28、并发编程中的任务集成、替代实现及测试监控

并发编程中的任务集成、替代实现及测试监控

1. 任务同步与执行流程

任务同步过程如下：首先，Reader 和 Indexer 任务并发执行。当它们完成后，mapper 对数据进行转换，最后，聚类算法对示例进行组织。

2. 并发编程的替代实现

2.1 k - 近邻算法

k - 近邻算法是一种用于监督分类的简单机器学习算法。可以使用以下 Java 并发 API 组件实现：
- Threads ：
1. 使用 Thread 对象执行任务，每个线程计算示例与训练集子集的距离。
2. 将距离存储在所有线程共享的数据结构中。
3. 所有线程完成后，根据距离对数据结构排序并计算示例的类别。
- Fork/Join 框架 ：
1. 每个任务计算示例与训练集子集的距离，定义子集中示例的最大数量。
2. 若任务处理的示例过多，将其拆分为两个子任务。
3. 合并两个子任务的结果生成唯一的数据结构，排序后得到示例的类别。
- Streams ：
1. 从训练数据创建流，将每个训练示例映射到包含待分类示例与该示例距离的结构中。
2. 对结构排序，使用 limit() 获取最近的示例，计算最终类别。

2.2 构建文档集合的倒排索引

倒排索引用于信息检索，可加速信息搜索。可以使用以下组件实现：
- Threads ：
1. 每个线程