课程笔记：Parallel Programming in Java（第二周）

Parallel Programming in Java（第二周）

Parallel Programming in Java 是 Coursera 的上的一门课程，一共有四周课程内容，讲述Java中的并行程序设计。这里是第二周课程的内容笔记。主要内容为 Functional Parallelism，即 函数式并行

Functional Parallelism

Functional parallelism 理解的重点在于 Future Tasks 和 Future objects（或称 promise objects）。

• Future tasks：一个包含返回值的计算任务，其他任务可以通过调用来要求计算或者直接访问（当这个返回值已经计算时）这个返回值
• Future objects：指为future tasks提供访问方式的对象

future task可以理解为是一种描述计算图的方式，通过 future 表示当前任务计算完成之后的结果，供后面的步骤调用，因此在建模时就能够很自然的描述出全部计算图的依赖关系，在依据函数相互的调用关系就能完成并行建模。在 future 模型中有两个关键的问题：

• Assignment：即对于一个 future task，他接受一个输入并产生唯一的输出，两者在计算开始之后都不能修改
• Blocking read：为了使得 future 模型体现依赖关系，在前一个步骤没有进行完毕的时候要对当前模型进行阻塞，等待前序步骤完成之后再继续执行，这能够避免数据竞争的问题。

上图是来自课程Quiz的一道题目，更好地展示 future 的分析作用，其中可以看出

• S2 对 S1 没有依赖关系
• S3 需要在 S1 执行完后执行
• S4 不依赖 B 中的任务，但要等到 S1 执行完毕
• S2 需要等到 S1-S3 都执行完毕才能执行
• future 内部要保持顺序执行关系

通过以上分析，我认为从 future 块到计算图的还原最好采用逆向分析的方式，即应用递归程序的思想（实际上框架似乎也是这么分析的）

使用 Fork/Join 框架进行编程

框架的使用方法和之前的方式较为类似，关键点还是在于实现 compute() 函数进行计算，并使用 join() 函数完成阻塞操作，主要有以下需要特别注意的点：

• future task 需要继承 RecursiveTask 类而不是 RecursiveAction 类
• 使用方法与之前类似，但是 compute() 函数是有返回值的，不能是 void 类型
• join 会发生阻塞并等待同步，同时会提供返回值

Memoization

相当于给计算结果建立 Cache，例如：对于 $y_1=G(x_1)$ ，当计算完毕之后，不仅仅赋值给 $y_1$ 。会同时记录下这个结果来自于 $future\{G,x\}$ ，因此在下次调用这个结果时，就可以通过直接查表获取到结果从而避免计算。

Memoization 是动态规划算法的设计来源，即通过使用存储来换取运算时间上的优化。

因为依旧是使用 future 模型进行建模，因此这里还是要求实现一个 get() 操作来获取计算出来的结果的值。

Java Streams

这是 Java 8 中加入的新特性，主要针对一个 for 循环，可以通过调用 parallel stream 实现并行化得循环计算。

students.stream().forEach(s \rightarrow→ System.out.println(s));
students.stream()
    .filter(s -> s.getStatus() == Student.ACTIVE)
    .mapToInt(a -> a.getAge())
    .average();

计算得关键点有两个，即 filter 用来过滤集合中符合条件得元素，map 用来调用集合中每个元素的计算值。使用 stream 的的方式就可以方便的建立并行化的计算了

tudents.parallelStream()
// or
Stream.of(students).parallel()

