我从远程API中提取了一些数据,我使用了Future风格的界面。数据结构为链表。相关示例数据容器如下所示。
case class Data(information: Int) {
def hasNext: Boolean = ??? // Implemented
def next: Future[Data] = ??? // Implemented
}
现在我有兴趣为数据类添加一些功能,例如map
,foreach
,reduce
等。为此,我想实现某种形式的{ {1}}这样就会影响这些方法。
下面给出的是特征IterableLike
可以扩展,以便获得此属性。
Data
它应该是一个非阻塞实现,在执行操作时,开始从远程数据源请求下一个数据。 然后可以做一些很酷的东西,比如
trait AsyncIterable[+T]
extends IterableLike[Future[T], AsyncIterable[T]]
{
def hasNext : Boolean
def next : Future[T]
// How to implement?
override def iterator: Iterator[Future[T]] = ???
override protected[this] def newBuilder: mutable.Builder[Future[T], AsyncIterable[T]] = ???
override def seq: TraversableOnce[Future[T]] = ???
}
接口不同也是可以接受的。但结果应该以某种方式表示集合上的异步迭代。优选地以开发人员熟悉的方式,因为它将是(开源)库的一部分。
答案 0 :(得分:1)
在制作中,我会使用以下其中一种:
对于私人测试,我会实现类似于以下的内容。 (解释如下)
我稍微修改了你的Data
:
abstract class AsyncIterator[T] extends Iterator[Future[T]] {
def hasNext: Boolean
def next(): Future[T]
}
为此,我们可以实现此Iterable
:
class AsyncIterable[T](sourceIterator: AsyncIterator[T])
extends IterableLike[Future[T], AsyncIterable[T]]
{
private def stream(): Stream[Future[T]] =
if(sourceIterator.hasNext) {sourceIterator.next #:: stream()} else {Stream.empty}
val asStream = stream()
override def iterator = asStream.iterator
override def seq = asStream.seq
override protected[this] def newBuilder = throw new UnsupportedOperationException()
}
如果使用以下代码查看它的实际效果:
object Example extends App {
val source = "Hello World!";
val iterator1 = new DelayedIterator[Char](100L, source.toCharArray)
new AsyncIterable(iterator1).foreach(_.foreach(print)) //prints 1 char per 100 ms
pause(2000L)
val iterator2 = new DelayedIterator[String](100L, source.toCharArray.map(_.toString))
new AsyncIterable(iterator2).reduceLeft((fl: Future[String], fr) =>
for(l <- fl; r <- fr) yield {println(s"$l+$r"); l + r}) //prints 1 line per 100 ms
pause(2000L)
def pause(duration: Long) = {println("->"); Thread.sleep(duration); println("\n<-")}
}
class DelayedIterator[T](delay: Long, data: Seq[T]) extends AsyncIterator[T] {
private val dataIterator = data.iterator
private var nextTime = System.currentTimeMillis() + delay
override def hasNext = dataIterator.hasNext
override def next = {
val thisTime = math.max(System.currentTimeMillis(), nextTime)
val thisValue = dataIterator.next()
nextTime = thisTime + delay
Future {
val now = System.currentTimeMillis()
if(thisTime > now) Thread.sleep(thisTime - now) //Your implementation will be better
thisValue
}
}
}
AsyncIterable
使用Stream,因为它计算得很懒,而且很简单。
优点:
iterator
和seq
方法的多次调用会返回与所有项目相同的迭代次数。缺点:
AsyncIterable
DelayedIterator
是非常简单的AsyncIterator实现,不要责怪我这里的快速和脏代码。
我看到同步hasNext
和异步next()
答案 1 :(得分:0)
使用Twitter Spool我已经实现了一个工作示例。
要实施spool
,我修改了documentation。
import com.twitter.concurrent.Spool
import com.twitter.util.{Await, Return, Promise}
import scala.concurrent.{ExecutionContext, Future}
trait AsyncIterable[+T <: AsyncIterable[T]] { self : T =>
def hasNext : Boolean
def next : Future[T]
def spool(implicit ec: ExecutionContext) : Spool[T] = {
def fill(currentPage: Future[T], rest: Promise[Spool[T]]) {
currentPage foreach { cPage =>
if(hasNext) {
val nextSpool = new Promise[Spool[T]]
rest() = Return(cPage *:: nextSpool)
fill(next, nextSpool)
} else {
val emptySpool = new Promise[Spool[T]]
emptySpool() = Return(Spool.empty[T])
rest() = Return(cPage *:: emptySpool)
}
}
}
val rest = new Promise[Spool[T]]
if(hasNext) {
fill(next, rest)
} else {
rest() = Return(Spool.empty[T])
}
self *:: rest
}
}
数据与以前相同,现在我们可以使用它。
// Cool stuff
implicit val ec = scala.concurrent.ExecutionContext.global
val data = Data(1) // And others
// Print all the information asynchronously
val fut = data.spool.foreach(data => println(data.information))
Await.ready(fut)
它会在第二个元素上抛出异常,因为没有提供next
的实现。