PrettyTime et GPars
Guillaume Laforge
Groovy Project Manager
SpringSource, a division of VMware
Twitter: @glaforge
Blog: http://glaforge.appspot.com
Google+: http://gplus.to/glaforge

Guillaume Laforge
• Groovy Project Manager chez VMware
• Initiateur du framework Grails
• Créateur du toolkit Gaelyk pour App Engine
• Co-auteur de Groovy in Action
• Membre des CastCodeurs
• Suivez-moi... ou pas :-)
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Nananère !

PrettyTime
Ou comment écrire des dates relatives lisibles

http://ocpsoft.com/prettytime/

http://ocpsoft.com/prettytime/
2 days ago
right now
3 months from now
in 3 minutes

PrettyTime
• Représenter des dates «relatives»
– par rapport à «maintenant»
• On souhaite savoir...
– il y a combien de temps que...
– dans combien de temps...
• Plutôt que de connaître la date absolue et précise
– du coup, meilleure notion de la fraîcheur dʼune information
– surtout valable pour des laps de temps courts
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PrettyTime
• Librairie Open Source : LGPL v3
• Version 1.0.7, disponible dans Maven Central
• Léger : 58 ko
• Développé par Lincoln III Baxter / OCPSoft
– Senior Software Engineer chez JBoss / RedHat
• Customisable
– y-compris les langues supportées :
• français, anglais, espagnol, allemand, italien, hollandais,
portugais, bulgare, chinois, croate, estonien, hongrois, norvégien,
polonais, roumain, slovénien, turque, vietnamien
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Dépendance
• Si vous nʼavez pas de chance...
<dependency>
<groupId>com.ocpsoft</groupId>
<artifactId>ocpsoft-pretty-time</artifactId>
<version>1.0.7</version>
</dependency>
• Si vous avez de la chance...
– dans un script Groovy
@Grab('com.ocpsoft:ocpsoft-pretty-time:1.0.7')
import com.ocpsoft.pretty.time.PrettyTime
– ou avec Gradle
dependencies {
compile 'com.ocpsoft:ocpsoft-pretty-time:1.0.7'
}
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Vie de cochon... cʼest bien ma veine...
C’est bien
mais ch’préfère utiliser
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Allez, des morceaux de code !
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Comment lʼutiliser ?
@Grab("com.ocpsoft:ocpsoft‐pretty‐time:1.0.7")
import com.ocpsoft.pretty.time.PrettyTime
def p = new PrettyTime()
println p.format(new Date()) // à l'instant
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Comment lʼutiliser ?
@Grab("com.ocpsoft:ocpsoft‐pretty‐time:1.0.7")
import com.ocpsoft.pretty.time.PrettyTime
long seconds = 1000
long minutes = 60 * seconds
long hours = 60 * minutes
long days = 24 * hours
long weeks = 7 * days
long months = 31 * days
long years = 365 * days
long now = new Date().time
def p = new PrettyTime()
[
[ 0, "à l'instant" ],
[ 10 * minutes, "dans 10 minutes" ],
[ ‐3 * hours, "il y a 3 heures" ],
[ 9 * days, "dans 1 semaine" ],
[ ‐2 * weeks, "il y a 2 semaines" ],
[ 3 * months, "dans 3 mois" ],
[‐15 * years, "il y a 1 décénie" ],
[111 * years, "dans 1 siècle" ]
].each { diff, text ‐>
assert p.format(new Date(now + diff)) == text
}
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Comment lʼutiliser ?
@Grab("com.ocpsoft:ocpsoft‐pretty‐time:1.0.7")
import com.ocpsoft.pretty.time.PrettyTime
long seconds = 1000
long minutes = 60 * seconds
long hours = 60 * minutes
long days = 24 * hours
long weeks = 7 * days
long months = 31 * days
long years = 365 * days
long now = new Date().time
def p = new PrettyTime()
[
[ 0, "à l'instant" ],
[ 10 * minutes, "dans 10 minutes" ],
[ ‐3 * hours, "il y a 3 heures" ],
[ 9 * days, "dans 1 semaine" ],
[ ‐2 * weeks, "il y a 2 semaines" ],
[ 3 * months, "dans 3 mois" ],
[‐15 * years, "il y a 1 décénie" ],
[111 * years, "dans 1 siècle" ]
].each { diff, text ‐>
assert p.format(new Date(now + diff)) == text
}
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Intégration
• PrettyTime sʼutilise facilement nʼimporte où...
– utilisez simplement lʼAPI directement
• Mais PrettyTime propose une intégration JSF
<h:outputText value="#{exampleBean.futureDate}">
<f:converter converterId="com.ocpsoft.PrettyTimeConverter"/>
</h:outputText>
• Il existe également un plugin Grails
<prettytime:display date="${someDate}" />
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GPars
Ou comment tirer parti
de vos multiples processeurs multicores

