airframe-control: Parallel

airframe-control 의 Parallel 을 테스트 해 본다.

 

코드

import wvlet.airframe.control.Parallel

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date

object AirframeParallel {
  def now(): String = {
    val pattern = "HH:mm:ss.SSSZ"
    val simpleDateFormat = new SimpleDateFormat(pattern)
    simpleDateFormat.format(new Date())
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val source: Seq[Int] = Seq(1, 2, 3, 4, 5)

    println(s"START: ${now()}")
    val results: Seq[Int] = Parallel.run(source, parallelism = 2) { i =>
      println(s"${now()}: starts [$i]")
      Thread.sleep(i * 1000L)
      println(s"${now()}: ends [$i]")
      i * 1000
    }
    println(s"RESULT: $results")
    println(s"FINISH: ${now()}")
  }
}

 

결과

START: 16:33:10.527+0900
16:33:10.923+0900: starts [2]
16:33:10.923+0900: starts [1]
16:33:11.924+0900: ends [1]
16:33:11.925+0900: starts [3]
16:33:12.929+0900: ends [2]
16:33:12.929+0900: starts [4]
16:33:14.939+0900: ends [3]
16:33:14.939+0900: starts [5]
16:33:16.934+0900: ends [4]
16:33:19.952+0900: ends [5]
RESULT: List(1000, 2000, 3000, 4000, 5000)
FINISH: 16:33:20.001+0900

 

참고

Parallel.iterate() method 도 있다.

`Iterator` can be used instead of `Seq` as a source. This version is useful to handle a very large data.

 

 

개인 의견

scala future 를 사용했다면 보통 implicit ExecutionContext 를 제공해야 하는데, 코드상에서 전혀 보이지 않아 구현 코드를 살펴봤다. java 의 ThreadPool 을 사용했는데, Parallel.run() 을 수행할 때 마다 pool 을 생성하고 종료하고 있다. 자주 수행된다면 성능상 이슈도 있을지도?