Scala Future for comprehension：顺序与并行

Question

这里我们有 SeqPar 对象，它包含一个 task 例程，它是一个简单的 mock Future，它打印出一些调试信息和 returns Future[Int]类型。

问题是：为什么允许 experiment1 并行运行，而 experiment2 总是运行顺序？

object SeqPar {
  def experiment1: Int = {
    val f1 = task(1)
    val f2 = task(2)
    val f3 = task(3)

    val computation = for {
      r1 <- f1
      r2 <- f2
      r3 <- f3
    } yield (r1 + r2 + r3)

    Await.result(computation, Duration.Inf)
  }

  def experiment2: Int = {
    val computation = for {
      r1 <- task(1)
      r2 <- task(2)
      r3 <- task(3)
    } yield (r1 + r2 + r3)

    Await.result(computation, Duration.Inf)
  }

  def task(i: Int): Future[Int] = {
    Future {
      println(s"task=$i thread=${Thread.currentThread().getId} time=${System.currentTimeMillis()}")
      i * i
    }
  }
}

当我运行 experiment1 它打印出来：

task=3 thread=24 time=1541326607613
task=1 thread=22 time=1541326607613
task=2 thread=21 time=1541326607613

同时 experiment2:

task=1 thread=21 time=1541326610653
task=2 thread=20 time=1541326610653
task=3 thread=21 time=1541326610654

观察到的差异的原因是什么？我确实知道 for 理解像 f1.flatMap(r1 => f2.flatMap(r2 => f3.map(r3 => r1 + r2 + r3))) 一样脱糖，但我仍然遗漏了一点，为什么允许一个人并行运行而另一个人不允许。

Answer 1

这是因为 Scala Futures 是严格的。 Future 中的操作会在 Future 创建后立即执行，然后记忆其值。所以你正在失去参照透明度。在你的情况下，你的期货是在你的第一个 task 调用中执行的，结果被记住了。它们不会在 for 中再次执行。在第二种情况下，期货是在您的理解中创建的，结果是正确的。

Answer 2

这是 Future(…) 和 flatMap 的效果：

val future = Future(task) 并行启动运行ning 任务
future.flatMap(result => task)安排运行宁task当future完成

请注意，future.flatMap(result => task) 无法在 future 完成之前并行启动运行ning 任务，因为要运行 task，我们需要 result ，仅在 future 完成时可用。

现在让我们看看你的 example1:

def experiment1: Int = {
  // construct three independent tasks and start running them
  val f1 = task(1)
  val f2 = task(2)
  val f3 = task(3)

  // construct one complicated task that is ...
  val computation =
    // ... waiting for f1 and then ...
    f1.flatMap(r1 =>
      // ... waiting for f2 and then ...
      f2.flatMap(r2 =>
        // ... waiting for f3 and then ...
        f3.map(r3 =>
          // ... adding some numbers.
          r1 + r2 + r3)))

  // now actually trigger all the waiting
  Await.result(computation, Duration.Inf)
}

所以在example1中，由于所有三个任务都花费相同的时间并且同时启动，所以我们可能只需要在等待f1时阻塞。当我们开始等待 f2 时，它的结果应该已经存在了。

现在 example2 有何不同？

def experiment2: Int = {
  // construct one complicated task that is ...
  val computation =
    // ... starting task1 and then waiting for it and then ...
    task(1).flatMap(r1 =>
      // ... starting task2 and then waiting for it and then ...
      task(2).flatMap(r2 =>
        // ... starting task3 and then waiting for it and then ...
        task(3).map(r3 =>
          // ... adding some numbers.
          r1 + r2 + r3)))

  // now actually trigger all the waiting and the starting of tasks
  Await.result(computation, Duration.Inf)
}

在这个例子中，我们甚至没有在等待 task(1) 完成之前构造 task(2)，因此任务不能运行并行。

因此，当使用 Scala 的 Future 编程时，您必须通过在 example1 和 example2 等代码之间正确选择来控制并发性。或者您可以查看提供更明确的并发控制的库。

Scala Future for comprehension：顺序与并行

Scala Future for comprehension: sequential vs parallel

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