Question

我想合并多个应该并行运行的IO值。

val io1: IO[Int] = ???
val io2: IO[Int] = ???

如我所见，我必须选择：

使用具有叉形接头图案的cats-effect纤维

val parallelSum1: IO[Int] = for {
  fiber1 <- io1.start
  fiber2 <- io2.start
  i1 <- fiber1.join
  i2 <- fiber2.join
} yield i1 + i2

将Parallel的{{1}}实例与IO（或其兄弟姐妹之一，例如parMapN，parTraverse，parSequence等）一起使用
```
parTupled
```

不确定每种方法的优缺点，以及何时应选择一种方法。在效果类型val parallelSum2: IO[Int] = (io1, io2).parMapN(_ + _)（无标签最终样式）上抽象时，这变得更加棘手：

IO

def io1[F[_]]: F[Int] = ??? def io2[F[_]]: F[Int] = ??? def parallelSum1[F[_]: Concurrent]: F[Int] = for { fiber1 <- io1[F].start fiber2 <- io2[F].start i1 <- fiber1.join i2 <- fiber2.join } yield i1 + i2 def parallelSum2[F[_], G[_]](implicit parallel: Parallel[F, G]): F[Int] = (io1[F], io2[F]).parMapN(_ + _)类型类需要2个类型构造函数，使用起来比较麻烦，没有上下文限制，并且带有额外的模糊类型参数Parallel

我们感谢您的指导：）

阿米塔伊

Answer 1

我想组合多个应该独立运行的IO值平行。

我查看它的方式是为了弄清楚“我何时使用哪个？”，我们需要返回旧的parallel vs concurrent discussion，基本上可以归结为（引用可接受的答案）：

并发性是指可以在其中启动，运行和完成两个或多个任务的时间   重叠的时间段。 不一定意味着他们会   两者都同时运行。例如，在   单核计算机。

并行化是指任务实际上在同一时间（例如，在   多核处理器。

当我们进行类似IO的操作（例如，通过有线方式创建呼叫或与磁盘进行交谈）时，我们经常喜欢提供并发示例。

问题是，当您说要“并行”执行时，您想要哪个？是前者还是后者？

如果我们指的是前者，那么使用Concurrent[F]既可以通过签名传达意图，也可以提供适当的执行语义。如果是后者，例如，我们想并行处理一组元素，那么最好使用Parallel[F, G]。

当我们考虑关于IO的语义时，这常常会造成混乱，因为它同时具有Parallel和Concurrent的两个实例，并且我们大多使用它来不透明地定义副作用操作。

请注意，Parallel之所以采用两个一元类型构造函数是因为这样的事实：M（在Parallel[M[_], F[_]]中）始终是一个Monad实例，并且我们需要一种方法来证明Monad对于并行执行也具有Applicative[F]实例，因为当我们想到Monad时，我们总是在谈论顺序执行语义。

猫效果-独立效果的平行组成

1 个答案: