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  • 主要介绍了Python中运行并行任务技巧,本文给出了两个示例,并用map来处理并行任务,需要的朋友可以参考下
  • 并行任务调度算法研究
  • RxJava实现串行任务和并行任务

    千次阅读 2019-09-16 14:53:14
    串行和并行,是针对任务这个概念而来的,也就是串行任务和并行任务。 那我们需要了解一下什么是任务。 用一个http网络请求来看,这一个网络请求就是一个任务。它包含了发送请求、后台处理、处理返回数据这几个步骤。...

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    简介

    串行和并行,是针对任务这个概念而来的,也就是串行任务和并行任务。
    那我们需要了解一下什么是任务。

    以一个http网络请求来看,这一个网络请求就是一个任务。它包含了发送请求、后台处理、处理返回数据这几个步骤。

    我们的需求就是多个任务的集合。有些需求是需要任务之间依次执行的,也就是下一个任务是需要基于上一个任务的处理结果才能执行的,这样的任务需求我们称之为串行任务;而有些需求是要求执行多个任务的,而且任务之间也并无依赖关系,这样的任务需求我们称之为并行任务。
    接下来我们通过RxJava的操作符实例来展示一下串行和并行任务的实现。

    串行: FlatMap

    在这里插入图片描述

    Observable<String> o1 = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
                @Override
                public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) {
                    try {
                        Thread.sleep(1000); // 假设此处是耗时操作
                    } catch (Exception ee) {
                        ee.printStackTrace();
                    }
                    e.onNext("1");
                    e.onComplete();
                }
            });
    
            Observable<String> o2 = Observable.create(new ObservableOnSubscribe<String>() {
                @Override
                public void subscribe(ObservableEmitter<String> e) {
                    try {
                        Thread.sleep(1000); // 假设此处是耗时操作
                    } catch (Exception ee) {
                        ee.printStackTrace();
                    }
                    e.onNext("2");
                    e.onComplete();
                }
            });
            
            o1.flatMap(new Function<String, ObservableSource<String>>() {
                @Override
                public ObservableSource<String> apply(String s) throws Exception {
                    return o2;
                }
            })
                    .observeOn(Schedulers.io())
                    .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
                    .subscribe(new Observer<String>() {
                        @Override
                        public void onSubscribe(Disposable d) {
    
                        }
    
                        @Override
                        public void onNext(String s) {
                            
                        }
    
                        @Override
                        public void onError(Throwable e) {
                            
                        }
    
                        @Override
                        public void onComplete() {
    
                        }
                    });
    

    FlatMap是变换操作符,先处理第一个请求o1,再发送下一个o2。

    串行: Concat

    在这里插入图片描述

    Observable.concat(o1, o2)
                    .compose(RxUtil.applySchedulers())
                    .compose(lifecycleProvider.bindUntilEvent(Lifecycle.Event.ON_DESTROY))
                    .subscribe(new Observer<String>() {
                        @Override
                        public void onSubscribe(Disposable d) {
                        }
    
                        @Override
                        public void onNext(String s) {
                            Log.d(TAG, s);
                            if ("1".equals(s)) {
                                ToastUtil.showToast("concat: 1");
                            } else if ("2".equals(s)) {
                                ToastUtil.showToast("concat: 2");
                            } 
                        }
    
                        @Override
                        public void onError(Throwable e) {
                        }
    
                        @Override
                        public void onComplete() {
                        }
                    });
    

    Concat是一个聚合操作符,我们看到有两个Observable:o1和o2,将它们通过concat聚合在一起,系统会先处理o1,然后再处理o2,所以我们在subscribe接收的时候并不知道具体类型,所以用Object代替,在实际过程中进行类型判断。

    并行: Merge

    在这里插入图片描述

    o1 = o1.subscribeOn(Schedulers.io());
    o2 = o2.subscribeOn(Schedulers.io());
    
    Observable.merge(o1, o2).compose(RxUtil.applySchedulers()).subscribe(new Consumer<Integer>() {
                @Override
                public void accept(Integer integer) throws Exception {
                    Log.d(TAG, integer + "");
                }
            });
    
    注意:一定要在o1和o2后面加上.subscribeOn(Schedulers.io()),否则就是串行了。
    

    Merge是将两个Observable:o1和o2同时发送,然后再根据达到的结果进行处理,同理这边也用Object表示。

    并行: Zip

    在这里插入图片描述

    Observable.zip(o1, o2, new BiFunction<String, String, String>() {
                @Override
                public String apply(String a, String b) throws Exception {
                    return a + b;
                }
            }).compose(RxUtil.applySchedulers()).subscribe(new Consumer<String>() {
                @Override
                public void accept(String o) throws Exception {
                    Log.d(TAG, o);
                }
            });
    

    Zip会跟Merge一样,也会将两个Observable同时发送,只是在处理结果的时候会将两个发送源的结果一并返回。
    注意:同Merge一样,Zip实现并行的话一定要在o1和o2后面加上.subscribeOn(Schedulers.io()),否则就是串行了。

    github地址

    https://github.com/ddnosh/AndroidQuick
    找到RxJavaFragment.java文件。

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    输出内容第二部分包含了运行文件的绝对路径
    (任务较多,查看那个文件夹下任务未完成)

    内存使用情况,个别提交任务可能需要内存增加
    导致内存可能溢出造成任务终止
    (注:并行任务根据任务情况选择合适内存的节点)
    MEMORY USAGE:
    MAX MEM: 1.1 Gbytes; AVG MEM: 816 Mbytes

    补充:
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    删除该用户下所有提交的并行任务

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