scala - 奇怪的并行收集行为

Question

我正在尝试使用 Scala 并行集合来实现一些 CPU 密集型
任务，我想抽象算法的执行方式
(顺序，并行甚至分布式)，但代码不像我那样工作
会怀疑，我不知道我做错了什么。

我想抽象这个问题的方式在下面被 mock :

// just measures time a block of code runs
def time(block: => Unit) : Long = {
  val start = System.currentTimeMillis
  block
  val stop = System.currentTimeMillis
  stop - start
}

// "lengthy" task
def work = {
  Thread.sleep(100)
  println("done")
  1
}

import scala.collection.GenSeq


abstract class ContextTransform {
  def apply[T](genSeq: GenSeq[T]): GenSeq[T]
}

object ParContextTransform extends ContextTransform {
  override def apply[T](genSeq: GenSeq[T]): GenSeq[T] = genSeq.par
}

// this works as expected
def callingParDirectly = {
  val range = (1 to 10).par

  // make sure we really got a ParSeq
  println(range) 
  for (i <- range) yield work
}

// this doesn't 
def callingParWithContextTransform(contextTransform: ContextTransform) = {
  val range = contextTransform(1 to 10)

  // make sure we really got a ParSeq
  println(range)
  for (i <- range) yield work
}

解释器的结果:

scala> time(callingParDirectly)
ParRange(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
done
// ...
done
res20: Long = 503

scala> time(callingParWithContextTransform(ParContextTransform))
ParRange(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
done
// ...
done
res21: Long = 1002

我的第一个赌注是集合没有正确拆分，并且 println 的
“完成”确实表明......但如果我不屈服，上面的代码运行良好
任何东西(只需运行工作方法)。

我不明白为什么 callingParWithContextTransform方法不起作用
喜欢 callingParDirectly ;我错过了什么？

Answer 1

可能的罪魁祸首:SI-4843 .