Java語言中的并發性選項有什么不同

本篇內容主要講解“Java語言中的并發性選項有什么不同”，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語言中的并發性選項有什么不同”吧!

完美數

數學家尼科馬庫斯（誕生于公元前 6 世紀）將自然數分為惟一的完美數（perfect number）、過剩數（abundant number） 或虧數（deficient number）。一個完美數等于它的正因數（不包括它本身）之和。例如，6 是一個完美數，因為它的因數是 1、2、3 和 6，28 也是完美數 (28 = 1 + 2 + 4 + 7 + 14)。過剩數的因素之和大于該數，虧數的因數之和小于該數。

這里使用完美數分類法是為了方便介紹。除非要處理大量數字，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而言代價很高。

讓現有代碼并行化

在 “函數式編碼風格” 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。此方法的優勢之一是容易并行化。

我的 函數式思維 系列的讀者熟悉包含完美數 的數字分類模式（參見 完美數 邊欄）。我在該系列中展示的任何解決方案都沒有利用并發性。但是因為這些解決方案使用了轉換函數，比如 map，所以我可以在每種 Java.net 語言中做極少的工作來創建并行化的版本。

清單 1 是完美數分類器的一個 Scala 示例。

清單 1. Scala 中的并行完美數分類器

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() 方法返回一個數的因數列表，使用 isFactor() 方法過濾所有可能的值。factors() 方法使用了我在 “函數式思維：轉換和優化” 中更詳細地介紹的一種優化。簡單來講，過濾每個數來查找因素的效率很低，因為根據定義，一個因數是其乘積等于目標數的兩個數之一。

相反，我僅過濾不超過目標數的平方根的數，然后通過將目標數除以每個小于平方根的因數來生成對稱因數列表。在 清單 1 中，factorsBelowSqrt 變量包含過濾操作的結果。factorsAboveSqrt 的值是現有列表的映射，用于生成這些對稱值。最后，factors() 的返回值是一個串聯的列表，它從一個并行的List 轉換為常規的 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，在語言設計和函數模式上都經過證實。函數式編程鼓勵使用通用的函數，比如 map、filter 和 reduce，運行時以不可見的方式可以進一步優化它們。Scala 語言設計人員考慮到了這些優化，最終產生了集合 API 的設計。

邊緣情況

在 清單 1 的 factors() 方法實現中，整數的平方根（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 函數的調用，它從列表中刪除了重復值。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。

Groovy 也允許輕松地修改現有的函數代碼，通過 GPars 庫讓它并行化，該庫捆綁在各個 Groovy 發行版中。GPars 框架在內置的 Java 并行性原語之上創建有用的抽象，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 線程池的完美數分類器。

清單 2. Groovy 中的并行完美數分類器

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的平方根的所有因數，然后生成剩余的因數并返回串聯的集合。與 清單 1 中一樣，我使用 unique() 方法來確保整數的平方根不會生成重復值。

無需像 Scala 中一樣放大集合來創建對稱并行版本，Groovy 的設計人員創建了該語言的轉換方法的 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，我創建了一個線程池，調用 GParsPool.withPool 創建一個代碼塊，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。使用轉換函數的化簡器版本來實現自動并行化，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了強大的添加功能。

Scala 中的 actor

Scala 包含眾多并發性和并行性機制。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勢，而沒有同步的復雜性。在概念上，actor 有能力完成工作，然后將一個非阻塞的結果發送給協調器。要創建一個 actor，需要創建 Actor 類的子類并實現 act() 方法。通過使用 Scala 的語法糖，可繞過許多定義儀式，在代碼塊內定義 actor。

我沒有為 清單 1 中的數字分類器執行的一種優化是，使用線程對作業的因數查找部分進行分區。如果我的計算機上有 4 個處理器，我可為每個處理器創建一個線程并拆分工作。例如，如果我嘗試找到數字 16 的因數之和，那么我可以安排處理器 1 來查找從 1 到 4 的因數（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：我為每個范圍創建了一個 actor，獨立地執行每個 actor（通過語法糖隱式執行或通過調用它的 act() 方法來顯式執行），然后收集結果，如清單 3 所示。

清單 3. 使用 Scala 中的 actor 識別完美數

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。我首先基于常量 RANGE 創建了一些分區。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。

我然后為分區編號創建一個循環，使用 RANGE 偏移來生成范圍的下限和上限。接下來，為該范圍創建一個 actor，使用 Scala 的語法糖來避免正式的類定義。在 actor 內，我為 partialSum 創建了一個臨時保存器，然后分析該范圍，將找到的因數收集到 partialSum 中。收集部分和（此范圍內的所有因數的和）后， (coordinator ! partialSum) 向協調器發回一條消息，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行非阻塞調用的途徑。）

接下來，我啟動了一個循環，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，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數量，將該部分添加到總和中。所有 actor 完成且報告結果后，該方法的最后一行將該和與候選數的 2 倍相比較。如果比較結果為 true，那么我的候選數就是一個完美數，該函數的返回值為 true。

actor 的一個不錯的優勢是所有權分區。每個 actor 都有一個 partialSum 局部變量，但它們從不彼此聯系。通過協調器收到消息時，底層執行機制是不可見的：您創建了一個 receive 塊，其他實現細節是不可見的。

Scala 中的 actor 機制是 Java 下一代語言封裝 JVM 的現有工具并使用一致的抽象來擴展它們的優秀示例。用 Java 語言編寫類似的代碼，并使用低級并發性原語，這些操作都需要非常復雜地協調多個線程。Scala 中的 actor 隱藏了所有復雜性，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！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！