Loi de Moore
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Le constat...
• Les architectures de nos ordinateurs évoluent
– simple vers multi-processeurs (cʼest pas nouveau)
– simple vers multi-coeurs
• On atteints les limites de la loi de Moore
• Nos applications devront évoluer pour sʼadapter
– pour tirer parti des multiples coeurs et processeurs
• Groovy se devait de proposer des solutions pour la
programmation concurrente et parallèle
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Lʼâge de pierre
• Il est difficile de bien utiliser
– les threads
– synchronize
– wait / notify / notifyAll
• On obtient rapidement
– des dead-locks et live-locks
– des race conditions
– des starvation
• Problème de gestion dʼaccès à de la mémoire partagée
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Les programmes multithreadés
d’aujourd’hui avec threads et locks
marchent par accident :-)

passage de
immuabilité
messages

http://gpars.codehaus.org

GPars
• GPars est Open Source : Apache Software Licence 2
• Version actuelle : 0.12
• Dépendances
– jsr166y et extra166y (1.7.0)
– groovy, si vous lʼutilisez
• GPars est bundlé avec la distribution de Groovy
– mais peut-être téléchargé individuellement
• Et surtout, GPars a une API Java !
– pas seulement pour Groovy
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Un large panel de solutions
• actors
• fork / join
• map / filter / reduce avec parallel arrays
• executors (java.util.concurrent)
• dataflow (operators et streams)
• agents
• STM (Software Transactional Memory)
• CSP (Communicating Sequential Processes)
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Fonctions parallèles pour les collections
@Grab('org.codehaus.gpars:gpars:0.12')
import static groovyx.gpars.GParsPool.withPool
def nums = 1..100000
withPool(5) {
def squares = nums.
collectParallel { it ** 2 }.
grepParallel { it % 7 == it % 5 }.
grepParallel { it % 3 == 0 }
println squares[0..3] + "..." + squares[-3..-1]
assert squares[0..3] == [36, 144, 1089, 1296]
}
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Fonctions parallèles pour les collections
@Grab('org.codehaus.gpars:gpars:0.12')
import static groovyx.gpars.GParsPool.withPool
def nums = 1..100000
withPool(5) {
def squares = nums.makeTransparent().
collect { it ** 2 }.
grep { it % 7 == it % 5 }.
grep { it % 3 == 0 }
println squares[0..3] + "..." + squares[-3..-1]
assert squares[0..3] == [36, 144, 1089, 1296]
}
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Fonctions parallèles pour les collections
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Map / filter / reduce
• Concept popularisé par le papier de Google
– approche utilisée initialement pour la création
de lʼindex du moteur de recherche
import static groovyx.gpars.GParsPool.withPool
withPool(5) {
def nums = 1..100000
println nums.parallel.
map { it ** 2 }.
filter { it % 7 == it % 5 }.
filter { it % 3 == 0 }.
reduce { a, b -> a + b } // sum()
}
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Map / filter / reduce
• Opérations sur les «parallel arrays» (JSR-266)
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Fork / join
• Principe du « diviser pour mieux régner »
– découper un problème en plus petits morceaux
• Problématiques récursives
– merge sort, quick sort
– traverse de graphe
– recherche sur un système de fichiers
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Fork / join
import static groovyx.gpars.GParsPool.runForkJoin
import static groovyx.gpars.GParsPool.withPool
withPool {
runForkJoin(new File("./src")) { currentDir ->
long count = 0
currentDir.eachFile {
if (it.isDirectory()) {
println "Forking a thread for $it"
forkOffChild it
} else {
count++
}
}
return count + childrenResults.sum(0)
}
}
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Fork / join vs map / filter / reduce ?
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Actors
• Concept popularisé par Erlang
– repris aussi par Scala
• Echange asynchrone de messages
– au travers dʼune boîte aux lettres
– coordination explicite
• Pas dʼétat partagé
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Actors
import static groovyx.gpars.actor.Actors.actor
def decryptor = actor {
loop {
react { message ->
if (message instanceof String)
reply message.reverse()
else stop()
}
}
}
def console = actor {
decryptor.send 'lellarap si yvoorG'
react {
println 'Decrypted message: ' + it
decryptor.send false
}
}
[decryptor, console]*.join()
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Actors
import static groovyx.gpars.actor.Actors.actor
def decryptor = actor {
loop {
react { message -> Verbes :
if (message instanceof String) start()
reply message.reverse() stop()
else stop() act()
} send(msg)
} sendAndWait(msg)
} actor << msg
loop { }
def console = actor { react { msg -> }
decryptor.send 'lellarap si yvoorG' react(timeout) { msg -> }
react { msg.reply(msg2)
println 'Decrypted message: ' + it receive()
decryptor.send false join()
}
}
[decryptor, console]*.join()
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Dataflow
• Approche moins connue mais avec nombreux avantages
– pas de « race conditions »
– pas de « live locks »
– des « deadlocks » déterministes
• Tâches, utilisant des variables assignables une seule fois
– possibilité dʼutiliser des «flux» pour des données en continu
• Le dataflow gère le graphe des tâches à résoudre
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Dataflow
import groovyx.gpars.dataflow.DataFlows
import static groovyx.gpars.dataflow.DataFlow.task
new DataFlows().with {
task { a = 10 }
task { b = 5 }
task { x = a - b }
task { y = a + b }
task { result = x * y }
assert 50 == result
}
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Agents
• En anglais dans le texte (documentation de GPars)
– a thread-safe non-blocking shared mutable state wrappers
– thread-safe : utilisable par des threads concurrents
– non-blocking : pas de «synchronized» et dʼattente pour accéder
à la resource
– shared mutable state : donnée partagée qui peut changer de
valeur (non immuable)
– wrapper : lʼagent est un wrapper autour de la donnée à
manipuler
• Concept inspiré par les « agents » de Clojure
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Agents
import groovyx.gpars.agent.Agent
def jugMembers = new Agent<List<String>>(['Me'])
jugMembers.send { it << 'James'}
def t1 = Thread.start {
jugMembers.send { it << 'Joe' }
}
def t2 = Thread.start {
jugMembers << { it << 'Dave' }
jugMembers { it << 'Alice' }
}
[t1, t2]*.join()
println jugMembers.val
jugMembers.valAsync { println "Current members: $it" }
jugMembers.await()
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Agents
import groovyx.gpars.agent.Agent
def jugMembers = new Agent<List<String>>(['Me'])
jugMembers.send { it << 'James'}
def t1 = Thread.start {
jugMembers.send { it << 'Joe' }
}
def t2 = Thread.start {
jugMembers << { it << 'Dave' }
jugMembers { it << 'Alice' }
}
[t1, t2]*.join()
println jugMembers.val
jugMembers.valAsync { println "Current members: $it" }
jugMembers.await()
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Agents
import groovyx.gpars.agent.Agent
def jugMembers = new Agent<List<String>>(['Me'])
jugMembers.send { it << 'James'}
def t1 = Thread.start {
jugMembers.send { it << 'Joe' }
}
def t2 = Thread.start {
jugMembers << { it << 'Dave' }
jugMembers { it << 'Alice' }
}
[t1, t2]*.join()
println jugMembers.val
jugMembers.valAsync { println "Current members: $it" }
jugMembers.await()
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Oui mais en Java alors ?
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Comment choisir ?
• Données
– linéaires : collections parallèles
– récursives : fork / join
• Tâches
– linéaires : fonctions asynchrones, CSP, dataflow, actors
– recursives : fork / join
– sur les mêmes données : agents, STM
• Flux de données
– régulier (même structure, même origine) : opérateurs dataflow
– irrégulier (structures / origines différentes) : actors
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Comment choisir ?
mon
problème
données tâches flux
mêmes
linéaires récursives linéaires récursives régulier irrégulier
données
collections
agents fonctions async dataflow
parallèles fork / join fork / join actors
STM CSP stream
fork / join
dataflow
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Thank you!
e
L aforg pment
aume vy Develo
Guill Groo m
Hea d of g mail.co
aforge@
mail: gl glaforge e
E @ o /glaforg
T witter : http://gplus.t
Go ogle+:
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Q&A — Got questions, Really?

