（问题来源：Fernando Abrao。）
我听说Clojure中传感器的性能优势，但我不确定如何使用它们。
假设我有一个:samplevalue函数返回地图序列，其中一些包含小数[
{ :samplevalue 1.3, ... },
{ :othervalue -27.7, ... },
{ :samplevalue 7.5, ... },
{ :samplevalue 1.9, ... },
]
，如下所示：
:samplevalue我想看看有多少(frequencies
(reduce #(if (not (nil? (:samplevalue %2)))
(conj %1 (.intValue (:samplevalue %2))))
[]
(qos/device-qos-range origem device qos alvo inicio fim)))
;; => {1 2, 7 1}
属于每个整数bin，如下所示：
reduce如何将其转换为带有传感器的快速版本，以消除中间数据结构（例如(def data
(mapv hash-map
(repeat :samplevalue)
(concat (range 1e5)
(range 1e5)
(range 1e5)
(range 1e5)
(range 1e5))))
返回的结构）？可以利用多个内核进行并行处理的代码的加分点。
答案 0 :(得分：6)
（答案来源：Renzo Borgatti（@reborg）。）
首先，让我们设置一些示例数据，我们将在稍后用于性能测试。此向量包含具有相同键的500k映射。值的重叠时间是1/5。
.intValue现在让我们用换能器进行转换。请注意，此解决方案不并行。我将您的int简化为:samplevalue，这也是同样的事情。此外，从每张地图中有条件地提取(keep :samplevalue sequence)可以缩短为(remove nil? (map :samplevalue sequence))，相当于(require '[criterium.core :refer [quick-bench]])
(quick-bench
(transduce
(comp
(keep :samplevalue)
(map int))
(completing #(assoc! %1 %2 (inc (get %1 %2 0))) persistent!)
(transient {})
data))
;; My execution time mean: 405 ms
。我们将使用Criterium进行基准测试。
frequencies请注意，这次我们不会将frequencies作为外部步骤。相反，我们把它编织到了操作中。就像completing所做的那样，我们已经在瞬态哈希映射上完成了操作以获得额外的性能。我们通过使用瞬态hashmap作为种子来实现此目的，并通过调用persistent!将(require '[clojure.core.reducers :as r])
(import '[java.util HashMap Collections Map]
'java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger
'java.util.concurrent.ConcurrentHashMap)
(quick-bench
(let [concurrency-level (.availableProcessors (Runtime/getRuntime))
m (ConcurrentHashMap. (quot (count data) 2) 0.75 concurrency-level)
combinef (fn ([] m) ([_ _])) ; just return `m` from the combine step
rf (fn [^Map m k]
(let [^AtomicInteger v (or (.get m k) (.putIfAbsent m k (AtomicInteger. 1)))]
(when v (.incrementAndGet v))
m))
reducef ((comp (keep :samplevalue) (map int)) rf)]
(r/fold combinef reducef data)
(into {} m)))
;; My execution time mean: 70 ms
作为最终值。
我们可以使这个并行。为了获得最佳性能，我们使用可变Java ConcurrentHashMap而不是不可变的Clojure数据结构。
fold我们在这里使用clojure.core.reducers库中的ConcurrentHashMap来实现并行性。请注意，在并行环境中，任何使用的传感器都需要无状态。另请注意，nil不支持使用into作为键或值;幸运的是，我们不需要在这里这样做。
输出最后转换为不可变的Clojure哈希映射。您可以删除该步骤，只需使用ConcurrentHashMap实例即可在我的计算机上进行额外的加速，删除fold步骤会使整个quick-bench花费大约26毫秒。
编辑2017-11-20：用户@clojure最正确地指出此答案的早期版本在let块内调用quick-bench初始化了并发哈希映射实例，这意味着基准测试对其所有运行使用相同的实例。我将调用移至let，使其位于itemView区域之外。它没有显着影响结果。