使用GPars解决常见并发问题 - 编程入门网

IF　problem　is　small　enough　to　solve　directly 　 THEN　solve　it　directly 　 ELSE　{ 　 Divide　the　problem　in　two　or　more　sub-problems 　 Solve　each　sub-problem 　 Combine　the　results 　 }

使用GPars解决常见并发问题(5)

IF条件允许我改变每个任务的粒度。该风格的算法将生成一棵树，其中树叶由采用 THEN分支的任务定义。树中的内部节点是采用 ELSE分支的任务。每个内部节点必须等待（依赖于）其两个（或多个）子任务。fork/join 模型是专为这种算法设计的，即一棵依赖树中有大量任务在等待中。fork/join 中处于等待中的任务实际上不阻止线程。

GPars 允许我们通过执行 fork/join 任务来创建和执行 fork/join 算法，如清单 6 所示：

清单 6. max() (computeMax.groovy) 的并行 fork/join 实现

import　static　groovyx.gpars.GParsPool.runForkJoin 　 import　groovyx.gpars.GParsPool 　 import　groovyx.gpars.AbstractForkJoinWorker 　 @Grab(group=''org.codehaus.gpars'',　module=''gpars'',　version=''0.10'') 　 class　Config　{ 　 static　DATA_COUNT　=　2**14　 　 static　GRANULARITY_THRESHHOLD　=　128　 　 static　THREADS　=　4　 } 　 items　=　[]　as　List<Integer> 　 items.addAll(1..Config.DATA_COUNT) 　 Collections.shuffle(items) 　 GParsPool.withPool(Config.THREADS)　{ 　 computedMax　=　runForkJoin(1,　Config.DATA_COUNT,　items.asImmutable()) 　　 {begin,　end,　items　-> 　　　 int　size　=　end　-　begin 　　　 if　(size　<=　Config.GRANULARITY_THRESHHOLD)　{ 　　　　 return　items[begin..<end].max() 　　　 }　else　{　//　divide　and　conquer 　　　　 leftEnd　=　begin　+　((end　+　1　-　begin)　/　2) 　　　　 forkOffChild(begin,　leftEnd,　items) 　　　　 forkOffChild(leftEnd　+　1,　end,　items) 　　　　 return　childrenResults.max() } } 　 println　"expectedMax　=　${Config.DATA_COUNT}" 　 println　"computedMax　=　${computedMax}" 　 }

注意，fork/join 在 groovyx.gpars.GParsPool类中拥有其特定的线程池。GParsPool与 GParsExecutorsPool共享多个常见功能，但拥有 fork/join 所特有的功能。要直接使用 fork/join，您必须使用带有一个任务闭包的 runForkJoin()方法或一个将 AbstractForkJoinWorker分为子类的任务类。

并行集合

Fork/join 提供一种不错的方式来定义和执行并行任务结构，特别是分而治之算法中的那些结构。不过，您可能已经注意到，上面的示例中涉及到相当多的繁文缛节。我必须定义任务闭包、确定合适的任务粒度、分离子问题、综合结果，等等。

理论上，我希望在更高抽象级别工作，即定义一个数据结构，然后并行对其执行常见操作，无需在每种情况下定义管理细节的低级别任务。

JSR 166y 维护更新指定为此指定一个高级接口，称为 ParallelArray。ParallelArray对一个数组结构提供常见的函数程序设计操作，这些函数通过一个 fork/join 池并行执行。

由于 API 的函数特性，传递一个函数（方法）给这些操作很有必要，这样就可以在 ParallelArray中的每个项目上执行它。JDK 7 仍在开发中的一项功能是对 λ 的支持，该功能允许开发人员定义和传递代码块。此时，JDK 7 中所含 ParallelArray的状态有待 λ 项目结果定夺。

使用GPars解决常见并发问题(6)

GPars 中的 ParallelArray

Groovy 完全支持将代码块定义为闭包并将它们

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