Parallel processing 在Julia中停止@spawned任务

我遇到了以下情况：库中的算法使用了一些随机性，通常非常快，但有时会卡住（这对于SAT解算器来说很常见，例如）

我想做以下几点：启动任务的多个实例，并保持第一个实例成功的结果，杀死其他实例。在伪代码中：

futures = [@spawn myfunction(mydata)]
while true
    i = findnext(isready, futures)
    if i != nothing
        result = fetch(i)
        foreach(kill_task, futures)
        break
    end
    sleep(0.1)
end

但我找不到像“杀戮任务”这样的东西

Distributed.delu客户端

听起来是个不错的选择，但似乎没有做到这一点

作为奖励，最好避免投票（睡觉等）

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请注意，修改“myfunction”以要求其自行终止是不可接受的，它必须被终止（因为它位于外部库中）。

下面是一个完整的代码，它生成多个工作进程，从较早完成的进程中获取结果，一旦收到结果，所有工作进程都将终止。 我认为这段代码对于科学计算的许多场景非常有用：

using Distributed
addprocs(4)
@everywhere using Distributed 

@everywhere function getSomething()
   tt = rand(1:20)
   println("working for $tt seconds")
   for i in 1:tt
       sleep(1.0)
   end
   println("Finally, I am ready")
   return 100+myid()
end

function getFirst(workerf::Function, ws_list::Vector{Int}=workers())
    res = Vector{Union{Future,Nothing}}(nothing,length(ws_list))
    for i in 1:length(ws_list)
        @async begin
        res[i] = @spawnat ws_list[i] workerf()
        end        
    end
    my_res = nothing
    while true       
        for i in 1:length(ws_list)
            if res[i]!=nothing && isready(res[i]) 
                my_res = fetch(res[i])
                println(ws_list[i]," is ready!")
                break
            else
                println(ws_list[i]," NOT ready!")
            end 
        end
        if my_res != nothing
            @sync for i in 1:length(ws_list)
                @async interrupt(ws_list[i])
            end
            break
        end
        sleep(0.5)
    end
    println(my_res)
    return my_res
end

现在让我们来旋转一下：

julia> value = getFirst(getSomething);
2 NOT ready!
      From worker 4:    working for 16 seconds
      From worker 2:    working for 19 seconds
      From worker 5:    working for 2 seconds
3 NOT ready!
      From worker 3:    working for 15 seconds
4 NOT ready!
5 NOT ready!
2 NOT ready!
3 NOT ready!
4 NOT ready!
5 NOT ready!
2 NOT ready!
3 NOT ready!
4 NOT ready!
5 NOT ready!
2 NOT ready!
3 NOT ready!
4 NOT ready!
5 NOT ready!
      From worker 5:    Finally, I am ready
2 NOT ready!
3 NOT ready!
4 NOT ready!
5 is ready!
Worker 3 terminated.
Worker 2 terminated.
Worker 5 terminated.
Worker 4 terminated.

让我们看看结果：

julia> println(value)
105

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好的，我的第一个问题的部分答案是：“isready”表示未来是否已经准备好了产出。非常感谢！但是，如果另一个工作进程在interrupt（）调用之前完成，则似乎存在竞争条件：在这种情况下，整个Julia内核在该工作进程上被杀死。

interrupt

的文档中显示“中断指定工作进程上当前正在执行的任务。这相当于在本地机器上按Ctrl-C”。通常，在许多情况下，在REPL上按Ctrl-C会以一种丑陋的方式杀死Julia kernell进程。因此，我要说的是，一旦您对一个工作进程调用中断，一个进程可能会死，也可能不会死——您可能需要检查它们的状态。