Monix Task.sleep 和单线程执行

Monix Task.sleep and single thread execution

我正在尝试理解 Monix 中的任务调度原则。 如预期的那样,以下代码(来源:https://slides.com/avasil/fp-concurrency-scalamatsuri2019#/4/3)仅生成“1”。

  val s1: Scheduler = Scheduler(
    ExecutionContext.fromExecutor(Executors.newSingleThreadExecutor()),
    ExecutionModel.SynchronousExecution)

  def repeat(id: Int): Task[Unit] =
    Task(println(s"$id ${Thread.currentThread().getName}")) >> repeat(id)

  val prog: Task[(Unit, Unit)] = (repeat(1), repeat(2)).parTupled

  prog.runToFuture(s1)

  // Output:
  // 1 pool-1-thread-1
  // 1 pool-1-thread-1
  // 1 pool-1-thread-1
  // ...

当我们将Task.sleep添加到repeat方法时

  def repeat(id: Int): Task[Unit] =
    Task(println(s"$id ${Thread.currentThread().getName}")) >>
      Task.sleep(1.millis) >> repeat(id)

输出变为

// Output
// 1 pool-1-thread-1
// 2 pool-1-thread-1
// 1 pool-1-thread-1
// 2 pool-1-thread-1
// ...

这两个任务现在在一个线程上同时执行!好的 :) 一些合作屈服已经开始。这里究竟发生了什么?谢谢:)

编辑:Task.shift 而不是 Task.sleep

也会发生同样的情况

我不确定这是否是您要找的答案,但答案是:

尽管命名另有所指,但 Task.sleep 无法与 Thread.sleep 等更传统的方法进行比较。

Task.sleep 实际上并不是在线程上 运行,而是简单地指示调度程序在经过的时间后 运行 回调。

这里有一段来自 monix/TaskSleep.scala 的代码片段用于比较:

[...]

implicit val s = ctx.scheduler
val c = TaskConnectionRef()
ctx.connection.push(c.cancel)

c := ctx.scheduler.scheduleOnce(
  timespan.length,
  timespan.unit,
  new SleepRunnable(ctx, cb)
)

[...]

private final class SleepRunnable(ctx: Context, cb: Callback[Throwable, Unit]) extends Runnable {

  def run(): Unit = {
    ctx.connection.pop()
    // We had an async boundary, as we must reset the frame
    ctx.frameRef.reset()
    cb.onSuccess(())
  }
}

[...]

在执行回调(此处:cb)之前的时间段内,您的单线程调度程序(此处:ctx.scheduler)可以简单地使用他的线程进行接下来排队的任何计算。

这也解释了为什么这种方法更可取,因为我们不会在睡眠间隔期间阻塞线程 - 浪费更少的计算周期。

希望这对您有所帮助。

扩展 Markus 的回答。

作为心智模型(为了便于说明),您可以将线程池​​想象成一个堆栈。因为,你只有一个执行线程池,它会先尝试 运行 repeat1 然后 repeat2.

在内部,一切都只是一个巨人FlatMap。 运行 循环将根据执行模型安排所有任务。

发生的事情是,sleep 将 运行nable 调度到线程池。它将 运行nable (repeat1) 推到堆栈的顶部,从而为 repeat2 提供了 运行 的机会。 repeat2.

也会发生同样的事情

请注意,默认情况下,Monix 的执行模型将为每个 1024 平面图执行异步边界。