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发帖数: 168 | 1 这个范例展示的是FMP其中的一个feature: callFunction()。其实展示的内容和前两天
给出的代码片断是一样的，不过这里的是完整的、大家可以在自己的机器上运行的范例。
通过这个范例，大家可以观察：
1） 分别运行OopMain和FmpMain，visual地比较CPU的usages。
2） 比较OopMain和FmpMain源程序的异同。
3） FMP的灵活性，和其本身的大小（大约20K的jar，Java版的源码也就是900行）。
FMP把callFunction()设计成一个普通method call的replacement，当这个method本身
是相当独立的，就象这个范例展示的一样。 |
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发帖数: 168 | 3 贴一下在我机器上的运行结果
OopMain
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Computing Fibonacci(5,000,000) ...
F(5,000,000) = 01537B41EBC050D32C62 ... 91D4E3B63F87A1EF7A45
Total time: 17831 ms.
FmpMain
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Computing Fibonacci(5,000,000) ...
F(5,000,000) = 01537B41EBC050D32C62 ... 91D4E3B63F87A1EF7A45
Total time: 9111 ms. |
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发帖数: 168 | 4 在这个特例上，FMP的使用方法的确和C#/Java的Task有类似之处。（顺便问一句，你是
做C#的吗？FMP也是有C#版的。）
所以我特意在FmpMain里面埋了个包袱，就是Object[] implObjs = new Object[3];
你有兴趣的话不妨试试把这个3改成其它的数字，比如1，2，4，5，6等，看看有什么区
别。应该会体会到FMP和Task有很大的不同。 |
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发帖数: 168 | 5 这个参数 3 涉及了FMP的重要概念，就是active object。在FmpMain里面"calculator"
就是一个active object。FMP对调用和被调用的objects来说，都是no thread的，当然
messenger属于FMP系统object，最后还是要用thread来实现active object的。
FMP赋予了active object并发的语义：一个activeobject可以是一个single worker（
就是sequential programming）；也可以是一个team of workers（就是多个独立的
sequential programming）。所以这个 3 是head count的意思。
在computeDijkstraFormula（）里，每次调用"calculator:multiply" 3次，也就是说
这个算法的最大并发数是 3。于是参数 1 等于单个worker； 2 等于 a team of 2
workers； 速度也随之增快。但超过 3 之后，就不能在加快了。
对于调用和被调用的objects来说，这都是透明的... 阅读全帖 |
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