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我正在编写 rainbow table 的玩具实现在 haskell 。主要数据结构是严格的 Map h c
,包含大量对,由随机值 c
生成:
import qualified Data.Map as M
import System.Random
table :: (RandomGen g, Random c) => Int -> g -> Map h c
table n = M.fromList . map (\c -> (chain c, c)) . take n . randoms
chain
计算起来非常昂贵。支配计算时间的部分是令人尴尬的并行,所以如果它并行运行,我希望在内核数量上获得准线性加速。
parMap
来自
Control.Parallel.Strategies
,并尝试将其应用于我的建表功能:
table n = M.fromList . parMap (evalTuple2 rseq rseq) (\c -> (chain c, c)) . take n . randoms
-N
运行,我充其量达到 1.3 核心使用率。堆分析至少表明中间列表不驻留在内存中,但“-s”还报告创建了 0 个 Spark 。我使用
parMap
怎么可能? ?这样做的正确方法是什么?
chain
定义为:
chain :: (c -> h) -> [h -> c] -> c -> h
chain h = h . flip (foldl' (flip (.h)))
(c -> h)
是目标散列函数,从明文到散列,
[h -> c]
是一个 reducer 函数族。我希望实现在
c
上保持通用和
h
,但对于基准测试,我对两者都使用严格的字节串。
最佳答案
这是我想出的。让我知道基准测试的结果:
#!/usr/bin/env stack
{- stack --resolver lts-14.1 script --optimize
--package scheduler
--package containers
--package random
--package splitmix
--package deepseq
-}
{-# LANGUAGE BangPatterns #-}
import Control.DeepSeq
import Control.Scheduler
import Data.Foldable as F
import Data.IORef
import Data.List (unfoldr)
import Data.Map.Strict as M
import System.Environment (getArgs)
import System.Random as R
import System.Random.SplitMix
-- for simplicity
chain :: Show a => a -> String
chain = show
makeTable :: Int -> SMGen -> (SMGen, M.Map String Int)
makeTable = go M.empty
where go !acc i gen
| i > 0 =
let (c, gen') = R.random gen
in go (M.insert (chain c) c acc) (i - 1) gen'
| otherwise = (gen, acc)
makeTablePar :: Int -> SMGen -> IO (M.Map String Int)
makeTablePar n0 gen0 = do
let gens = unfoldr (Just . splitSMGen) gen0
gensState <- initWorkerStates Par (\(WorkerId wid) -> newIORef (gens !! wid))
tables <-
withSchedulerWS gensState $ \scheduler -> do
let k = numWorkers (unwrapSchedulerWS scheduler)
(q, r) = n0 `quotRem` k
forM_ ((if r == 0 then [] else [r]) ++ replicate k q) $ \n ->
scheduleWorkState scheduler $ \genRef -> do
gen <- readIORef genRef
let (gen', table) = makeTable n gen
writeIORef genRef gen'
table `deepseq` pure table
pure $ F.foldl' M.union M.empty tables
main :: IO ()
main = do
[n] <- fmap read <$> getArgs
gen <- initSMGen
print =<< makeTablePar n gen
random
的生成器,它很慢,splitmix
是 x200 更快makeTable
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