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GParsPool.withPoolとGParsPool.withExistingPoolの違いは何ですか？

GParsPool.withPoolとGParsPool.withExistingPoolの違いは何ですか？私はドキュメンテーションで何が説明されたのか理解していませんでした。

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私の環境はTibcoで、200から300のサービスがあります。私のデザインは、これらすべてのサービスに対して並列に「停止」コマンドをトリガする必要があります。 Gpars内のスレッド機構をどのように処理（コード化）するかについていくつかの洞察を提供してください。例が役に立ちます。

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GPars - 俳優がビジー状態であるかどうかを知る方法を教えてください。

私はいくつかの種類のメッセージを処理するためにJavaでGParsを使用しようとしています。メッセージタイプごとに1つのアクターがあります。ただし、メッセージの処理には多くの時間がかかりますが、メッセージは引き続き送信されます。私は俳優が忙しい間に今後のメッセージを無視する必要があります。 GParsアクタがビジー状態になっているかどうかを確認するにはどうすればよいですか？私はActor.is

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並行動作のGroovy XmlSlurper

いくつかのrss xmlフィードを解析しており、説明フィールドにいくつかのURLを展開する必要があります。今私のコードはこの場合 items.collect { it.description = FullText.expand(it.description) return it } として書かれ、内部のURLは、そのプロセスが非常に遅くなって、一つ一つを要求しています。

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gpars dataflowQueues処理またはパイプラインがdf.val要求でのみ起動されたようです

助けが必要です。 Gparsのデータフロー/パイプラインを見てもわかりません。以下の例を見てください（私はこれを演算子、piplines、chainWithで行い、同じ問題に当たっています）。この例では、タスクを使用しましたが、同じ問題のマニフェストがなくても簡単に実行できます。この例では、2つのDataflowQueuesを設定します.1つは初期条件用、もう1つは述語に対する評価結果用です。

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GParseコールBackendService async

私はバックエンドコールで非同期を実装しようとしていますが、私は読んできましたが、GParseはこれを実装するための良いライブラリだと思われますが、これをどのように実装できますか正しい方法。誰でも助けてくれますか？これは私の例である： def itemsResults def locationResults def itemsNearLocation GParsPool

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パイプラインから呼び出されたGpars withPoolメソッド

私はGParsPool.withPoolを以下のように 'PreVerifymanager.groovy'に実装しました。 import groovyx.gpars.GParsPool public class PreVerifyManager { static final THREADS = 3; public void callMe() { PreVe

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AtomicBooleanの並列バージョンは機能しません - エージェントバージョンは

私はGPARSを使用して計算を並列化し、コール全体でブール値「And」を計算しようとしました。このメソッドはデータフローとして結果を返す@ActiveObjectとしてラップされています。以下のコードはAtomicBooleanを使用して集約を保存しようとしていた独自のアプローチです。これは計算された「終わりの真実」のために、これは失敗しました。これを修正するには、私はAtomicBoolean

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GParsで特定のタイムアウト時間内に複数の非同期結果を取得するにはどうすればよいですか？

私は並列処理を使用して、特定のタイムアウト内に複数の "コストのかかる"結果を取得したいと考えています。私はGPars Dataflow.taskを使用していますが、すべてのデータフロー変数がバインドされている場合にのみプロセスが返されるため、何かが欠落しているようです。 def timeout = 500 def mapResults = [] GParsPool.withPool(3)

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Groovy Gparsのパフォーマンスがシリアルと比較して劣る

i7-2960xm（4コアハイパースレッディング）でマルチスレッドを試しているときに、Groovy Gparsのパフォーマンスが予想より悪くなっています。私のテストでは、私は、ワークロードをシミュレートするために、再帰的なFIB計算機を使用してきました： def fibRecursive(int index) { if (index == 0 || index == 1) {