私は、多数のエージェントがイベントをリッスンしてそれに反応するプログラムを書いています。非推奨になっているためControl.Concurrent.Chan.dupChan、宣伝どおりにTChanを使用することにしました。
TChanのパフォーマンスは私が予想していたよりもはるかに悪いです。この問題を説明する次のプログラムがあります。
{-# LANGUAGE BangPatterns #-}
module Main where
import Control.Concurrent.STM
import Control.Concurrent
import System.Random(randomRIO)
import Control.Monad(forever, when)
allCoords :: [(Int,Int)]
allCoords = [(x,y) | x <- [0..99], y <- [0..99]]
randomCoords :: IO (Int,Int)
randomCoords = do
x <- randomRIO (0,99)
y <- randomRIO (0,99)
return (x,y)
main = do
chan <- newTChanIO :: IO (TChan ((Int,Int),Int))
let watcher p = do
chan' <- atomically $ dupTChan chan
forkIO $ forever $ do
r@(p',_counter) <- atomically $ readTChan chan'
when (p == p') (print r)
return ()
mapM_ watcher allCoords
let go !cnt = do
xy <- randomCoords
atomically $ writeTChan chan (xy,cnt)
go (cnt+1)
go 1
コンパイル（-O）してプログラムを最初に実行すると、次のように出力されます。
./tchantest （（0,25）、341） （（0,33）、523） （（0,33）、654） （（0,35）、196） （（0,48）、181） （（0,48）、446） （（1,15）、676） （（1,50）、260） （（1,78）、561） （（2,30）、622） （（2,38）、383） （（2,41）、365） （（2,50）、596） （（2,57）、194） （（3,19）、259） （（3,27）、344） （（3,33）、65） （（3,37）、124） （（3,49）、109） （（3,72）、91） （（3,87）、637） （（3,96）、14） （（4,0）、34） （（4,17）、390） （（4,73）、381） （（4,74）、217） （（4,78）、150） （（5,7）、476） （（5,27）、207） （（5,47）、197） （（5,49）、543） （（5,53）、641） （（5,58）、175） （（5,70）、497） （（5,88）、421） （（5,89）、617） （（6,0）、15） （（6,4）、322） （（6,16）、661） （（6,18）、405） （（6,30）、526） （（6,50）、183） （（6,61）、528） （（7,0）、74） （（7,28）、479） （（7,66）、418） （（7,72）、318） （（7,79）、101） （（7,84）、462） （（7,98）、669） （（8,5）、126） （（8,64）、113） （（8,77）、154） （（8,83）、265） （（9,4）、253） （（9,26）、220） （（9,41）、255） （（9,63）、51） （（9,64）、229） （（9,73）、621） （（9,76）、384） （（9,92）、569） ..。
そして、ある時点で、100％CPUを消費しながら、何かを書くのをやめます。
（（20,56）、186） （（20,58）、558） （（20,68）、277） （（20,76）、102） （（21,5）、396） （（21,7）、84）
-threadedを使用すると、ロックアップはさらに高速になり、ほんの数行後に発生します。また、RTSの-Nフラグを介して利用できるコアの数も消費します。
さらに、パフォーマンスはかなり悪いようです。1秒あたり約100のイベントのみが処理されます。
これはSTMのバグですか、それともSTMのセマンティクスについて何か誤解していますか？
にすることで明らかなタプルビルドアップの問題を修正した後、次のプロファイルが残りました：ここで何が起こっているのか、私は思いますメインスレッドは、ワーカースレッドがデータを読み取ることができるよりも速く共有にデータを書き込んでいます（のように、無制限です）。そのため、ワーカースレッド