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GParsPool.withPool과 GParsPool.withExistingPool의 차이점은 무엇입니까?

GParsPool.withPool과 GParsPool.withExistingPool의 차이점은 무엇입니까? 설명서에 설명 된 내용을 이해하지 못했습니다.

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내 환경은 Tibco로 200에서 300 개의 서비스가 있습니다. 내 디자인은 이러한 모든 서비스에 대해 '중지'명령을 병렬로 실행해야합니다. Gpars 내에서 스레딩 메커니즘 (코드)을 처리하는 방법에 대한 통찰력을 제공하십시오. 예제가 도움이 될 것입니다.

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그루비 XmlSlurper (병렬 작업 포함)

일부 RSS XML 피드를 구문 분석 중이므로 설명 입력란에 일부 URL을 확장해야합니다. 지금 내 코드는이 경우 items.collect { it.description = FullText.expand(it.description) return it } 로 작성되어, 내부의 URL은 그 과정이 매우 느리게 만드는 하나 하나를 요구하고

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복사되거나 참조 된 gpars 배우에게 메시지가 전송됩니까?

복사되거나 참조 된 gpars 배우에게 메시지가 전송됩니까? 바이너리 데이터가 포함 된 버퍼링 된 출력 스트림을 보내면 바로 참조되거나 복사됩니까? 문자열이나 다른 종류의 데이터는 어떻게 작동합니까? 배우들을위한 메시지 대기열이 있습니까? 감사합니다.

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GPars에서 마스터 액터를 통해 모든 슬레이브 액터를 종료하는 방법은 무엇입니까?

저는 주인 배우가 첫 번째 작업을 마치 자마자 모든 노예 배우를 종료 시키도록하고 싶습니다. 그러나 주인이 모든 노예에게 방송을 보낼 수있는 방법을 모르겠습니다. 이것을위한 함수 또는 프로그래밍 패턴이 있습니까? 이 문제를 해결하는 또 다른 방법은 마스터에게 모든 슬레이브의 목록을 제공하고 루프를 통과시켜 각 메시지를 종료하도록 할 수 있습니다. 그러나 슬

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GParse call BackendService async

백엔드 호출에서 비동기를 구현하려고하는데, 읽고있는 중이며 GParse가 이것을 구현하는 좋은 라이브러리 인 것처럼 보입니다.하지만이 방법을 구현할 수있는 방법은 분명하지 않습니다. 올바른 길. 누구든지 나를 도울 수 있습니까? 이건 내 예입니다 def itemsResults def locationResults def itemsNearLo

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grails와 gpar로 엄청난 양의 데이터 처리하기

나는 자정에 매일 작업을 실행하는 Grails 애플리케이션을 가지고있다. package threading import static grails.async.Promises.task import static groovyx.gpars.GParsExecutorsPool.withPool class ComplexJob { static triggers

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파이프 라인에서 호출 된 Gpars withPool 메서드

아래와 같이 'PreVerifymanager.groovy'에 GParsPool.withPool을 구현했습니다. import groovyx.gpars.GParsPool public class PreVerifyManager { static final THREADS = 3; public void callMe() { PreVe

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GPars를 사용하여 주어진 시간 내에 여러 개의 비동기 결과를 얻으려면 어떻게해야합니까?

병렬 처리를 사용하지만 특정 제한 시간 내에 여러 "값 비싼"결과를 검색하고 싶습니다. Dataflow.task를 사용하고 있는데 모든 데이터 흐름 변수가 바인딩되어있을 때만 프로세스가 반환되기 때문에 뭔가 빠졌습니다. def timeout = 500 def mapResults = [] GParsPool.withPool(3) { def task

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Groovy Gpars가 병렬과 비교하여 성능이 좋지 않음

i7-2960xm (4 코어 하이퍼 스레딩)에서 멀티 스레딩을 실험하는 동안 Groovy Gpars의 예상 성능이 저하되고 있습니다. def nums = [36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36] GParsPool.withPool(4) { nums.eachParallel { SplitTim