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概述

我正在编写一个程序（在 R 中），它在某些指定时间进行 API 调用。API 调用需要一段时间，但我需要计时器（主循环）在进行 API 调用时继续计数。为此，我需要将 API 调用“外包”给另一个 CPU 线程。我相信这是可能的，并且已经研究了future和promises包，但还没有找到解决方案。

可重现的例子

让我们运行一个for从 0 计数到 100 的循环。当计数器 ( i) 达到 50 时，它必须完成一个资源密集型过程（调用函数sampler，该函数对 100 万个正态分布进行 10,000 次采样以占用计算空间）。sampler()希望计数器在另一个线程上工作时继续计数。

#Something to take up computation space
sampler <- function(){
  for(s in 1:10000) sample(1000000)
}

#Get this counter to continue while sampler() runs on another thread
for(i in 1:100){
  message(i)
  if(i == 50){
    sampler()
  }
}

我尝试过的（不成功）

library(future)

sampler <- function(){
  for(s in 1:10000) sample(1000000)
}

for(i in 1:100){
  message(i)
  if(i == 50){
    mySamples <- future({ sampler() }) %plan% multiprocess
  }
}
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1 回答 1

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在我看来，你的电话只是在创建工人时被阻塞，而不是在实际工作期间。例如，如果做第plan()一个，计数器不会阻塞：

library(future)

sampler <- function(){
  for(s in 1:10000) sample(1000000)
}

plan(multiprocess)

for(i in 1:100){
  message(i)
  if(i == 50){
    mySamples <- future({ sampler() })
  }
}

另请注意，运行sampler()时间比代码中阻塞调用的持续时间长得多，并且在执行代码后，mySamples仍然有状态resolved: FALSE并且 CPU 使用率仍然很高。

于 2019-07-01T08:27:47.583 回答