python - pykka -- Actor 很慢？

Question

我目前正在试验 Actor-concurreny(在 Python 上)，因为我想了解更多相关信息。因此我选择了 pykka，但是当我测试它时，它比普通函数慢一半还多。

代码只是看看它是否有效；这并不意味着优雅。 :)

也许我做错了什么？

from pykka.actor import ThreadingActor
import numpy as np

class Adder(ThreadingActor):
    def add_one(self, i):
        l = []
        for j in i:
            l.append(j+1)
        return l

if __name__ == '__main__':
    data = np.random.random(1000000)
    adder = Adder.start().proxy()
    adder.add_one(data)
    adder.stop()

这运行得不是那么快:

time python actor.py

real    0m8.319s
user    0m8.185s
sys     0m0.140s

现在虚拟“正常”功能:

def foo(i):
    l = []
    for j in i:
        l.append(j+1)
    return l

if __name__ == '__main__':
    data = np.random.random(1000000)
    foo(data)

给出这个结果:

real    0m3.665s
user    0m3.348s
sys     0m0.308s

Answer 1

所以这里发生的是你的功能版本正在创建两个非常大的列表，这是大部分时间。当您引入 actor 时，像列表这样的可变数据必须在发送之前复制给 actor 以保持适当的并发性。此外，当发送回发件人时，也必须复制在参与者内部创建的列表。这意味着我们创建了四个非常大的列表，而不是创建两个非常大的列表。

考虑设计一些东西，以便数据由参与者构建和维护，然后通过调用参与者来查询，从而最大限度地减少来回传递的消息的大小。尝试应用最小数据移动原则。在函数式情况下传递列表是有效的，因为数据实际上并没有移动以利用共享内存空间。如果参与者在不同的机器上，即使消息数据不可变且不需要复制，我们也无法享受共享内存空间的好处。