Scala における 計算サーバー の実装例を見てみましょう。サーバーは future メソッドを実装し、与えられた式をその呼び出し者と並列に評価します。 17.3節の実装とは異なり、サーバーはスレッドの事前定義された数字だけを持って future を計算します。サーバーの一つのあり得る実装では、別々のプロセッサ上で各スレッドを走らせることができ、シングルプロセッサ上で複数のスレッドを切り替える際のコンテキストスイッチングに伴うオーバーヘッドを回避できます。
import scala.concurrent._, scala.concurrent.ops._
class ComputeServer(n: Int) {
private abstract class Job {
type T
def task: T
def ret(x: T)
}
private val openJobs = new Channel[Job]()
private def processor(i: Int) {
while (true) {
val job = openJobs.read
job.ret(job.task)
}
}
def future[A](p: => A): () => A = {
val reply = new SyncVar[A]()
openJobs.write{
new Job {
type T = A
def task = p
def ret(x: A) = reply.set(x)
}
}
() => reply.get
}
spawn(replicate(0, n) { processor })
}
計算すべき式(つまり、future を呼び出すときの引数)は openJobs チャネルに書かれます。 ジョブ (job) は次を備えた オブジェクトです。
計算サーバーはその初期化中に n 個の processor プロセスを生成します。各プロセスは未処理の jobを繰り返し取り出し、job の task メソッドを評価して job の ret メソッドに結果を渡します。多相的な future メソッドは、reply という名前のガードを使って ret メソッドを実装している新しい job を生成し、その job を未処理 job の集合に入れます。そして、対応する reply ガードが呼ばれるまでウェイトします。
この例は抽象型の使い方を示しています。抽象型 T は、job の結果型を記録し、異なる job に対しては異なる型をとることもできます。抽象型がなければ、ユーザは型キャストと動的な型テストへの信頼なしに、静的に型安全な方法で同じクラスを作ることはできないでしょう。次に、式 41 + 1 を評価する計算サーバーを使うコードを示します。
object Test with Executable {
val server = new ComputeServer(1)
val f = server.future(41 + 1)
println(f())
}
