使用GPars解决常见并发问题 - 编程入门网
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println "ZOMBIE APOCALYPSE!"
}
}
public void shotgun() {
undead = undead * 0.95
}
public boolean apocalypse() {
alive <= 0
}
public void report() {
if(alive > 0) {
println "alive=" + alive + " undead=" + undead
}
}
}
@Grab(group=''org.codehaus.gpars'', module=''gpars'', version=''0.10'')
def final world = new Agent<World>(new World())
final Thread zombies = Thread.start {
while(! world.val.apocalypse()) {
world << { it.eatBrains() }
sleep 200
}
}
final Thread survivors = Thread.start {
while(! world.val.apocalypse()) {
world << { it.shotgun() }
sleep 200
}
}
while(! world.instantVal.apocalypse()) {
world.val.report()
sleep 200
}
Agents 是 Clojure 中的一个重要特性，很高兴可以看到它们出现在 GPars 中。GPars 实现在失去一些功能（比如修改操作和观察程序），但这些只是微小遗漏，将来可能会予以添加。 使用GPars解决常见并发问题(9)时间:2012-03-17 IBM Alex Miller数据流变量 数据流变量与 Oz 编程语言显著关联，但是实现已在 Clojure、Scala 和 GPars 中得到构建。 对数据流变量的最常用类比是，它们如同电子表格中的单元格 —它们关注于指定必须发生的计算和必须提供值来执行该计算的变量。底层调度程序然后负责执行能够取得进展的线程，因为其输入可用。数据流系统仅关注数据如何在系统中流动，交由线程来决定如何有效利用多个核心。 数据流有一些不错的属性，其中问题的某些类是不可能的（竞争条件），某些类是可能而决定性的（死锁）；因此您可以确保，如果您的代码在测试期间不生成死锁，它在生产过程中就不会经历死锁现象。 数据流变量可能仅被绑定一次，因而其使用是有限的。数据流充当值的绑定队列，因此可以通过代码定义的结构灌注数据，保留相同的有益属性。在实践中，数据流变量提供一种不错的方式来将值从一个线程传输到另一个线程，且它们通常用于传输多线程单元测试中的结果。GPars 还定义通过线程池（比如 actors）调度的逻辑数据流任务并通过数据流变量进行传输。 Dataflow streams 在 清单 2中，您看到每个后台线程接收和打印检索特定主题 tweets 的结果。清单 11 是该程序的一个变体，只是此次创建一个 DataFlowStream。后台任务将使用 DataFlowStream来将结果 tweets 流式传输回主线程，该主线程从数据流中读取它们。 清单 11. 通过 DataFlowStream 流式传输结果
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