Clojure 并发实践：使用 pmap 加速程序

内容简介：Clojure 并发实践：使用 pmap 加速程序

LeanCloud 的控制台会展示一个应用列表，应用列表会展示该用户的所有应用，以及每个应用的基本信息，例如总用户数、昨天请求量和本月请求量等。我们最多允许每个用户创建 50 个应用。伪代码大概是这样:

(defn add-app-info
  "添加应用统计信息。"
  [app]
  (assoc app
         :yesterday_reqs (count-reqs app 7)
         :monthly_reqs (count-reqs app 30)
         :total_users (count-users app)))

(defn get-client-apps
  "获取用户的应用列表"
  [client_id]
  (->> client_id
       (db/find-apps-by-client-id)
       (map add-app-info)))

显然，这里每个应用为了获取这些请求信息，都至少要请求三次。虽然这些统计请求本身已经有了缓存，但是假设有 50 个应用（实际中，部分开发者的应用数量包括协作应用在内会更多），那就需要发起 150 个请求，这个过程如果完全串行处理的话，假设 add-app-info 的开销至少是 1~3 毫秒，串行处理下来也需要 50~150 毫秒，加上传输的时间，那么用户的体验的就相当差了。

这时候，我们可以用并发处理来加速了，你只需要替换一个函数，将 get-client-apps 的 map 替换为 pmap 即可：

(defn get-client-apps
   "获取用户的应用列表"
  [client_id]
  (->> client_id
       (db/find-apps-by-client-id)
       (pmap add-app-info)))

关于 pmap 的讨论参见 并发函数pmap、pvalues和pcalls 。因为 pmap 对于 chunked sequnce 的处理是批量处理，因此最多同时使用 32 个并发任务在处理，这个线程数量在这个场景下是可以接受的。加速后的性能也可以估算出来 (Math/round (/ n 32.0)) x (1~3) 毫秒。 在实际线上环境中，大概加速了 3~4 倍左右。

在测量性能的时候，注意使用 doall，因为 clojure 的 LazySeq 特性会干扰你的测试。

一个函数替换就能获得并发加速，抽象的力量在这里体现的淋漓尽致。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网

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