并发Haskell中的并发ML库

在Concurrent ML中，同步抽象可以定义为值并作为值传递，就像ML中的函数一样。这种机制允许一种强大的模块化并发编程风格，称为高阶并发程序设计不幸的是，尚不清楚这种编程风格是否适用于仅支持一阶消息传递的Concurrent Haskell等语言。事实上，Concurrent ML中同步抽象的实现依赖于相当低级的、特定于语言的细节。在本文中，我们建设性地表明，同步抽象可以在只支持一阶消息传递的语言中得到支持。具体来说，我们实现了一个库，使Concurrent Haskell中的ConcurrentML-style编程成为可能。我们从π演算中同步抽象的核心、形式化实现开始。然后，我们扩展此实现，在Concurrent Haskell中对所有ConcurrentML的并发原语（以及更多！）进行编码。我们的实现效率出奇地高，即使没有可能的优化。在几个小型的非正式实验中，我们的库似乎优于OCaml的并发ML风格原语的标准库。我们实现的核心是一个新的分布式同步协议，我们证明它是正确的。与以前并发语言中同步抽象的几个翻译不同，我们仍然忠实于concurrent ML的并发原语的标准语义。例如，我们保留了选择的对称性，这可以表达选择性交流。作为推论，我们确定在分布式机器上实现选择性通信并不比在此类机器上实现一阶消息传递困难。