标签: scalability

为什么我的scala期货不是更有效率？

我在32位四核Core2系统上运行此scala代码:

def job(i:Int,s:Int):Long = {
  val r=(i to 500000000 by s).map(_.toLong).foldLeft(0L)(_+_)
  println("Job "+i+" done")
  r
}

import scala.actors.Future
import scala.actors.Futures._

val JOBS=4

val jobs=(0 until JOBS).toList.map(i=>future {job(i,JOBS)})
println("Running...")
val results=jobs.map(f=>f())
println(results.foldLeft(0L)(_+_))

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

(是的,我不知道有多少更有效的方式来总结一系列整数,它只是给了CPU事做).

根据我设置JOBS的内容,代码在以下时间运行:

JOBS=1 : 31.99user 0.84system 0:28.87elapsed 113%CPU
JOBS=2 : 27.71user 1.12system 0:14.74elapsed 195%CPU
JOBS=3 : 33.19user 0.39system 0:13.02elapsed 257%CPU
JOBS=4 : 49.08user 8.46system 0:22.71elapsed 253%CPU

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

令我感到惊讶的是,这并没有真正扩展到超过2个未来"在游戏中".我做了很多多线程C++代码,毫无疑问我可以很好地扩展到4个内核,如果我用英特尔的TBB编写这类东西,或者boost::threads当然会更加冗长,那么可以看到> 390%的CPU利用率).

那么:发生了什么,如何扩展到我希望看到的4个核心？这是否受到scala或JVM中某些内容的限制？它发生在我身上我实际上并不知道"哪里"scala的期货运行...是每个未来产生的线程,还是"Futures"提供专用于运行它们的线程池？

[我在使用sun-java6(6-20-0lennny1)的Lenny系统上使用来自Debian/Squeeze的scala 2.7.7软件包.]

更新:

正如Rex的回答中所建议的那样,我重新编码以避免创建对象.

def job(i:Long,s:Long):Long = {
  var t=0L
  var v=i
  while (v<=10000000000L) …

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

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我试图保持我的Prolog代码模块化,我想知道是否有人对如何做到这一点有任何建议.我用简单consult的方式做这个的方式,但随着我的文件数量的增加而变得越来越麻烦,并且因为命名冲突而屈服.是否存在类似于"典型"导入的构造,例如

%-------------------------------------------------------------------- compiler.pl

[ scanner, parser, codegen ] .

%-------------------------------------------------------------------- compile

% compile( S, I ) :- Compiling the source string S gives the list of instructions
%                    I

compile( S, I ) :- scan( S, T ), parse( T, A ), codegen( A, I ) .

%-------------------------------------------------------------------------------%

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在源文件的顶部？如果它是特定于程序的,我正在使用gprolog.在此先感谢您的帮助.

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