この記事の結論 globalなExecutionContextではブロックする処理をblockingで包むとスレッド数が勝手に増えるから空きスレッドが無くて実行できないといったことを防げる。 ExecutionContext.fromExecutorService(new ForkJoinPool(100)) で生成されるThreadはBlockContextトレイトを継承してないのでblockingを使ってもスレッド数を増やした方が良いという情報がスケジューラに伝わらない。 akkaのdispatcherをExecutionContextとして使うとBlockContext付きのForkJoinPoolを簡単に作れる。 ExecutionContext.fromExecutorServiceでもForkJoinPoolのコンストラクタに自前定義したThreadFactoryを渡すようにす
![ExecutionContextとblockingについて調べたメモ [scala] - だいたいよくわからないブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cd3960dc516fcabbcccd7e6f1bc6952fc1efdc10/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F6435988827676774280%2F10328537792366453099%2F1499073542)
3. 講義内容 序論 - 並列データベースの前に 並列処理の基礎 並列処理のTerminology 並列計算機アーキテクチャ 並列データベースのアーキテクチャ データベース処理の並列化 結合処理の高速化 並列ハッシュ結合 並列ソート パーティショニング手法 多重結合や計算機間のデータ交換で発生する問題 MapReduceによる関係演算の並列処理 3 4. データベース開発の流れ Coddの論文: 1970年 System RやIngres: 70年代中盤 Oracle, IBM DB2, Ingres: 80年代序盤 並列データベースの隆盛: 80年代後半 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks, Communications of ACM 商用
読みたい本のリストを作ってる(いくつかは購入済み)。 なんかおすすめあったら教えてください。 でもこういうのってリスト作って仕事した気になって満足してしまう。 並列と並行 学びはじめる前なんだから当然よくわかってはいないんでけど、並列と並行処理の違いは以下で認識してる parallel と concurrent、並列と並行の違い - 本当は怖い情報科学 parallel と concurrent 、並列と並行の覚え方 - まめめも (追記) 孫引きなんだけど「コーディングを支える技術 171P」に「プログラミング言語の概念と構造」から引用した記述があった ここでは並行→プログラミング上の概念、並列→ハードウェアレイヤーの話となっていますね。 並列処理・並行処理がプログラミングに必要な理由 マルチコアを生かしたパフォーマンスの向上 大規模なデータの処理 GUIアプリケーションのユーザビリティ
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