Image credits
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• Didier: http://gallery.paperjam.lu/d/1316-2/IMG_3030.jpg
• Cochon: http://chezginette.net.over-blog.net/pages/Connaitre_les_morceaux_de_viande-3441365.html
• Petit cochon: http://www.renders-graphiques.fr/image/upload/normal/7471_render_cochon.png
• Dépendance: http://www.komrod.com/wp-content/uploads/2011/02/internet-addiction-jeu-video-dependance1.jpg
• Hexadecimal time: http://en.wikipedia.org/wiki/Hexadecimal_time
• CPU: http://img.alibaba.com/wsphoto/v0/335090360/intel-xeon-3040-CPU-for-server.jpg
• CPUs: http://blog.ldlc.com/wp-content/uploads/2010/02/comparatif-cpu.jpg
• Loi de Moore: http://fr.wikipedia.org/wiki/Fichier:Loi_de_Moore.png
• Biface: http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/75/Biface.jpg
• Car crash: http://www.twikeodream.com/images/2063798sub2.jpg
• Mail box: http://images.neutralexistence.com/junkmail.jpg
• Statue: http://www.linternaute.com/savoir/magazine/photo/tresors-de-kaboul/image/statue-228201.jpg
• Diviser pour mieux régner: http://29.media.tumblr.com/tumblr_lppxk3FPiM1r0hgevo1_500.png
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