前言

Java™ 工程師在努力讓并發(fā)性容易為開(kāi)發(fā)人員所用。盡管做了不少的改進(jìn)，但并發(fā)性仍然是 Java 平臺(tái)的一個(gè)復(fù)雜、容易出錯(cuò)的部分。一部分復(fù)雜之處在于理解語(yǔ)言本身中的并發(fā)性的低級(jí)抽象，這些抽象在您的代碼中填滿(mǎn)了同步的代碼塊。另一個(gè)復(fù)雜之處來(lái)自一些新庫(kù)，比如 fork/join，這些庫(kù)在某些場(chǎng)景中非常有用，但在其他場(chǎng)景中收效甚微。了解容易混亂的大量低級(jí)選項(xiàng)需要專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)和時(shí)間。

脫離 Java 語(yǔ)言的優(yōu)勢(shì)之一是，能夠改善和簡(jiǎn)化并發(fā)性等區(qū)域。每種 Java 下一代語(yǔ)言都為此問(wèn)題提供了獨(dú)特的答案，利用了該語(yǔ)言的默認(rèn)編程風(fēng)格。在本期文章中，我首先將會(huì)介紹函數(shù)式編程風(fēng)格的優(yōu)勢(shì)：輕松并行化。我會(huì)深入分析 Scala 和 Groovy 的細(xì)節(jié)（下一期文章將全面介紹 Clojure）。然后介紹 Scala actor。

完美數(shù)

數(shù)學(xué)家尼科馬庫(kù)斯（誕生于公元前 6 世紀(jì)）將自然數(shù)分為惟一的完美數(shù)（perfect number）、過(guò)剩數(shù)（abundant number） 或虧數(shù)（deficient number）。一個(gè)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(gè)完美數(shù)，因?yàn)樗囊驍?shù)是 1、2、3 和 6，28 也是完美數(shù) (28 = 1 + 2 + 4 + 7 + 14)。過(guò)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(lèi)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(duì)于從并行化中獲益而言是一個(gè)微不足道的問(wèn)題。使用更多線(xiàn)程可帶來(lái)一些益處，但線(xiàn)程之間的切換開(kāi)銷(xiāo)對(duì)細(xì)粒度的作業(yè)而言代價(jià)很高。

讓現(xiàn)有代碼并行化

在 “函數(shù)式編碼風(fēng)格” 那一期的文章中，我們鼓勵(lì)您使用更高級(jí)的抽象，比如化簡(jiǎn)、映射和過(guò)濾器，而不是迭代。此方法的優(yōu)勢(shì)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(lèi)模式（參見(jiàn) 完美數(shù) 邊欄）。我在該系列中展示的任何解決方案都沒(méi)有利用并發(fā)性。但是因?yàn)檫@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(yǔ)言中做極少的工作來(lái)創(chuàng)建并行化的版本。

清單 1 是完美數(shù)分類(lèi)器的一個(gè) Scala 示例。

清單 1. Scala 中的并行完美數(shù)分類(lèi)器

object NumberClassifier {
def isFactor(factor: Int, number: Int) =
number % factor == 0
def 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(gè)數(shù)的因數(shù)列表，使用 isFactor() 方法過(guò)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(xì)地介紹的一種優(yōu)化。簡(jiǎn)單來(lái)講，過(guò)濾每個(gè)數(shù)來(lái)查找因素的效率很低，因?yàn)楦鶕?jù)定義，一個(gè)因數(shù)是其乘積等于目標(biāo)數(shù)的兩個(gè)數(shù)之一。

相反，我僅過(guò)濾不超過(guò)目標(biāo)數(shù)的平方根的數(shù)，然后通過(guò)將目標(biāo)數(shù)除以每個(gè)小于平方根的因數(shù)來(lái)生成對(duì)稱(chēng)因數(shù)列表。在 清單 1 中，factorsBelowSqrt 變量包含過(guò)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(duì)稱(chēng)值。最后，factors() 的返回值是一個(gè)串聯(lián)的列表，它從一個(gè)并行的List 轉(zhuǎn)換為常規(guī)的 List。

