multithreading

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Spark로 약 1500 개의 원격 Oracle 테이블에서 데이터를 가져오고 싶었습니다. 스레드 당 테이블을 선택할 수있는 멀티 스레드 응용 프로그램을 원합니다. 쓰레드를 시작하고 각각의 테이블에서 읽을 스파크 작업을 시작합니다. 그 불꽃이 실행 공식 스파크 사이트 https://spark.apache.org/docs/latest/job-scheduling

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각 스레드가 첫 번째 차원에서 자체 인덱스를 얻는 두 번째 슬라이스의 스레드 안전

첫 번째 차원이 사용 된 실행 루틴의 수와 같고 두 번째 차원이 a2d 인 2D 슬라이스로 끝내려고합니다. 각 go-routine이 쓰는 책임이있는 구조체 목록. 유형 : [][]*Node 각 이동 루틴은 2D 슬라이스의 첫 번째 차원에 대한 인덱스를 받게됩니다 만 그것의 인덱스 목록에 추가됩니다. 내 첫 번째 본능은 괜찮다고 생각했지만 두 개의 루틴이

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스위프트 4 : 이초과 비동기식 시리얼 큐 만들기 ... 각 작업

유무 문제가이 문제를 시각화했다 후 대기 시간 는 내가 2 개 스레드를 필요로하고이를 구현하는 방법을 잘 모르겠습니다 생각합니다. 각 네트워크 검색 요청이 완료된 후 최소 2 초의 지연이 필요합니다. 메인 스레드 : 있는 UIButton을 누르면 -> 기능 직렬 큐에 네트워크 검색 요청을 추가 -> UILoop 계속 ... 네트워크 스레드 : 다음 요청 확

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docker 통계에서 매우 높은 cpu %는 무엇을 나타 냅니까?

도커 컨테이너 문제를 해결하기 위해 노력하고 있으며 호스트 응용 프로그램과 문제가있는 상호 작용이있는 것 같습니다. 도커 컨테이너를 실행 중이며 docker stats을 모니터링하고 있습니다. 나는 CPU%가 5000.02%만큼 높게 올라간다는 것을 알았다. 그게 무슨 뜻 이죠? 참고 : 이 아닌 컨테이너에 대한 구성이나 튜닝이 없습니다. 그렇다면 모든 코

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많은 executor를 사용할 때 Ideal/best 스레드 풀 크기는 무엇입니까?

많은 게시물에서 CPU + 1의 수에 따라 최대 풀 크기에 대한 수식을 읽을 수 있습니다. 명확한 설명입니다. 그러나 응용 프로그램에 많은 Executor 또는 ThreadPoolExecutor가 정의되어 있으면 어떻게됩니까? 그런 다음 응용 프로그램이 동일한 하드웨어를 공유하는 것으로 간주해야합니다. 이것이 풀 크기 선택에 미치는 영향. 크기를 전역으로

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앙상블 모델의 추론 시간을 향상시키는 방법

나는 10 개의 모델을 가지고이 모델들을 앙상블 화하고자합니다. 매우 빠른 응답 시간으로 추론해야합니다. 일을 container[i]->predict(input, pred); 로 :로 std::vector<std::thread> threads; for (int i = 0; i < n_models; ++i) { threads.emplace_ba

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키보드 인터럽트, 소켓 및 스레드

소켓을 사용하여 통신하는 인터페이스에서 작업하고 있습니다. 나는 동시에 데이터를주고 받는데 쓰레드를 사용해야한다. 아래 코드는 지속적으로 데이터를 보내는 모듈의 축소 버전입니다. 제 문제는 개발 중에 자주 시작하고 중지해야하지만 스레드가 일반 스크립트처럼 응용 프로그램을 중지하는 것이 불가능 해 보입니다. 다시 시작하려면 프로세스 관리자에서 프로세스를 종료

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멀티 스레딩에서 "동기화 지점"이란 무엇입니까?

다중 스레드 응용 프로그램 중 하나에 세마포어 수를 계산해야하는지 결정해야합니다. 우리가 동기화 포인트를 알고 있다면 사용할 세마포어의 수를 결정할 수 있다는 것을 알게되었습니다. 동기화 지점이란 무엇입니까?

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GradleDaemon 데몬은 어떤 역할을합니까?

기계에서 나는 org.gradle.launcher.daemon.bootstrap.GradleDaemon 4.1이 실행 중이고 스레드가 인 개의 스레드를 관찰하고 있습니다. 어떤 빌드 관련이있는 것으로 보이지만 -XX:MaxPermSize-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError-Xms1024m-Xmx2048 의 설정이 프로그래머가 구성 또는

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C 및 메모리 액세스 대기 시간의 연속 메모리 할당

이 문서를 읽는 중입니다. http://www.ece.cmu.edu/~ece447/s13/lib/exe/fetch.php?media=moscibroda.pdf 여기에는 다중 코어가있는 대부분의 아키텍처에 사용되는 메모리 액세스의 현재 방법이 설명되어 있습니다. 이 논문은 동시 스레드를 처리 할 때 현재 방법의 제한 사항에 대한 예제를 제공합니다. 여기서 연