Spliterator 什么时候应该停止分裂?
When should a Spliterator stop splitting?
我理解 there is overhead in setting up 并行处理 Stream
,如果项目很少或每个项目的处理速度很快,单线程中的处理速度会更快。
但是,trySplit()
是否也有类似的阈值,将问题分解成更小的块会适得其反?我正在类比最小块的合并排序切换到插入排序。
如果是,阈值是否取决于 trySplit()
和 consuming 项目在 tryAdvance()
过程中的相对成本?考虑一个比推进数组索引复杂得多的拆分操作——例如,拆分一个按词法排序的多集排列。是否有约定让客户在创建并行流时指定拆分的下限,具体取决于消费者的复杂性? Spliterator
可以使用启发式来估计下限本身吗?
或者,让 Spliterator
的下限为 1 并让工作窃取算法负责选择是否继续拆分总是安全的吗?
一般来说,您不知道传递给 tryAdvance
或 forEachRemaining
的消费者完成了多少工作。流管道和 FJP 都不知道这一点,因为它取决于用户提供的代码。它可以比拆分过程快得多或慢得多。例如,你可能有两个元素的输入,但是每个元素的处理需要一个小时,所以拆分这个输入是非常合理的。
我通常会尽可能多地拆分输入。可以使用三个技巧来改进拆分:
如果很难平均分割,但您可以跟踪(或至少粗略估计)每个子部分的大小,请随意不均匀分割。流实现将为更大的部分做更多的进一步拆分。不要忘记 SIZED
和 SUBSIZED
特征。
将拆分的困难部分移至下一个 tryAdvance
/forEachRemaining
调用。例如,假设您有已知数量的排列,并且在 trySplit
中您将跳转到其他排列。像这样:
public class MySpliterator implements Spliterator<String> {
private long position;
private String currentPermutation;
private final long limit;
MySpliterator(long position, long limit, String currentPermutation) {
this.position = position;
this.limit = limit;
this.currentPermutation = currentPermutation;
}
@Override
public Spliterator<String> trySplit() {
if(limit - position <= 1)
return null;
long newPosition = (position+limit)>>>1;
Spliterator<String> prefix =
new MySpliterator(position, newPosition, currentPermutation);
this.position = newPosition;
this.currentPermutation = calculatePermutation(newPosition); // hard part
return prefix;
}
...
}
将困难的部分移至下一个 tryAdvance
调用,如下所示:
@Override
public Spliterator<String> trySplit() {
if(limit - position <= 1)
return null;
long newPosition = (position+limit)>>>1;
Spliterator<String> prefix =
new MySpliterator(position, newPosition, currentPermutation);
this.position = newPosition;
this.currentPermutation = null;
return prefix;
}
@Override
public boolean tryAdvance(Consumer<? super String> action) {
if(currentPermutation == null)
currentPermutation = calculatePermutation(position); // hard part
...
}
这样困难的部分也将与前缀处理并行执行。
如果当前拆分器中剩余的元素不多(例如,少于 10 个)并且请求拆分,则最好只前进到一半的元素,将它们收集到数组,然后为此前缀创建一个基于数组的拆分器(类似于 AbstractSpliterator.trySplit()
中的做法)。在这里你控制所有的代码,所以你可以提前测量正常 trySplit
比 tryAdvance
慢多少,并估计你应该切换到基于数组的分割的阈值。
我理解 there is overhead in setting up 并行处理 Stream
,如果项目很少或每个项目的处理速度很快,单线程中的处理速度会更快。
但是,trySplit()
是否也有类似的阈值,将问题分解成更小的块会适得其反?我正在类比最小块的合并排序切换到插入排序。
如果是,阈值是否取决于 trySplit()
和 consuming 项目在 tryAdvance()
过程中的相对成本?考虑一个比推进数组索引复杂得多的拆分操作——例如,拆分一个按词法排序的多集排列。是否有约定让客户在创建并行流时指定拆分的下限,具体取决于消费者的复杂性? Spliterator
可以使用启发式来估计下限本身吗?
或者,让 Spliterator
的下限为 1 并让工作窃取算法负责选择是否继续拆分总是安全的吗?
一般来说,您不知道传递给 tryAdvance
或 forEachRemaining
的消费者完成了多少工作。流管道和 FJP 都不知道这一点,因为它取决于用户提供的代码。它可以比拆分过程快得多或慢得多。例如,你可能有两个元素的输入,但是每个元素的处理需要一个小时,所以拆分这个输入是非常合理的。
我通常会尽可能多地拆分输入。可以使用三个技巧来改进拆分:
如果很难平均分割,但您可以跟踪(或至少粗略估计)每个子部分的大小,请随意不均匀分割。流实现将为更大的部分做更多的进一步拆分。不要忘记
SIZED
和SUBSIZED
特征。将拆分的困难部分移至下一个
tryAdvance
/forEachRemaining
调用。例如,假设您有已知数量的排列,并且在trySplit
中您将跳转到其他排列。像这样:public class MySpliterator implements Spliterator<String> { private long position; private String currentPermutation; private final long limit; MySpliterator(long position, long limit, String currentPermutation) { this.position = position; this.limit = limit; this.currentPermutation = currentPermutation; } @Override public Spliterator<String> trySplit() { if(limit - position <= 1) return null; long newPosition = (position+limit)>>>1; Spliterator<String> prefix = new MySpliterator(position, newPosition, currentPermutation); this.position = newPosition; this.currentPermutation = calculatePermutation(newPosition); // hard part return prefix; } ... }
将困难的部分移至下一个
tryAdvance
调用,如下所示:@Override public Spliterator<String> trySplit() { if(limit - position <= 1) return null; long newPosition = (position+limit)>>>1; Spliterator<String> prefix = new MySpliterator(position, newPosition, currentPermutation); this.position = newPosition; this.currentPermutation = null; return prefix; } @Override public boolean tryAdvance(Consumer<? super String> action) { if(currentPermutation == null) currentPermutation = calculatePermutation(position); // hard part ... }
这样困难的部分也将与前缀处理并行执行。
如果当前拆分器中剩余的元素不多(例如,少于 10 个)并且请求拆分,则最好只前进到一半的元素,将它们收集到数组,然后为此前缀创建一个基于数组的拆分器(类似于
AbstractSpliterator.trySplit()
中的做法)。在这里你控制所有的代码,所以你可以提前测量正常trySplit
比tryAdvance
慢多少,并估计你应该切换到基于数组的分割的阈值。