上一篇介绍了OptaPlanner 7.32.0.Final版本中的SolverManager接口可以实现异步求解功能。本篇将继续介绍SolverManager的另一大特性 - 批量求解。
适用场景
在日常的规划系统中，求解一个问题，绝大多数情况下，容许运行的时间较有限，特别是在实时性较高的场景中，可让引擎运算时间不多。因此，这种情况下，会在启动了规划运算后，稍等片刻，即需要从求解程序中获取结果。但有些情况下，当我们遇到问题规模较大时，引擎无法在较短时间内找到相对最优解；甚至某些情况下，没有足够长的运行时间，可行解都可能无法找到。至于原因，可以参考我前面关于OptaPlanner入门文章中关于NPC, NP-Hard问题规模的说明。
因此，在一些规模大、时间要求不高的场景下，我们可以让引擎在空余时间自动运算。例如通过定时作业的方式，在非工作时间（例如晚间、节假日等）启动引擎对大多个规模的问题进行规划运算；第二天上班的时候，就可获得运算结果。在发布SolverManager之前，我们也完全可以针对不同的场景，设计相应的定时作业程序，让引擎运算自动运行。当然，这种方法与异步规划的问题一样，需要一定的系统设计经验才能把架构设计完美。而7.32.0.Final版本提供的SolverManager接口，则提供一种更简便的方法来实现些需求。
SolverManager批量规划特性
详细一下SolverManager接口，你应该会发现，与Solver对象的solve方法不同，使用SolverManager的sovle方法对一个问题进行求解时，除了把问题对象作为参数传入solve方法外，还需要传入一个problemID作为参数。其实对于这个参数很好理解，因为SolverManager可以同时对多个问题进行解，必须存在一种方法来识别不同的问题，规划完成后，调用方也需要通过指定的识别号，来获取相应的方案。SolverManager同时对多个问题进行求解时，对问题个数有何要求？它的求解行为是怎么样的呢？
SolverManager批量求解的行为
可同时求解多少个问题？
其实SolverManager不仅可以实现批量求解问题，而且可以实现同时对多 问题并行求解。通过设置SolverManager的parallelSolverCount属性，可以设置引擎在批量运算时，可以并行求解的问题数。即当SolverManger启动求解运算时，会将parallelSolverCount设定的数量的问题载入运算空间并行求解。通常parallelSolverCount值可以根据CPU、内存等计算机资源的情况，及问题的复杂度而推算。若无法判断此数量，也可以将parallelSolverCount设置为AUTO，引擎会根据具体情况，自动确定并行运算问题的数量，通常情况下，并行数是CPU核心数量的一半。
值得注意的是，此处的多个问题并行运算，与之前的求解过程多线程运算（Multithreaded incremental solving）是两个概念。多线程并行运算，指的是引擎在求解一个问题时，会将不同的可能解的子集分成多个线程同时计算（主要是计算约束分数和执行启发式算法）。而SolverManager的批量求解过程中，parallelSolverCount属性设定的，是引擎在面对多个问题时，同时求解的问题个数。大家可以设想，如果把Multithreaded incremental solving也启动起来，令引擎在对一个问题求解时可使用多个CPU核心，同时对多个问题并行求解。这种情况涉及的问题就没那么简单。因此，除非你对问题的复杂程度，CPU的核心和运算能力非常清晰，否则上述两个功能，还是设置为自动更好，引擎会根据计算资源运算时的工况，动态地自动确定并行求解的问题个数，及每个问题求解过程中应启动的线程个数。经历过单CPU多线程编程的朋友应该知道，多线程可以提高资源利用率，但有时候线程数量控制得不好，性能上却是起反效果的，最简单的是CPU的线程切换会消耗一定资源的。
批量求解的作用
在一些不太需要实时规划，规划求解不需要太频繁，运算需时较长的情况，批量求解就可以发挥较好作用。例如需要做一些季度或年度的大型供应链计划，因规划实休数量较大，问题空间可能非常巨大，需要花费相当长的时间才能得行相对最优解，甚至只能是可行解。可通过批量求解的方式，让引擎在空余时间（例如晚上、非工作日）进行运算，从而提高服务器资源的利用率。
基本用法
以下例子是OptaPlanner用户指南的例子，大家先作参考，目前还没有时间去研究SolverManager在示例程序中的代码，暂时也不知道官方示例中是否已经有SolverManager相关代码；若没有，稍后的时候我自己试用一下这些功能，再写一篇东西出来分享给大家。
public class TimeTableService { private SolverManager<TimeTable, Long> solverManager; // Returns immediately, call it for every dataset public void solveBatch(Long timeTableId) { solverManager.solve(timeTableId, // Called once, when solving starts this.findById, // Called once, when solving ends this.save); } public TimeTable findById(Long timeTableId) {...} public void save(TimeTable timeTable) {...} }
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