器版本來實現(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現(xiàn)了強大的添加功能。
Scala 中的 actor
Scala 包含眾多并發(fā)性和并行性機制。一種較流行的機制是 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)查找部分進行分區(qū)。如果我的計算機上有 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)行機制是不可見的：您創(chuàng)建了一個 receive 塊，其他實現(xiàn)細節(jié)是不可見的。
Scala 中的 actor 機制是 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)性選項有什么不同”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)建站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學習！
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