Determinism

functional determinism：指函数在相同的输入下会有相同输出的性质

structural determinism：指程序中对于相同的输入会产生相同计算图的性质

程序中的不确定的性通常是由于数据竞争导致的

data race freedom = functional determinism + structural determinism

• 有数据竞争出现的程序并不一定是非确定的程序

• 没有数据竞争也不一定能保证确定性

• 使用课程中介绍的模型，在不发生数据竞争的前提下就可以保证是确定性程序

benign non-determinism：指程序中虽然不能保证确定性，但是非确定的结果对于程序的正确性来说是可以接受的

使用 Stream 实例

simple example

/**
 * Sequentially computes the number of students who have failed the course
 * who are also older than 20 years old. A failing grade is anything below a
 * 65. A student has only failed the course if they have a failing grade and
 * they are not currently active.
 *
 * @param studentArray Student data for the class.
 * @return Number of failed grades from students older than 20 years old.
 */
public int countNumberOfFailedStudentsOlderThan20Imperative(
        final Student[] studentArray) {
    int count = 0;
    for (Student s : studentArray) {
        if (!s.checkIsCurrent() && s.getAge() > 20 && s.getGrade() < 65) {
            count++;
        }
    }
    return count;
}

/**
 * TODO compute the number of students who have failed the course who are
 * also older than 20 years old. A failing grade is anything below a 65. A
 * student has only failed the course if they have a failing grade and they
 * are not currently active. This should mirror the functionality of
 * countNumberOfFailedStudentsOlderThan20Imperative. This method should not
 * use any loops.
 *
 * @param studentArray Student data for the class.
 * @return Number of failed grades from students older than 20 years old.
 */
public int countNumberOfFailedStudentsOlderThan20ParallelStream(
        final Student[] studentArray) {
    return (int)Stream.of(studentArray).parallel()
        .filter(s -> !s.checkIsCurrent()
            && s.getGrade() < 65 && s.getAge() > 20)
        .count();
}

some more complex

/**
 * Sequentially computes the most common first name out of all students that
 * are no longer active in the class using loops.
 *
 * @param studentArray Student data for the class.
 * @return Most common first name of inactive students
 */
public String mostCommonFirstNameOfInactiveStudentsImperative(
        final Student[] studentArray) {
    List<Student> inactiveStudents = new ArrayList<Student>();

    for (Student s : studentArray) {
        if (!s.checkIsCurrent()) {
            inactiveStudents.add(s);
        }
    }

    Map<String, Integer> nameCounts = new HashMap<String, Integer>();

    for (Student s : inactiveStudents) {
        if (nameCounts.containsKey(s.getFirstName())) {
            nameCounts.put(s.getFirstName(),
                    new Integer(nameCounts.get(s.getFirstName()) + 1));
        } else {
            nameCounts.put(s.getFirstName(), 1);
        }
    }

    String mostCommon = null;
    int mostCommonCount = -1;
    for (Map.Entry<String, Integer> entry : nameCounts.entrySet()) {
        if (mostCommon == null || entry.getValue() > mostCommonCount) {
            mostCommon = entry.getKey();
            mostCommonCount = entry.getValue();
        }
    }

    return mostCommon;
}


/**
 * TODO compute the most common first name out of all students that are no
 * longer active in the class using parallel streams. This should mirror the
 * functionality of mostCommonFirstNameOfInactiveStudentsImperative. This
 * method should not use any loops.
 *
 * @param studentArray Student data for the class.
 * @return Most common first name of inactive students
 */
public String mostCommonFirstNameOfInactiveStudentsParallelStream(
        final Student[] studentArray) {
    Map<String, Long> map = Stream.of(studentArray).parallel()
        .filter(s -> !s.checkIsCurrent())
        .collect(Collectors.groupingBy(Student::getFirstName,
            Collectors.counting()));
    return map.keySet().stream()
        .max((x, y) -> Long.compare(map.get(x), map.get(y))).get();

}

相比之下，这个例子更能体现出 stream 的易用性，在这里，collect 被用作一个收集器进行分类汇总，然后将结果传递给下游收集器 Collectors.counting() 进行进一步的 reduce 计算。

出了上面给出的例子，reduce 也是一个功能强大的 API，更多信息参考：

Java8-15-Stream 收集器 01-归约与汇总+分组

Java Streams，第 2 部分- 使用流执行聚合-轻松地分解数据