scala並行集合並行度

Question

在LINQ的withDegreeOfParallelism中scala並行集合中是否有任何等價物，它設置將運行查詢的線程數？我想要並行運行一個需要有一定數量的線程運行的操作。

Answer 1

與最新的軀幹，使用JVM 1.6或更高版本，可使用：

collection.parallel.ForkJoinTasks.defaultForkJoinPool.setParallelism(parlevel: Int) 

這可能是在將來變化的受試者，雖然。計劃在下一個版本中採用更統一的方法來配置所有Scala任務並行API。

但是，請注意，雖然這將確定查詢使用的處理器數量，但這可能不是運行查詢所涉及的實際線程數。由於並行集合支持嵌套並行性，如果檢測到這種情況，實際的線程池實現可能會分配更多線程來運行查詢。

編輯：

從Scala的2.10開始，要設置的平行水平的優選方法是通過tasksupport字段設置爲一個新的TaskSupport對象，如下面的例子：

scala> import scala.collection.parallel._ 
import scala.collection.parallel._ 

scala> val pc = mutable.ParArray(1, 2, 3) 
pc: scala.collection.parallel.mutable.ParArray[Int] = ParArray(1, 2, 3) 

scala> pc.tasksupport = new ForkJoinTaskSupport(new scala.concurrent.forkjoin.ForkJoinPool(2)) 
pc.tasksupport: scala.collection.parallel.TaskSupport = scala.collection.parallel.ForkJoinTaskSupport@4a5d484a 

scala> pc map { _ + 1 } 
res0: scala.collection.parallel.mutable.ParArray[Int] = ParArray(2, 3, 4) 

在實例使用fork連接池的ForkJoinTaskSupport對象必須將fork連接池的並行級別設置爲所需的值（示例中爲2）。

Answer 2

獨立的JVM版本，使用Scala 2.9+（平行引入集合），你也可以使用的grouped(Int)和par功能的組合對小塊執行並行作業，如：

scala> val c = 1 to 5 
c: scala.collection.immutable.Range.Inclusive = Range(1, 2, 3, 4, 5) 

scala> c.grouped(2).seq.flatMap(_.par.map(_ * 2)).toList 
res11: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 10) 

grouped(2)創建長度爲2或更小的塊，seq確保塊的集合不平行（在本例中無用），然後在小平行塊上執行_ * 2函數（使用par創建），從而確保至多2個線程並行執行。

然而，這可能會比設置工作池參數效率稍低，我不確定這一點。