理解Clojure期货

我试图理解Clojure futures，我看到了常见的Clojure书籍中的例子，也有一些例子将futures用于并行计算（这似乎是有道理的）

然而，我希望有人能解释一个简单例子的行为，这个例子改编自O'Reilly的编程Clojure书

(def long-calculation (future (apply + (range 1e8))))

当我试图去引用它时，通过

(time @long-calculation)

它返回正确的结果（499999950000000），但在我的机器上几乎立即返回（0.045毫秒）

但是当我调用实际函数时，就像这样

(time (apply + (range 1e8)))

我也得到了正确的结果，但所花费的时间要大得多（约5000毫秒）

当我取消对future的引用时，我的理解是创建了一个新线程，在该线程上对表达式进行求值——在这种情况下，我希望它也需要大约5000毫秒

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为什么取消引用的future会如此快地返回正确的结果？

一旦创建future（在单独的线程中），future中的计算就会立即开始。在您的情况下，只要执行

（def long calculation…）

取消引用将执行以下两项操作之一：

• 如果future尚未完成，则阻塞直到完成，然后返回值（这可能需要任意时间，如果future未能终止，甚至永远不会完成）
• 如果未来已完成，请返回结果。这几乎是瞬间的（这就是为什么你会看到非常快的解引用返回）

通过比较以下各项，您可以看到效果：

;; dereference before future completes
(let [f (future (Thread/sleep 1000))]
  (time @f))
=> "Elapsed time: 999.46176 msecs"

;; dereference after future completes
(let [f (future (Thread/sleep 1000))]
  (Thread/sleep 2000)
  (time @f))
=> "Elapsed time: 0.039598 msecs"

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使用大量期货是否有缺点？我一直在写一些代码，在很多地方进行数值密集型计算。我可以不使用本机Java数组或进行类型暗示，而只编写惯用的函数代码和

future

这些计算的结果吗？Futures相当轻量级，但确实有一些开销，因此我会避免在非常小的计算中使用它们。如果您想并行计算，请考虑使用<代码> PMAP——这是一个并发版本的<代码> MAP>代码>，它在引擎盖下使用期货。话虽如此，如果你的代码确实是数字密集型的，那么如果你想充分利用你的CPU时间，你可能最好同时使用Java数组和pmap/futures。我曾经尝试过使用pmap，但发现它只有在数据大小“大”的情况下才有用（当然，多大有些主观）。我一直在通过实现一些简单的数字信号处理函数来学习Clojure，与单处理器/线程模式下带有seq抽象的函数样式相比，使用本机Java数组具有明显的速度优势。如果我使用futures，那么速度将是如此之快，以至于无论我使用的是本机代码还是函数代码都无关紧要。感觉我错过了一些明显的东西。