Haskell并行策略疑问：fun1与fun2为何串行执行？

你遇到的问题本质是**rparWith rdeepseq会让主线程立即把目标表达式求值到完全范式，刚生成的spark还没机会被其他线程调度就直接作废了**。咱们一步步拆解来看：

为什么fun1和fun2没有spark？ #

先看rparWith的实际行为：它的定义等价于do { rpar x; s x }——也就是先给x生成一个spark，然后立刻对x应用策略s。

当s是rdeepseq时：

• rdeepseq x会立即在主线程把x求值到完全范式（对于Just (sum [1..x])来说，就是计算完sum的结果）。
• 这时候刚生成的spark（原本负责求值x）就完全没用了——主线程已经把活干完了，spark会被直接丢弃，所以你看不到任何spark统计。

你的fun1用了parList rdeepseq，而parList本身就是evalList (rparWith s)，所以和fun2的evalList (rparWith rdeepseq)是完全一样的逻辑，自然都不会生成有效spark。

为什么fun3能正常生成spark？ #

fun3用的是evalList (rpar . force)，这个组合的行为和rparWith rdeepseq完全不同：

• (rpar . force) x等价于rpar (force x)——这里是把force x作为spark的任务，而不是先生成spark再让主线程求值。
• force x是一个未求值的thunk（任务是把x求值到范式），rpar会为这个thunk生成spark，主线程不会立即执行它，所以spark可以被其他核心的线程调度执行，最终你能看到正常的spark统计。

书中parPair例子的问题 #

书中的parPair rdeepseq rdeepseq本质是evalPair (rparWith rdeepseq) (rparWith rdeepseq)，和fun1/fun2犯了同样的错误：

• 对元组的每个元素，都是先生成spark，然后主线程立刻用rdeepseq把元素求值到范式。
• 主线程抢先完成了所有计算，spark根本没机会被调度，所以Threadscope只能看到单核心运行，也没有spark生成。

怎么修改才能让例子并行执行？ #

如果想让这些例子真正生成spark并行执行，需要让主线程不要抢先求值，把求值任务留给spark：

1. 把rparWith rdeepseq换成rpar . force，比如：

   fun1Fixed :: [Maybe Integer]
   fun1Fixed = map f l `using` parList (rpar . force)
   

2. 对于书中的parPair例子，修改策略为：

   parPairForce :: (NFData a, NFData b) => Strategy (a,b)
   parPairForce = evalPair (rpar . force) (rpar . force)
   

   然后用这个策略代替parPair rdeepseq rdeepseq，就能看到spark生成和多核心运行了。

另外要记得运行程序时加上+RTS -N参数来启用并行（比如./your-program +RTS -N4用4个核心），不过你能看到fun3的spark，说明已经加过了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mikekekeke