使用GPars解决常见并发问题 - 编程入门网
def api = new Twitter()
def resultStream = new DataFlowStream()
def tags = [''#erlang'',''#scala'',''#clojure'']
GParsExecutorsPool.withPool {
tags.each {
{ query -> recentTweets(api, query, resultStream) }.callAsync(it)
}
}
int doneMessages = 0
while(doneMessages < tags.size()) {
msg = resultStream.val
if(msg == "DONE") {
doneMessages++
} else {
println "${msg}"
}
}
使用GPars解决常见并发问题(10)时间:2012-03-17 IBM Alex Miller注意，“DONE” 消息被通过数据流从每个后台线程发送到结果侦听程序。表示线程发送结果任务已完成的指标有时在消息传递领域称为 “毒消息”。它充当 producer 与 consumer 之间的信号。 管理状态的其他方法 本文中未涉及的两个重要并发模型是通信顺序进程（CSP）和软件事务内存（STM）。 CSP 基于 Tony Hoare 的经典之作中对并发程序行为的正式规范，且基于进程和通道的核心概念。进程在某些方面与前面讨论的 actor 模型类似，而 通道与数据流有很多相似之处。CSP 进程与 actors 的不同之处在于，它比单个邮箱有更丰富的输入和输出通道集。GPars 包含一个 API，完成 CSP 思想的 JCSP 实现。 STM 过去几年中一直是一个活跃研究领域，Haskell、Clojure 和 Fortress 等语言包括（有点不同）该概念的实现。STM 需要程序员在源代码中划分事务界限，然后系统向底层状态应用每个事务。如果检测到冲突，可以重试事务，不过它是自动处理的。然而，GPars 不包括 STM 的实现，但是将来有可能会包括。 结束语 并发性目前是一个热门领域，各种语言和库采用的方法之间有诸多混杂。GPars 采用目前一些最流行的并发模型，通过 Groovy 使其在 Java 平台上可访问。 带有大量核心的计算机占据很大地位，而且事实上在芯片上可用的核心的数量呈指数级上升。相应地，并发性会继续成为一个探索和革新领域；我们得知，JVM 将成为最持久方案之源。 |
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