- r - 以节省内存的方式增长 data.frame
- ruby-on-rails - ruby/ruby on rails 内存泄漏检测
- android - 无法解析导入android.support.v7.app
- UNIX 域套接字与共享内存(映射文件)
Go 真的需要它们吗?我读过 https://gobyexample.com/mutexes并多次运行示例代码,当我删除 mutex.Lock()
和 mutex.Unlock()
时,它的工作原理完全相同。
最佳答案
I've read https://gobyexample.com/mutexes and run example code multiple times, when I remove mutex.Lock() and mutex.Unlock() it works exactly the same.
正如预期的那样,当我删除互斥量时,我遇到了数据争用和 panic 。
输出:
$ go run -race racer.go
fatal error: concurrent map read and map write
==================
WARNING: DATA RACE
Write at 0x00c00009a690 by goroutine 113:
runtime.mapassign_fast64()
/home/peter/go/src/runtime/map_fast64.go:92 +0x0
main.main.func2()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:56 +0xba
Previous read at 0x00c00009a690 by goroutine 64:
runtime.mapaccess1_fast64()
/home/peter/go/src/runtime/map_fast64.go:12 +0x0
main.main.func1()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:37 +0x72
Goroutine 113 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:51 +0x124
Goroutine 64 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:29 +0xe0
==================
==================
WARNING: DATA RACE
Write at 0x00c00009a690 by goroutine 115:
runtime.mapassign_fast64()
/home/peter/go/src/runtime/map_fast64.go:92 +0x0
main.main.func2()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:56 +0xba
Previous read at 0x00c00009a690 by goroutine 39:
runtime.mapaccess1_fast64()
/home/peter/go/src/runtime/map_fast64.go:12 +0x0
main.main.func1()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:37 +0x72
Goroutine 115 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:51 +0x124
Goroutine 39 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:29 +0xe0
==================
==================
WARNING: DATA RACE
Read at 0x00c0001f0048 by goroutine 79:
main.main.func1()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:37 +0x80
Previous write at 0x00c0001f0048 by goroutine 113:
main.main.func2()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:56 +0xcf
Goroutine 79 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:29 +0xe0
Goroutine 113 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:51 +0x124
==================
==================
WARNING: DATA RACE
Read at 0x00c0001f0050 by goroutine 81:
main.main.func1()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:37 +0x80
Previous write at 0x00c0001f0050 by goroutine 115:
main.main.func2()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:56 +0xcf
Goroutine 81 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:29 +0xe0
Goroutine 115 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:51 +0x124
==================
==================
WARNING: DATA RACE
Read at 0x00c0001f0050 by goroutine 106:
main.main.func1()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:37 +0x80
Previous write at 0x00c0001f0050 by goroutine 115:
main.main.func2()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:56 +0xcf
Goroutine 106 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:29 +0xe0
Goroutine 115 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:51 +0x124
==================
==================
WARNING: DATA RACE
Read at 0x00c0001f0050 by goroutine 94:
main.main.func1()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:37 +0x80
Previous write at 0x00c0001f0050 by goroutine 115:
main.main.func2()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:56 +0xcf
Goroutine 94 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:29 +0xe0
Goroutine 115 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:51 +0x124
==================
==================
WARNING: DATA RACE
Write at 0x00c0001f0050 by goroutine 114:
main.main.func2()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:56 +0xcf
Previous write at 0x00c0001f0050 by goroutine 115:
main.main.func2()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:56 +0xcf
Goroutine 114 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:51 +0x124
Goroutine 115 (running) created at:
main.main()
/home/peter/gopath/src/so/racer.go:51 +0x124
==================
exit status 2
$
racer.go
:
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
//*"sync"
"sync/atomic"
"time"
)
func main() {
// For our example the state will be a map.
var state = make(map[int]int)
// This mutex will synchronize access to state.
//*var mutex = &sync.Mutex{}
// We’ll keep track of how many read and write operations we do.
var readOps uint64
var writeOps uint64
// Here we start 100 goroutines to execute repeated reads against the state, once per millisecond in each goroutine.
for r := 0; r < 100; r++ {
go func() {
total := 0
for {
// For each read we pick a key to access, Lock() the mutex to ensure exclusive access to the state, read the value at the chosen key, Unlock() the mutex, and increment the readOps count.
key := rand.Intn(5)
//*mutex.Lock()
total += state[key]
//*mutex.Unlock()
atomic.AddUint64(&readOps, 1)
// Wait a bit between reads.
time.Sleep(time.Millisecond)
}
}()
}
// We’ll also start 10 goroutines to simulate writes, using the same pattern we did for reads.
for w := 0; w < 10; w++ {
go func() {
for {
key := rand.Intn(5)
val := rand.Intn(100)
//*mutex.Lock()
state[key] = val
//*mutex.Unlock()
atomic.AddUint64(&writeOps, 1)
time.Sleep(time.Millisecond)
}
}()
}
// Let the 10 goroutines work on the state and mutex for a second.
time.Sleep(time.Second)
// Take and report final operation counts.
readOpsFinal := atomic.LoadUint64(&readOps)
fmt.Println("readOps:", readOpsFinal)
writeOpsFinal := atomic.LoadUint64(&writeOps)
fmt.Println("writeOps:", writeOpsFinal)
// With a final lock of state, show how it ended up.
