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Paralleles map mit hyper

Rufen Sie .hyper vor einem map oder grep auf einer Liste auf, und die Arbeit verteilt sich über mehrere Arbeits-Threads — während die Ergebnisse dennoch in der ursprünglichen Reihenfolge zurückkommen:

say (1..5).hyper.map(* * 2); # (2 4 6 8 10)

Das sieht genau aus wie ein gewöhnliches map, und das Ergebnis ist gleich; der einzige Unterschied ist, dass die Verdopplungen womöglich zugleich auf verschiedenen Kernen berechnet wurden.

.hyper arbeitet mit grep genauso — jedes Element wird parallel geprüft, und die bestandenen kommen dennoch in ihrer ursprünglichen Reihenfolge zurück:

say (1..10).hyper.grep(* %% 2); # (2 4 6 8 10)

Da .hyper die Reihenfolge bewahrt, ist es ein unmittelbarer Ersatz für ein langsames map oder grep: Nichts, was von der Reihenfolge der Ergebnisse abhängt, muss sich ändern. Der Gewinn zeigt sich erst, wenn die Arbeit je Element groß genug ist, um die Kosten der Thread-Koordination aufzuwiegen — eine Zahl zu quadrieren ist in Wirklichkeit viel zu billig, um es zu parallelisieren. Für wirklich aufwendige Arbeit je Element über eine große Liste kann .hyper ein langes Warten für den Preis eines einzigen Methodenaufrufs in ein kurzes verwandeln.

Eines ist zu bedenken: Ob die Arbeit tatsächlich über Kerne verteilt wird, entscheidet der Compiler. Die Sprache legt die Ergebnisse fest — und für .hyper ihre ursprüngliche Reihenfolge —, verlangt aber keine wirkliche parallele Ausführung. .hyper und .race bitten um Parallelität, statt sie zu fordern, ein gegebener Compiler darf sie also auf einem Threadpool ausführen oder die Elemente still der Reihe nach abarbeiten. Betrachten Sie sie als Gelegenheit zur Beschleunigung, nicht als Zusicherung einer solchen.

Weil die Reihenfolge bewahrt bleibt, kommen auch Operationen richtig heraus, die von ihr abhängen. Hier wird jedes Wort parallel großgeschrieben, und dennoch fügen sich die Stücke in ihrer ursprünglichen Reihenfolge wieder zum Satz:

say <raku is fun>.hyper.map(*.uc).join(' '); # RAKU IS FUN

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