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(defn sum [numbers]
(reduce + numbers))
(def numbers (into [] (range 0 100000000)))
(time (sum numbers))
上面是运行的代码。
简单地把很多数字相加。
这一行在repl中执行了多次:(时间(总和数))
每次它几乎让所有内核都完全运行。
查看 jvisualvm,并没有创建很多线程。
但这段代码使用了我的 6 核笔记本电脑上可用的所有 12 个超线程。
幕后发生了什么使这成为可能?
最佳答案
感谢评论。
这与范围的大小有关。
在我的笔记本电脑上,当它有大约 7000 万个数字时,一切都很好。
当它达到大约 8000 万时,堆大小增长很多,所用时间增长非常显着,所有内核都开始工作。视觉 vm 显示更多的 GC 事件正在发生。
所以上面的评论可能是正确的,它与GC有关。
关于multithreading - clojure reduce 函数使用所有内核,即使它看起来是单线程的,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65040569/
我正在尝试执行 vagrant up 但一直遇到此错误: ==> default: IOError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/pyt
我在容器 div 中有一系列动态创建的不同高度的 div。 Varying text... Varying text... Varying text... Varying text.
通过 cygwin 运行 vagrant up 时遇到以下错误。 stderr: /bin/bash: /home/vagrant/.ansible/tmp/ansible-tmp-14872260
今天要向小伙伴们介绍的是一个能够快速地把数据制作成可视化、交互页面的 Python 框架:Streamlit,分分钟让你的数据动起来! 犹记得我在做机器学习和数据分析方面的毕设时,
我是 vagrant 的新手,正在尝试将第二个磁盘添加到我正在用 vagrant 制作的虚拟机中。 我想出了如何在第一次启动虚拟机时连接磁盘,但是当我关闭机器时 然后再次备份(使用 'vagrant
我是一名优秀的程序员,十分优秀!