[Moscow.pm] Обмен данными с потоком.

[Eugene Toropov]

Интересно, это уже готовое было или запилил за полчаса?

Евгений

On Jun 5, 2014, at 5:03 PM, Alexander Lourier <aml на rulezz.ru> wrote:

> Минутка рекламы. Вот решение задачи на Go. Оно длинное, потому что я его обильно снабдил комментариями. Если лишнее убрать, всё будет выглядеть очень компактно и работать производительно.
> 
> package main
> 
> import (
> 	"fmt"
> 	"math/rand"
> 	"time"
> )
> 
> const (
> 	numWorkers = 10
> )
> 
> // task - это задание для воркера.
> type task struct {
> 	value  int
> 	output chan result
> }
> 
> // result - это результат обработки задания воркером.
> type result struct {
> 	value  int
> 	worker int
> }
> 
> // worker берёт данные из канала input, обрабатывает их (умножает на 100) и кладёт в канал ответа,
> // который прислан вместе с заданием.
> func worker(workerNumber int, input chan task) {
> 	// Пока входной канал не закроют, читаем из него задание.
> 	for task := range input {
> 		// Работаем в поте лица.
> 		time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(100)) * time.Millisecond)
> 		task.output <- result{task.value * 100, workerNumber}
> 	}
> }
> 
> // prepareInput готовит входные задания и кладёт их в два канала: в одну очередь
> // задания для воркеров, в другую - каналы ответа.
> func prepareInput(input chan task, output chan chan result) {
> 	for i := 0; i < 100; i++ {
> 		// Канал ответа буферизованный, чтобы воркер не ждал, когда его ответ считают,
> 		// а сразу брался за следующее задание.
> 		outputChan := make(chan result, 1)
> 		// Тот факт, что задания кладутся в input и output в одном и том же порядке,
> 		// гарантирует, что ответы будут упорядочены в том же порядке.
> 		input <- task{i, outputChan}
> 		output <- outputChan
> 	}
> 	close(input)
> 	close(output)
> }
> 
> func main() {
> 	// Каналы обязательно буферизованные (длина буфера = числу воркеров).
> 	input := make(chan task, numWorkers)
> 	output := make(chan chan result, numWorkers)
> 
> 	// Запускаем готовилку входных данных.
> 	go prepareInput(input, output)
> 
> 	// Запускаем воркеры.
> 	for i := 0; i < numWorkers; i++ {
> 		go worker(i, input)
> 	}
> 
> 	// Читаем ответы в порядке, в каком нам нужно.
> 	for res := range output {
> 		fmt.Printf("%+v\n", <-res)
> 	}
> }
> 
> 
> 5 июня 2014 г., 13:46 пользователь Харпалёв Иван <ivan.kharpalev на gmail.com> написал:
> Добрый день, могучий MoscowPM
> 
> Опять про параллельную обработку.
> 
> Хочется написать вот такую схему обработки ввода: 
> master создаёт work'ов, 
> читает порции из файла, раздаёт порции worker'ам
> ждёт, пока worker обработает, получает ответ worker'a 
> пишет результат в файл.
> Так же мастер буфереизует вывод, чтобы выход писался в правильном порядке.
> 
> Самое туманное:
> Как передавать данные от мастера к worker'у и Обратно?!!!!
> Как ждать готовности?!!!
> Должна ли такая схема (работа с диском из одного места) дать ускорение по сравнению с чтением/записью файла в каждом worker'е?
> 
> смотрел на Coro, увидел Coro::Simaphore, Coro::Signal ... но не пойму:
>   как сделать разделяемую память, (как быстро передавать данные между мастером и worker'ом внутри Perl)?
>   как сделать неблокирующее ожидание готовности одного из worker'ов (при котором можно заниматься вводом-выводом)?
> 
> Подскажите, на чём и как такое писать!!
> Спасибо!
> 
> Уважение
> Иван Харпалев
> 
> 
> 
> --
> Moscow.pm mailing list
> moscow-pm на pm.org | http://moscow.pm.org
> 
> 
> -- 
> Moscow.pm mailing list
> moscow-pm на pm.org | http://moscow.pm.org

----------- следущая часть -----------
Вложение в формате HTML было извлечено…
URL: <http://mail.pm.org/pipermail/moscow-pm/attachments/20140605/e773ee21/attachment.html>