Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Последовательные потоки и общее состояние

javadoc для java.util.stream подразумевает что «поведенческие операции» в конвейере потока обычно не должны иметь состояния. Однако показанные здесь примеры того, как не писать конвейер, похоже, включают параллельные потоки.

В какой степени это применимо к последовательным потокам?

В частности, я просматривал код коллеги, который выглядел примерно так:

List<SomeClass> list = ...;
Map<SomeClass, String> map = new HashMap<>();
list.stream()
    .filter(x -> [some boolean expression])
    .forEach(x -> {
         if (map.containsKey(x) {
             throw new UserDefinedException("duplicates detected in input");
         } else {
             map.put(x, aStringFunction(x));
         }
     });

[Автор пробовал использовать Collectors.toMap(), но он выдавал IllegalStateException, когда были дубликаты, и никто из нас не знал о toMap, которое принимает mergeFunction. Последнее было бы лучшим решением, но я все равно хотел бы получить ответ из-за более общего принципа.]

Я нервничал по поводу этого кода, так как мне было непонятно, может ли выполнение блока в forEach перекрываться для разных элементов, даже для последовательного потока. javadoc для forEach() немного неоднозначен, необходима ли синхронизация для доступа к общему состоянию в последовательном потоке. В конце концов автор изменил код, чтобы использовать ConcurrentHashMap и map.putIfAbsent().

Мой вопрос: был ли я прав, что нервничал, или приведенный выше код заслуживает доверия?

Предположим, что выражение в filter() сделало что-то, что использовало какое-то общее состояние. Можем ли мы верить, что он будет работать нормально при использовании последовательного потока?

02.08.2015

  • Я бы не стал доверять ничему, что манипулирует государством. Избегайте этого, если можете. 02.08.2015

Ответы:


1

Последовательный поток по определению выполняет все в вызывающем потоке, поэтому, если вы не собираетесь распараллеливать свой поток в будущем, вы можете безопасно использовать общее состояние без дополнительной синхронизации и одновременных коллекций. Так что текущий код безопасен. Учтите, однако, что это выглядит грязным.

02.08.2015

2

Если вы полагаетесь на то, что ваш forEach будет выполняться последовательно, подумайте об использовании вместо этого forEachOrdered, даже если поток является последовательным. Это не только получит явную гарантию от api, что код будет выполняться последовательно, но и сделает код более самодокументированным и обеспечит некоторую степень защиты от того, что кто-то придет и изменит ваш поток на параллельный.

02.08.2015
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..