Question

我正在学习协程，并且遇到以下令人惊讶的行为（对我而言）。我想要一张平行的地图。我考虑了4种解决方案：

map，没有并行性
pmap来自here。
第2项的修改：我删除了coroutineScope并使用了GlobalScope。
Java的parallelStream。

代码：

import kotlinx.coroutines.*
import kotlin.streams.toList
import kotlin.system.measureNanoTime

inline fun printTime(msg: String, f: () -> Unit) =
    println("${msg.padEnd(15)} time: ${measureNanoTime(f) / 1e9}")

suspend fun <T, U> List<T>.pmap(f: (T) -> U) = coroutineScope {
    map { async { f(it) } }.map { it.await() }
}

suspend fun <T, U> List<T>.pmapGlob(f: (T) -> U) =
    map { GlobalScope.async { f(it) } }.map { it.await() }


fun eval(i: Int) = (0 .. i).sumBy { it * it }

fun main() = runBlocking {
    val list = (0..200).map { it * it * it }
    printTime("No parallelism") { println(list.map(::eval).sum()) }
    printTime("CoroutineScope") { println(list.pmap(::eval).sum()) }
    printTime("GlobalScope") { println(list.pmapGlob(::eval).sum()) }
    printTime("ParallelStream") { println(list.parallelStream().map(::eval).toList().sum()) }
}

输出（不加和）：

No parallelism  time: 0.85726849
CoroutineScope  time: 0.827426385
GlobalScope     time: 0.145788785
ParallelStream  time: 0.161423263

如您所见，使用coroutineScope几乎没有收益，而使用GlobalScope时它的工作速度与parallelStream一样快。是什么原因？我可以找到一个具有coroutineScope的所有优点且速度增益相同的解决方案吗？

Answer 1

范围仅间接涉及您观察到的差异。

GlobalScope是一个单例，它定义了自己的调度程序，即Dispatchers.Default。它由线程池支持。

coroutineScope没有定义其自己的调度程序，因此您可以从调用方继承它，在本例中是由runBlocking创建的调度程序。它使用被调用的单线程。

如果将coroutineScope替换为withContext(Dispatchers.Default)，您将获得相同的计时。实际上，这是应该（而不是GlobalScope）编写此代码的目的，以便在某些并行任务可能失败的情况下获得理智的行为。

Koltin：coroutineScope比GlobalScope慢

1 个答案: