多核并行计算时代的来临

a worldwide shortage of people experienced in parallel computing
全世界程序员最大短处就是缺乏并行计算经验

当CPU进入双核多核，软件架构进入分布式计算云计算时代后，他们的共同点并行计算已经成为一个新的热点。

前段时间Ruby On Rails JRuby Grails等新式语言有些热门，但是并行计算却是它们的杀手，新的并行计算DSL(Domain-specific language)语言 Scala Clojure 以及Erlang在这几个月已经成为新的明星。

Scala是一个兼容JVM的并行语言，后台有IBM等大公司支持，而Erlang是最早由爱立信推出的一个开源语言，目前尴尬是缺乏象IBM这样软件巨头支持。2009将有各种有关Clojure语言的介绍。

在这样的背景下，有人就提出：Java是否已经发展到顶了，可能走下坡路了呢？(Dead like COBOL )

最近Yahoo网格云计算小组发布一项惊人性能测试结果：

Java开源Apache Hadoop赢得了TB级别的最快基准测试，Hadoop可以在209秒内完成1 TB数据排序，打破了前期297秒的年度记录(Daytona)，成为最快纪录冠军，这是一项1998由Jim Gray创建的基准测试,指定输入数据（ 100亿个100字节的记录），彻底地排序，并写入磁盘。

Java 取得这项测试的胜利，并不是因为Java语言走上了并行语言，而是Java从诞生那天起，就是为网络而生，它是通过多台服务器并行计算取得了这项骄人的成绩，还是那句话：Java在个体上可能拼不过你，但是集成群了就能战胜你，就象蚂蚁个体虽小，但是大量成批蚂蚁也是任何生物的杀手。

Java语言因为其高瞻远瞩的前瞻性取得了生命延续，但是这并意味着其停滞不前，如今单台服务器进入CPU时代，如何在单台PC的微结构中象Scala那样提高多核并发计算性能，将是Java 7推出的新特点。

但是，这并不像以前推出的一些新功能特点，并行计算需要程序员思维方式的改变。其实，从jdon.com讨论来看：程序员相当缺乏并行开发思维，从以往不习惯线程并发到面对EJB这样分布式组件开发的抓狂，都说明一些人的思维升级换代已经跟不上CPU了（最后机器人会战胜一部分人悲哀）。

Java 线程模型提供了开发者很方便的并发开发，并发展到javaEE的Web，使用Jsp/Serlvet封装多线程，避免一般软件开发者涉及过于复杂的线程编程，当我们开发一个Web应用时，部署到Tomcat/Jetty/JBoss服务器上，如果某个时刻有多个用户同时对这个Web应用发出请求，那么服务器将分派多个线程分别接受处理这些并发请求。这实际上已经是一个多用户并发系统，但是CPU处理并发请求任务时，由于是一个CPU，因此实际上内核是顺序执行的，现在两个CPU多核机器已经开始普遍，如何发挥多核CPU的并行计算模式呢？

这就要对以往计算模式进行颠覆性的修改，并行计算（parallel computation）这个概念的意思应该这样定义：在单台PC机中可以跨多核CPU运行，部署到多台PC机中，能够跨越多台服务器云计算。这样的伸缩性非常类似无所不能的孙悟空了，这样的并行计算模式才是真正可伸缩的Scalable!

而目前唯有Java最有希望做到这点，Java只要补上微结构多核并行运行这一课，而Scala Clojure 以及Erlang要补集群云计算这一课，这也是Scala非常靠近Java一个原因。

伟大并行计算专家Doug Lea的 Java fork/join framework为java这趟补课提供了及时雨，下面这段代码展示java并行计算方式：

import jsr166y.forkjoin.*;

class Fib extends RecursiveTask {
static final int threshold = 10;
volatile int number;
Fib(int n) { number = n; }
public Integer compute () {
int n = number;
if (n <= threshold)
return sequentialFib(n);
else {
Fib f1 = new Fib(n - 1);
f1.fork();
Fib f2 = new Fib(n - 2);
return f2.forkJoin() + f1.join();
}
}
public static void main(String[] args) {
try {
int groupSize = 2;

多核并行计算时代的来临

你可能感兴趣的:(Java)