我的代码如下，
function getImages()
@async for i in 1:30
load("path/to/image$i.jpg");
end
end
@time @sync getImages()
这是在 Julia 中测量异步运行时的正确方法吗？我不想相信它，因为在同步运行中它需要 0.1 秒才能完成，而使用 @async 代码它只显示 0.000017 秒。
【问题讨论】：
标签： asynchronous julia
你需要稍微重新组织你的代码
julia> function getImages()
@sync for i in 1:30
@async begin
sleep(rand())
println("Image ", i)
end
end
end
getImages (generic function with 1 method)
julia> @time getImages()
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0.894566 seconds (650 allocations: 37.406 KiB)
【讨论】：
@async 本身并不并行运行，它同时运行它们。这意味着，该函数可以将控制权交给另一个函数，这样您就可以在同一线程上运行多个进程，以 100% 使用 CPU。例如，如果您从网络下载数据是有意义的：当进程等待服务器响应时，它可以将控制权交给另一个可以发送另一个请求的进程。但似乎load 操作并非如此，它 100% 的时间都在使用整个线程。
这是正确的代码：
function getImages()
myimages = Vector{Any}(undef, 30)
# instead of Any use the correct type of whatever your load returns
@sync for i in 1:30
@async myimages[i] = load("path/to/image$i.jpg");
end
myimages
end
当您的 IO 很慢时，这种方法很有用。 但是请注意，此代码将仅使用单个线程。因此，如果 IO 不是您的性能瓶颈，那么这种并行化将无济于事。在这种情况下，您应该考虑使用线程。
在开始 Julia 运行之前：
set JULIA_NUM_THREADS=4
或在 Linux 上
export JULIA_NUM_THREADS=4
并将您的功能更改为：
function getImages()
myimages = Vector{Any}(undef, 30)
# instead of Any use the correct type of whatever your load returns
Threads.@threads for i in 1:30
myimages[i] = load("path/to/image$i.jpg");
end
myimages
end
【讨论】：
@threads 代码上所说的做了，但我遇到了一个我无法正常得到的错误。 Fatal error: ERROR: LoadError: TaskFailedException: concurrency violation detected
load 函数可能不是线程安全的（例如，依赖内部状态或函数调用之间共享的缓冲区）。在这种情况下，您将无法对其进行多线程处理（除非您将其修改为线程安全的）。在这种情况下，您仍然可以查看Distributed。
你的直觉就在这里！简短的回答是您没有正确使用@sync。
引用@sync的文档：
等到所有词法封闭使用@async、@spawn、@spawnat 和@distributed 完成。封闭的异步操作抛出的所有异常都被收集并作为 CompositeException 抛出。
这里的@async 不是@sync 表达式中的词法封闭。实际上，@sync 宏没有魔法。 @async、@spawn、@spawnat 和 @distributed 表达式将创建任务。而@sync 只需等待他们完成。
所以你手动这样做：
julia> f() = @async sleep(1)
julia> @time wait(f())
1.002095 seconds (9 allocations: 848 bytes)
【讨论】：
Base.Threads