請(qǐng)注意，清單 1 中添加了 par 修飾符。該修飾符會(huì)導(dǎo)致 filter、map 和 foldLeft 并行運(yùn)行，從而能夠使用多個(gè)線(xiàn)程來(lái)處理請(qǐng)求。par 方法（在整個(gè) Scala 集合庫(kù)中都是一致的）將該序列轉(zhuǎn)換為并行序列。因?yàn)閮煞N類(lèi)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(gè)操作的臨時(shí)方式。

在 Scala 中并行化常見(jiàn)問(wèn)題的簡(jiǎn)單性，在語(yǔ)言設(shè)計(jì)和函數(shù)模式上都經(jīng)過(guò)證實(shí)。函數(shù)式編程鼓勵(lì)使用通用的函數(shù)，比如 map、filter 和 reduce，運(yùn)行時(shí)以不可見(jiàn)的方式可以進(jìn)一步優(yōu)化它們。Scala 語(yǔ)言設(shè)計(jì)人員考慮到了這些優(yōu)化，最終產(chǎn)生了集合 API 的設(shè)計(jì)。

邊緣情況

在 清單 1 的 factors() 方法實(shí)現(xiàn)中，整數(shù)的平方根（例如，16 的平方根：4）顯示在兩個(gè)列表中。因此，factors() 方法返回的最后一行是對(duì) 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(méi)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(guò) GPars 庫(kù)讓它并行化，該庫(kù)捆綁在各個(gè) Groovy 發(fā)行版中。GPars 框架在內(nèi)置的 Java 并行性原語(yǔ)之上創(chuàng)建有用的抽象，常常將它們包裝在語(yǔ)法糖中。GPars 提供了令人眼花繚亂的并行機(jī)制，其中一種機(jī)制可用于分配線(xiàn)程池，然后將操作分布到這些池中。清單 2 中給出了一個(gè)使用 Groovy 編寫(xiě)的，使用 GPars 線(xiàn)程池的完美數(shù)分類(lèi)器。

清單 2. Groovy 中的并行完美數(shù)分類(lèi)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(guò)目標(biāo)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(lái)確保整數(shù)的平方根不會(huì)生成重復(fù)值。

無(wú)需像 Scala 中一樣放大集合來(lái)創(chuàng)建對(duì)稱(chēng)并行版本，Groovy 的設(shè)計(jì)人員創(chuàng)建了該語(yǔ)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(xiàn)程池代碼塊中，否則它們不會(huì)起作用。

在 清單 2 中，我創(chuàng)建了一個(gè)線(xiàn)程池，調(diào)用 GParsPool.withPool 創(chuàng)建一個(gè)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(xiàn)程數(shù)量。

Clojure 通過(guò) 化簡(jiǎn)器 庫(kù)提供了一種類(lèi)似的臨時(shí)并行化機(jī)制。使用轉(zhuǎn)換函數(shù)的化簡(jiǎn)器版本來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)并行化，例如，
使用 r/map 代替 map。（r/ 是化簡(jiǎn)器命名空間。）化簡(jiǎn)器的實(shí)現(xiàn)是 Clojure 的語(yǔ)法靈活性中的一個(gè)引人注目的案例分析，它通過(guò)極小的更改實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)大的添加功能。

Scala 中的 actor

Scala 包含眾多并發(fā)性和并行性機(jī)制。一種較流行的機(jī)制是 actor 模型，它提供了將工作分布到線(xiàn)程上的優(yōu)勢(shì)，而沒(méi)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(gè)非阻塞的結(jié)果發(fā)送給協(xié)調(diào)器。要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè) actor，需要?jiǎng)?chuàng)建 Actor 類(lèi)的子類(lèi)并實(shí)現(xiàn) act() 方法。通過(guò)使用 Scala 的語(yǔ)法糖，可繞過(guò)許多定義儀式，在代碼塊內(nèi)定義 actor。

