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プログラミング言語のパラダイムシフト（ダイジェスト）ーScalaから見る関数型と並列性時代の幕開けー
- 2. 自己紹介 • 名前：安田裕介 • id: TanUkkii • トライフォート勤務
- 3. 今日話す内容 • なぜ並列分散プログラミングが重要なのか • Scalaから見る並列分散プログラミングの現状 • このダイジェスト版 (http:// www.slideshare.net/TanUkkii/functional- and-concurencyinscala)
- 9. 並列性の低いアプリケーションは CPUを使い切れない PHP + Apache CPU: 32コア Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 0 @ 2.00GHz
- 11. 時代は 並列分散プログラミングへ
- 14. スレッドの問題 • 原子性がない • 順番の保証がない • デッドロック、レースコンディション • リソースとして貴重 • 排他制御、待ち合わせなど、コードが複雑になる • デバッグが困難
- 18. Future • 非同期計算の結果のための統一インターフェースと してのコレクション • Scalaにおける並列実行の単位 • map, flatMapなどのモナドコンビネーターメソッ ド搭載
- 19. "Future" must { import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global "map and flatMap" in { val futureMessage = Future { Thread.sleep(1000); 1 }.flatMap(value => Future { Thread.sleep(1000); value + 1 }).map(s => s"This is a value of future after $s seconds") Await.result(futureMessage, 5 seconds) must be("This is a value of future after 2 seconds") } "for comprehension" in { val futureMessage = for { s1 <- Future { Thread.sleep(1000); 1 } s2 <- Future { Thread.sleep(1000); s1 + 1 } } yield s"This is a value of future after $s2 seconds" Await.result(futureMessage, 5 seconds) must be("This is a value of future after 2 seconds") } } Future 並列に実行 並列に実行 並列に実行 forコンプリヘンション 並列に実行 並列に実行
- 21. • Scalaコレクションの並列版 • Scalaコレクションと同じAPIだが、内部実行は並 列 • parメソッドによりScalaコレクションから並列コ レクションに透過的に変換できる • Scalaコレクションと使いかたが同じなので簡単に 使える ParallelCollection
- 22. ParallelCollection "parallel collection" must { "behave same as standard one" in { val list = (0 to 9999).toList list.map(_ + 1).filter(_ % 2 == 0).fold(0)(_ + _) must be list.par.map(_ + 1).filter(_ % 2 == 0).fold(0)(_ + _) } } 通常のコレクション 並列コレクション 使い方まったく同じ
- 24. Actorとは • 並列実行単位となるオブジェクト Future: 関数 Actor: オブジェクト 並列実行単位
- 25. Actor の仕組み mailbox thread pool partial function message event loop thread
- 26. Actorはスレッドの問題を解決 する • 原子性：アクター内部の処理は並列ではなく順次実行されるので、 通常のプログラミングと同じ • 実行順序：アクター内部の処理は並列ではなく順次実行されるので、 通常のプログラミングと同じ • カプセル化：他のスレッドからアクター内はアクセスできない • 安全性：アクターはブロックしないので、デッドロックはおきない • リソース効率性：スレッドプールから論理スレッドが確保できたと きだけ、メッセージが処理される
- 27. Actorによる並列プログラミング class CountAActor extends Actor { var totalA = 0 def receive: Receive = { case "How many?" => sender ! totalA case text: String => totalA += text.toUpperCase().count(_ == 'A') } } object CountAActor { def props = Props(new CountAActor) } class SampleTest extends TestKit(ActorSystem("SampleSystem", ConfigFactory.empty())) with WordSpecLike with MustMatchers with ImplicitSender with StopSystemAfterAll { "CountAActor" must { "count A and a" in { val countAActor = system.actorOf(CountAActor.props, "countAActor") countAActor ! "na" * 16 countAActor ! "BATMAN!" countAActor ! "How many?" expectMsg(18) } } } 非同期にメッセージを送る 必ず18になる Actor内部は順次実行されるので、 安全に状態を更新できる （直ちに処理されるのではなくmailboxに貯まる） 内部状態は絶対に外から見えないので、 他のスレッドから守られている
- 28. Pros&Cons • Future: 汎用的。スケールしない。 • Parallel Collection: 使い方簡単。利用機会は限 定的。 • Actor: 高機能・高性能。プリミティブすぎて使い にくい (生成したら消すとか、メッセージの流れ道 の組み合わせとか、全部自分でやる)。
- 31. ReactiveStreamとは？ https://speakerdeck.com/okapies/reactive-streams-ru-men-number-jjug これ見て（ごめんなさい）
- 33. まとめ • 今後CPUの進化はマルチコア化が駆動 • CPUを使い尽くすために、並列分散プログラミングが必要 • 並列分散プログラミングは難しい • 抽象度・一般性のトレードオフの中で、並列処理のハードル を下げる様々な概念がある • Future, Parallel Collection, Actor, Reactive Stream