Java 7 : fork / join et parallel arrays – 1

Le pattern fork / join, nouveauté de Java 7 et création de Doug Lea a déjà fait l’objet de quatre articles sur ce blog, et tu pourrais penser, précieux et rare lecteur, que j’en ai assez dit sur le sujet, qu’il est temps de passer à autre chose.

En fait il n’en est rien, car, bien que déjà très complète, l’API Fork / join telle que livrée par Doug Lea pour Java 7 ne comporte pas tous les éléments du package JSR-166, notamment un morceau très intéressant pour nous : les parallel arrays.

Dans nos précédents articles, nous prenions comme exemple le calcul intensif sur des tableaux. La parallélisation semble simple : il suffit de découper le tableau en morceaux, de les traiter, puis de regrouper les résultats. Simple mais pas tant que ça, car nous avions vu que la stratégie de découpage a une influence sur la performance globale du processus et que des problèmes de synchronisation pouvaient se poser.

Ce découpage ressemble au pattern map / reduce, dont nous allons reparler plus loin. En fait, nous avions mis en évidence que les problèmes de synchronisation pouvait surgir dans cette approche, et que les résultats des calculs, de ce fait, devenaient fragiles.

Et nous n’avons pas encore parlé de l’influence de la parallélisation sur le résultat d’un calcul sur un tableau, qui, dans certains cas, peut changer du tout au tout ! Mais ça, ça sera pour une autre fois.

Je te propose, cher lecteur, un petit voyage au cœur des parallel arrays, qui résolvent ces problèmes.

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Maven affiche son classpath

Depuis que ce blog existe, je n’ai encore rien écrit sur l’outil qui m’a fait le plus pester dans ma tumultueuse vie de développeur : Maven.

Il semble qu’il y ait un sport national sur la planète Java : déverser des seaux d’insultes sur cet outil, devenu en quelques années incontournable. C’est d’ailleurs peut-être là la raison de cette haine : Maven est un outil que tout le monde devrait adorer, mais tellement mal fichu que l’on en vient à le haïr.

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