//*mutex.Lock()
fmt.Println("state:", state)
//*mutex.Unlock()
}
关于go - 何时使用互斥量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55196635/
我的一个 friend 在一次求职面试中被要求编写一个程序来测量可用 RAM 的数量。预期的答案是以二进制搜索方式使用 malloc():分配越来越大的内存部分,直到收到失败消息,减少部分大小,然后对
我正在通过任务管理器检查 Chrome 中特定选项卡的内存消耗情况。它显示了我使用的 RAM 量相当大: 但是,当我在开发人员工具中拍摄堆快照时,其显示的大小要小几倍: 怎么会这样呢? 最佳答案 并非
是否有一种可移植的方式,可以在各种支持的操作系统上同时在 .Net 和 Mono 上运行,让程序知道它运行的机器上有多少 RAM(即物理内存而不是虚拟内存)可用? 上下文是一个程序,其内存要求是“请尽
有谁知道是否有办法查看 android studio 项目中的所有 View 、LinearLayout、TextView 等? 我正在使用 android 设备监视器中的层次结构查看器使用 xml
很简单,我想从 Python 脚本中运行外部命令/程序,完成后我还想知道它消耗了多少 CPU 时间。 困难模式:并行运行多个命令不会导致 CPU 消耗结果不准确。 最佳答案 在 UNIX 上: (a)
我需要在给定数组索引和范围的情况下,在返回新索引的数组中向前循环 X 量并向后循环 X 量。 如果循环向前到达数组的末尾,它将在数组的开头继续。如果循环在向后时到达开头,它会在数组末尾继续。 例如,数
Android 应用程序中是否有类似最大 Activity 的内容?我想知道,因为我正在考虑创建具有铃声功能的声音应用程序。它将有大约 40 个 Activity 。但只有 1 个会持续运行。那太多了
有什么方法可以限制这种演示文稿的 curl 量吗?我知道系统会根据我们以 taht 方式模态呈现的 viewcontroller View 内的内容自动 curl 。 但 thta 在我的 iPad
我正在编写一个 Java 应用程序,它需要检查系统中可用的最大 RAM 量(不是 VM 可用的 RAM)。有没有可移植的方式来做到这一点? 非常感谢:-) 最佳答案 JMX 您可以访问 java.la
我发现它使用了 600 MB 的 RAM,甚至超过了 Visual Studio(当它达到 400 MB 的 RAM 时我将其关闭)。 最佳答案 dart 编辑器基于 Eclipse,而 Eclips
这个问题已经有答案了: Java get available memory (10 个回答) 已关闭 7 年前。 假设我有一个专门运行一个程序的 JVM,我如何获得分配给 JVM 的 RAM 量? 假
我刚刚使用 Eclipse 编写了一个程序,该程序需要很长时间才能执行。它花费的时间甚至更长,因为它只将我的 CPU 加载到 25%(我假设这是因为我使用的是四核,而程序只使用一个核心)。有没有办法让
我编写了一个 2x2x2 魔方求解器,它使用广度优先搜索算法求解用户输入的立方体位置。该程序确实解决了立方体。然而,当我进入一个很难解决的问题时,我会在搜索的深处发现这个问题,我用完了堆空间。我的电脑
我正在尝试同步运行多个 fio 线程,但随着线程数量的增加,我的计算机内存不足。似乎每个 fio 线程占用大约 200MB 的 RAM。话虽这么说,有没有办法让每个线程都有一个固定的最大内存使用量?设
我使用“fitctree”函数(链接:https://de.mathworks.com/help/stats/classificationtree-class.html)在 Matlab 中开发了一个
我有一个 .NET 进程,由于我不会深入探讨的原因,它消耗了大量 RAM。我想要做的是对该进程可以使用的 RAM 量实现上限。有办法做到这一点吗? 我找到的最接近的是 Process.GetCurre
您可能已经看到许多“系统信息”应用程序,它们显示诸如剩余电池生命周期之类的信息,甚至显示内存等系统信息。 以类似的方式,是否有任何方法可以从我的应用中检索当前可用 RAM 量,以便我可以更好地决定何时
我从来都不是 MFC 的忠实粉丝,但这并不是重点。我读到微软将在 2010 年发布新版本的 MFC,这让我感到很奇怪 - 我以为 MFC 已经死了(不是恶意,我真的这样做了)。 MFC 是否用于新开发
我在一台安装了 8 GB 内存的机器上工作,我试图以编程方式确定机器中安装了多少内存。我已经尝试使用 sysctlbyname() 来获取安装的内存量,但它似乎仅限于返回带符号的 32 位整数。 ui
基本上,我想要一个由大小相同的 div(例如 100x100)和类似 200x100 的变体构建的页面。它们都 float :向左调整以相应地调整窗口大小。问题是,我不知道如何让它们在那种情况下居中,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!