我沒(méi)有為 清單 1 中的數(shù)字分類(lèi)器執(zhí)行的一種優(yōu)化是，使用線(xiàn)程對(duì)作業(yè)的因數(shù)查找部分進(jìn)行分區(qū)。如果我的計(jì)算機(jī)上有 4 個(gè)處理器，我可為每個(gè)處理器創(chuàng)建一個(gè)線(xiàn)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(lái)查找從 1 到 4 的因數(shù)（并求和），安排處理器 2 來(lái)處理 5 到 8，依此類(lèi)推。使用 actor 是一種自然的選擇：我為每個(gè)范圍創(chuàng)建了一個(gè) actor，獨(dú)立地執(zhí)行每個(gè) actor（通過(guò)語(yǔ)法糖隱式執(zhí)行或通過(guò)調(diào)用它的 act() 方法來(lái)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(shí)別完美數(shù)

object NumberClassifier extends App {
def isPerfect(candidate: Int) = {
val RANGE = 10000
val numberOFPartitions = (candidate.toDouble / RANGE).ceil.toInt
val coordinator = self
for (i <- 0 until numberOFPartitions) {
val lower = i * RANGE + 1
val upper = candidate.min((i + 1) * RANGE)
actor {
var partialSum = 0
for (j <- lower to upper)
if (candidate % j == 0) partialSum += j
coordinator ! partialSum
}
}
var responsesExpected = numberOFPartitions
var sum = 0
while (responsesExpected > 0) {
receive {
case partialSum : Int =>
responsesExpected -= 1
sum += partialSum
}
}
sum == 2 * candidate
}
}

為了保持此示例的簡(jiǎn)單性，我將 isPerfect() 編寫(xiě)為單個(gè)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(lái)收集 actor 所生成的消息。在 coordinator 變量中，我有一個(gè)引用可供 actor 向其發(fā)送消息，其中 self 是 Actor 的一個(gè)成員，表示 Scala 中獲取線(xiàn)程標(biāo)識(shí)符的可靠方式。

我然后為分區(qū)編號(hào)創(chuàng)建一個(gè)循環(huán)，使用 RANGE 偏移來(lái)生成范圍的下限和上限。接下來(lái)，為該范圍創(chuàng)建一個(gè) actor，使用 Scala 的語(yǔ)法糖來(lái)避免正式的類(lèi)定義。在 actor 內(nèi)，我為 partialSum 創(chuàng)建了一個(gè)臨時(shí)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(hào)運(yùn)算符。（這種消息傳遞語(yǔ)法的靈感來(lái)源于 Erlang 語(yǔ)言，用作一種對(duì)另一個(gè)線(xiàn)程執(zhí)行非阻塞調(diào)用的途徑。）

接下來(lái)，我啟動(dòng)了一個(gè)循環(huán)，等待所有 actor 完成處理。在等待過(guò)程中，我進(jìn)入了一個(gè) 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(bào)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(gè)完美數(shù)，該函數(shù)的返回值為 true。

actor 的一個(gè)不錯(cuò)的優(yōu)勢(shì)是所有權(quán)分區(qū)。每個(gè) actor 都有一個(gè) partialSum 局部變量，但它們從不彼此聯(lián)系。通過(guò)協(xié)調(diào)器收到消息時(shí)，底層執(zhí)行機(jī)制是不可見(jiàn)的：您創(chuàng)建了一個(gè) receive 塊，其他實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)是不可見(jiàn)的。

Scala 中的 actor 機(jī)制是 Java 下一代語(yǔ)言封裝 JVM 的現(xiàn)有工具并使用一致的抽象來(lái)擴(kuò)展它們的優(yōu)秀示例。用 Java 語(yǔ)言編寫(xiě)類(lèi)似的代碼，并使用低級(jí)并發(fā)性原語(yǔ)，這些操作都需要非常復(fù)雜地協(xié)調(diào)多個(gè)線(xiàn)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。

結(jié)束語(yǔ)

Java 下一代語(yǔ)言都為 Java 語(yǔ)言中的并發(fā)性難題提供了答案，而且每種語(yǔ)言以不同方式解決了這些問(wèn)題。在本期文章中，我演示了所有三種 Java 下一代語(yǔ)言如何實(shí)現(xiàn)臨時(shí)并行化。我還演示了 Scala 中的 actor 模型，構(gòu)建了一個(gè)數(shù)字分類(lèi)器來(lái)并行計(jì)算因數(shù)之和。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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