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I read this story on slashdot today where they announce a new parallel programming language by Microsoft.

What is this new programming language about? It says Parallel Programming. But is it going to be an alternative/replacement for MPI, PVM, OpenMP and similar parallel libraries/frameworks?

Any thoughts?

我正在研究 java 中的 Executors 以一次同时运行更多线程。我有一组可运行对象并将其分配给执行程序。执行程序工作正常，一切都很好。但是在池中执行所有任务之后，java程序没有终止，我认为执行程序需要一些是时候杀死线程了。请任何人帮助我减少执行者在执行所有任务后所花费的时间。

当 Java 提供并发编程的能力时，使用 Clojure（而不是 Java）的主要优势是什么？

我在我的网络应用程序中实现了一个“管理器”，可以调用它来设置和获取当前线程所在的网站上下文（我们给我们的网站贴上白标签，所以网站上下文代表我们在哪个网站上）

我正在尝试找出执行此操作的最佳策略，目前我正在并发哈希映射中将线程存储到 WebSiteContexts：

在线程开始时（通过 Servlet 过滤器或通过手动设置），线程将关联到它的 WebSiteContext，

但想清理 Map 以避免内存泄漏。所以我想一种策略是遍历映射的 Thread 键以找出线程是否“活动”（thread.isAlive（）），如果没有删除它，例如这样：

，但我想这需要我同步对地图的访问（或者是吗？）这是我想要避免的。

是否有任何“惯用”模式用于在 java 中的线程中存储属性或确实清理以 Thread 对象作为键的映射？我愿意使用 Wea​​kReference / SoftReferences，或者如果有一些等价的 Thread.getCurrentThread().setAttribute(Object, Object)，那就太好了

干杯西蒙B

这个想法是将 fib(N) 过程分为两个过程，一个是计算 fib(N-2)，另一个是计算。fib(N-1) 同时为 fib(N)=fib(N-1)+fib(N-2)。当我运行前面的代码时，什么也没有发生，光标停止在有限循环中或等待未到达的结果。
plzzz我需要帮助我是一个新的Erlang程序员，在此先感谢:)

我正在编写一个 PHP 函数，该函数需要遍历一个指针数组，并为每个项目拉入该数据（无论是来自 MySQL 数据库还是平面文件）。有没有人有任何优化这个的想法，因为可能有成千上万的迭代？

我的第一个想法是拥有一个我处理的缓存数据的静态数组，任何修改只会更改该缓存数组，然后最后我可以将它刷新到磁盘。但是，在超过 1000 个项目的循环中，如果我只在数组中保留大约 30 个，这将毫无用处。每个项目都不是太大，但内存中的 1000 多个项目太多了，因此需要磁盘存储。

数据只是 gzip 压缩的序列化对象。目前我正在使用数据库来存储数据，但我想也许平面文件会更快（我不关心并发问题，我不需要解析它，只需解压缩和反序列化）。我已经有一个自定义迭代器，它将一次拉入 5 个项目（以减少数据库连接）并将它们存储在此缓存中。但同样，当我需要迭代数千个时使用 30 的缓存是相当没用的。

基本上我只需要一种方法来快速迭代这些项目。

我正在努力用简单的话来解释线程中的“死锁”，所以请帮忙。什么可能是“死锁”（例如，在 Java 中）的最佳示例，它是如何分步发生的以及如何防止它？但没有深入细节。我知道这就像问两个相反的事情，但仍然如此。如果你之前有任何并发​​编程培训经验——那就太棒了！

并行编程==多线程编程？

解释起来有点复杂，但我们开始吧。基本上，问题是“如何以有效的方式将问题分解为子问题”。这里的“高效”意味着分解的子问题尽可能大。基本上，如果我根本不需要分解问题，那将是理想的。然而，因为一个工人只能处理特定的问题，我确实需要分手。但我想找到一种尽可能粗略的方法。

这是一些伪代码..

我们有这样的问题（对不起，它是在 Java 中。如果你不明白，我很乐意解释）。

一个子问题是：

那么，工作将是这样的。

现在我们有了 'Worker' 的实例，它们有自己的 state sections I have。

唷。

所以，我们有很多Problems 并且Workers不断地要求更多SubProblems。我的任务是分解Problems并SubProblem交给他们。然而，困难在于，我必须稍后收集 SubProblems 的所有结果并将它们合并（减少）到Result整个Problem.

然而，这是昂贵的，所以我想给工人尽可能大的“块”（尽可能多targetedSections）。

它不必是完美的（在数学上尽可能高效或其他）。我的意思是，我想不可能有一个完美的解决方案，因为你无法预测每次计算需要多长时间等等。但是有一个很好的启发式解决方案吗？或者也许我可以在开始设计之前阅读一些资源？

任何建议都非常感谢！

编辑：我们也可以控制部分分配，因此控制它是另一种选择。基本上，对此的唯一限制是工人只能拥有固定数量的部分。

我必须模拟一个游戏，其中每个玩家都有轮流并且需要“注意”正在发生的事情。

到目前为止，我知道每个玩家都需要两个线程，一个会一直休眠到轮到玩家，另一个会注意。

我的问题是：我应该将每个玩家作为一个“叉子”和叉子上的线程工作，还是只是为玩家创建一些线程并以某种方式关联它们？

这是我第一次使用并发、信号量和线程，所以我不确定好的实践和编程风格。