浅析Ordered与Ordering的区别

本文介绍了Scala中的Ordered与Ordering两个接口,它们分别用于实现比较特性和提供比较方法。通过这两个接口,可以实现在Spark的SortByKey算子中对key进行排序。

 在scala.math包中,有两个用于实现比较的接口,Ordered与Ordering。实现了Ordered接口的类具备了比较的特性;而实现了Ordering接口的类提供了某种类型用于比较的方法。
Ordered要实现的方法:

 def compare(that: A): Int 

Ordering要实现的方法:

def compare(x: T, y: T): Int 

 此外Ordered还提供了一个隐式转换从T转换为Ordered[T],隐式参数为Ordering[T],如下:

object Ordered {
/** Lens from `Ordering[T]` to `Ordered[T]` */
implicitdef orderingToOrdered[T](x: T)(implicit ord: Ordering[T]): Ordered[T] =
new Ordered[T] {defcompare(that: T): Int = ord.compare(x, that) }
}

 因此,在spark的SortByKey算子进行排序的时候,会根据实现Ordering接口的类来把key的类型转换为Ordered[key],进而进行排序。

在并发编程中,`relaxed ordered`(放松顺序)和 `based ordered`(基于某种规则的顺序,这里推测可能指类似基于 ID 的排序)有着显著区别。 ### 规则原理 - **relaxed ordered**:`memory_order_relaxed` 仅保证操作的原子性,不施加任何顺序约束或内存屏障。这意味着 store 和 load 操作可以被重排序,可能出现“两个线程都看不到对方已设置标志”的情形,进而导致两个线程都执行关键区,违反互斥原则。例如在使用原子变量模拟互斥时,如果采用 `memory_order_relaxed`,程序可能失效,因为它不保障 Store→Load 不可乱序 [^2][^3]。 ```python import threading import atomic flag = atomic.AtomicBool(False) def thread_function(): if flag.load(memory_order=atomic.MemoryOrderRelaxed): # 关键区代码 pass flag.store(True, memory_order=atomic.MemoryOrderRelaxed) thread1 = threading.Thread(target=thread_function) thread2 = threading.Thread(target=thread_function) thread1.start() thread2.start() ``` - **based ordered**:以基于 ID 的排序为例,根据请求者或完成者的 ID 进行独立排序,能避免因不同事务间的依赖导致性能下降。它可以松散排序结合,同时允许松散排序和基于 ID 的排序,为系统提供最高级别的灵活性 [^1]。 ### 应用场景 - **relaxed ordered**:适用于对顺序要求不高,仅关注操作原子性的场景,例如统计计数器,多个线程可以独立地对计数器进行递增操作,而不需要严格的顺序保证。 - **based ordered**:适用于需要根据特定规则对事务或操作进行排序的场景,如在多线程处理不同请求时,根据请求的 ID 进行排序,确保处理的有序性和可预测性。 ### 性能影响 - **relaxed ordered**:由于不施加顺序约束和内存屏障,性能开销相对较小,因为避免了内存栅栏带来的核心开销。 - **based ordered**:需要根据特定规则进行排序,可能会引入一定的计算和同步开销,但能保证操作的有序性,避免因无序操作导致的潜在问题。 ### 同步保障 - **relaxed ordered**:不提供跨线程的同步保障,多个线程之间的操作可能会出现无序执行的情况。 - **based ordered**:通过特定的排序规则,为操作提供了一定的同步保障,确保操作按照预期的顺序执行。
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