Concurrency Clojure-定义Pmap中使用的线程数

我正在尝试在Clojure中使用pmap为我的映射使用并发性，并且我需要根据程序在不同线程数下的效率进行一些分析

Clojure中定义的线程数是在pmap函数中还是在项目文件中的某个位置？查看pmap文档，与映射功能相比，没有其他参数

---

例如，我需要在2，32，64等下运行程序。。。线程。

您的问题似乎密切相关，足以：

从的答案可以推断pmap使用的线程数为

+2

。我不知道为什么会有一个

+2

，但即使在当前版本的Clojure 1.10.0中，

pmap

函数的源代码仍然是一样的

由于我的机器上有4个内核，

pmap

应该使用6个线程

--编辑

要真正回答您的问题，您可以定义一个自定义pmap函数，

自定义pmap

，该函数允许您指定要使用的线程数：

（定义自定义pmap）
（[f coll nb螺纹]
（让[n]nb线
rets（地图#（未来（f%）coll）
步骤（fn步骤[[x&xs:as vs]fs]
（续）
（如果让[s（seq fs）]
（反对（第x步）（第x步（其余部分）））
（地图编号vs））]
（步骤rets（下降n rets(()()))）
（定制pmap公司（范围1000）8）
;; => (1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ....999 1000)

您的问题似乎密切相关，足以：

从的答案可以推断pmap使用的线程数为

+2

。我不知道为什么会有一个

+2

，但即使在当前版本的Clojure 1.10.0中，

pmap

函数的源代码仍然是一样的

由于我的机器上有4个内核，

pmap

应该使用6个线程

--编辑

要真正回答您的问题，您可以定义一个自定义pmap函数，

自定义pmap

，该函数允许您指定要使用的线程数：

（定义自定义pmap）
（[f coll nb螺纹]
（让[n]nb线
rets（地图#（未来（f%）coll）
步骤（fn步骤[[x&xs:as vs]fs]
（续）
（如果让[s（seq fs）]
（反对（第x步）（第x步（其余部分）））
（地图编号vs））]
（步骤rets（下降n rets(()()))）
（定制pmap公司（范围1000）8）
;; => (1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ....999 1000)

您可以使用claypoole，它将某个大小的线程池作为第一个参数

# project.clj
[com.climate/claypoole "1.1.4"]

# or deps.edn
com.climate/claypoole {:mvn/version "1.1.4"}

现在，让我们指定一些池大小，并映射一个在大小为64的集合上花费1秒的操作

(ns demo
  (:refer-clojure :exclude-clojure [pmap])
  (:require [com.climate.claypoole :refer [threadpool pmap]]))

(def pool-sizes 
  [2 32 64]) 

(doseq [pool-size pool-sizes]
  (time (doall (pmap (threadpool pool-size) (fn [n] (Thread/sleep 1000)) (range 64)))))

“运行时间：32113.704013毫秒”
“运行时间：2013.242638毫秒”
“运行时间：1011.616369毫秒”

因此，对于大小为2的线程池，需要一些开销和32秒，对于大小为32的线程池，需要2秒，对于大小为64的线程池，需要1秒。

可以使用claypoole，它将某个大小的线程池作为第一个参数

# project.clj
[com.climate/claypoole "1.1.4"]

# or deps.edn
com.climate/claypoole {:mvn/version "1.1.4"}

现在，让我们指定一些池大小，并映射一个在大小为64的集合上花费1秒的操作

(ns demo
  (:refer-clojure :exclude-clojure [pmap])
  (:require [com.climate.claypoole :refer [threadpool pmap]]))

(def pool-sizes 
  [2 32 64]) 

(doseq [pool-size pool-sizes]
  (time (doall (pmap (threadpool pool-size) (fn [n] (Thread/sleep 1000)) (range 64)))))

“运行时间：32113.704013毫秒”
“运行时间：2013.242638毫秒”
“运行时间：1011.616369毫秒”

因此，对于大小为2的线程池，开销为32秒；对于大小为32的线程池，开销为2秒；对于大小为64的线程池，开销为1秒