El módulo std.parallelism
El módulo std.parallelism implementa primitivas de alto nivel para
implementar programación concurrente.
La función parallel
La función std.parallelism.parallel
permite distribuir de forma automática el cuerpo de una sentencia foreach
entre diferentes hilos de ejecución:
// Se ejecuta la operación de elevar al cuadrado
// cada elemento del array de forma paralela.
auto arr = iota(1,100).array;
foreach(ref i; parallel(arr)) {
i = i*i;
}
La función parallel utiliza el operador opApply de forma interna. La
función global parallel es una forma rápida de llamar a la función
taskPool.parallel, que es un TaskPool (un grupo de hilos) que usa tantos
hilos de ejecución como el número total de CPU menos uno. Crear una instancia
propia permite controlar el grado de paralelismo.
Hay que tener cuidado de que el cuerpo de cada iteración pasada a parallel
no modifique elementos a los que otra unidad de ejecución tenga acceso.
La función opcional workingUnitSize especifica el número de elementos
procesados por cada hilo de ejecución.
La función reduce
La función std.algorithm.iteration.reduce,
conocida en otros contextos de programación funcional como accumulate o
foldl, llama a la función fun(acc, x) para cada elemento x donde acc
es el resultado previo:
// 0 es la "semilla"
auto sum = reduce!"a + b"(0, elements);
La función Taskpool.reduce
es la función análoga a reduce que usa paralelismo:
// Encuentra la suma de un rango en paralelo, usando el
// primer elemento de cada unidad de trabajo como semilla.
auto sum = taskPool.reduce!"a + b"(nums);
La función TaskPool.reduce divide el rango en subrangos que se reducen en
paralelo. Una vez que los resultados han sido calculados, estos resultados
son reducidos en sí mismos.
La función task()
La función task es un
envoltorio para una función que podría tardar mucho tiempo en ejecutarse o que
se debería ejecutar en su propio hilo. Incluso puede ser encolada en un grupo
de tareas (taskpool):
auto t = task!read("foo.txt");
taskPool.put(t);
O podría ser ejecutada directamente en un nuevo hilo de ejecución propio:
t.executeInNewThread();
Para obtener el resultado de una tarea se llama a la función yieldForce
sobre ella. Esta función se bloquea hasta que el resultado está disponible.
auto fileData = t.yieldForce;
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