任何人都可以推荐任何详细介绍Ruby多线程/多处理的复杂性的好的多线程/处理书籍/网站吗？我尝试使用ruby线程，基本上在1.9vm上的无死锁代码中它在jruby中遇到了死锁。是的，我意识到差异很大(jruby没有GIL)，但我想知道是否有用于ruby中多线程编程的策略或类集，我只需要继续阅读。旁注:从java到ruby必须定义是否需要重新输入锁，这有点奇怪。 最佳答案 如果你使用Ruby1.9，你可以试试Fiber，它是Ruby中线程的一大改进http://ruby-doc.org/core-1.9/classes/F
我整理了一个简单的例子，试图使用一个基本的例子来证明Rails中的并发请求。请注意，我使用的是MRIRuby2和Rails4.2。defapi_callsleep(10)render:json=>"done"end然后我在我的Mac(I7/4Core)上的Chrome中访问4个不同的选项卡，看看它们是串行还是并行运行(真正并发，这很接近但不是一回事)。即，http://localhost:3000/api_call我无法使用Puma、Thin或Unicorn使其工作。每个请求都是连续出现的。10秒后的第一个标签，20秒后的第二个(因为它必须等待第一个完成)，之后的第三个......根据
使用Node.js服务器，我想知道是否可以并建议从委托(delegate)工作进程而不是主进程发送HTTP响应。这些工作进程本身可以是Node.js服务器，或者只是通过IPC进行通信的Node.js子进程。我不认为集群核心模块https://nodejs.org/api/cluster.html可以做我想做的事，因为在那个模型中，所有的worker都在同一个端口上监听，他们代表主进程处理所有请求。我正在寻找的是一个主要的Node.js进程，它响应所有HTTP请求，可能进行身份验证和处理一些请求，但也能够将数据密集型或CPU密集型请求委托(delegate)给工作池。假设我们有一个获取大
我是新手，所以请保持温柔。所以我已经在我的一些代码中使用了几个星期的互斥体。我理解它背后的概念:锁定对某个资源的访问，与之交互(读取或写入)，然后再次为其他人解锁。我使用的互斥代码主要是复制-粘贴-调整。代码运行了，但我仍在努力了解它的内部工作原理。直到现在，我一直在结构中使用互斥锁来锁定结构。今天我找到了thisexample不过，这让我完全不清楚互斥锁实际锁定了什么。下面是一段示例代码:varstate=make(map[int]int)varmutex=&sync.Mutex{}varreadOpsuint64varwriteOpsuint64//Herewestart100go
我已经开始摆弄Go，并且对go例程着迷。我现在编写了一个简单的测试，看看我是否可以在连续打印变量的同时更改它的值。我现在有以下代码:packagemainimport("fmt""time")funcchange(cchanfloat64)float64{time.Sleep(2*time.Second)return2.5}funcmain(){s:=1.1c:=make(chanfloat64)gochange(c)s=不幸的是它以错误结束:fatalerror:allgoroutinesareasleep-deadlock!goroutine1[chanreceive]:main.
我从Go开始，现在我正在编写一个简单的程序，它从传感器读取数据并将其放入channel中以使用它进行一些计算。我现在让它工作如下:packagemainimport("fmt""time""strconv")funcget_sensor_data(cchanfloat64){time.Sleep(1*time.Second)//waitasecondbeforesensordatastartspooringinc这很好用，但传感器会生成大量数据，而我总是只对最新数据感兴趣。然而，使用此设置，它只会在每个循环中读出下一个项目，这意味着如果某个点的channel包含20个值，则只会在10秒
我一直在编写一个充当Node.jsblock的子进程的Go服务器。packagemainimport("bufio""encoding/json""fmt""os")//IPCdelimiterconstEOTbyte=3funcmain(){//Listenonstdinformessagessentfromtheparentprocess.reader:=bufio.NewReader(os.Stdin)for{input,err:=reader.ReadString(EOT)iferr!=nil{fmt.Printf("sockets:failedtoreadfromstdin:
我正在使用lxml来解析一些相当大的xml文件(每个大约15MB)。而我在概念上做的是以下内容:importlxml.etreeasETdefprocess_xmls():forxml_fileinxml_files:tree=ET.parse(xml_file)etc.etc.现在，我正在调用该函数，我看到内存在增加和增加，这是合理的。问题是，函数结束后，内存仍然很高，而Python不会释放它!为什么会这样，有什么解决方法吗？ 最佳答案 可能是lxml调用了malloc()，调用了sbrk()。然后虚拟内存永远不会变小。但这不是世
我在Python脚本中加载12个XML文件(每个30-80MB):importxml.etree.ElementTreeasETfiles=['1.xml','2.xml',...,'11.xml','12.xml']trees=[ET.parse(f)forfinfiles]这大约需要50秒才能运行。我会运行它几次，所以我想我会尝试通过多处理来加速它:importmultiprocessingtrees=[None]*len(files)def_parse_(i):return(i,ET.parse(files[i]))def_save_((i,tree)):trees[i]=tre
我有一个巨大的XML文件，我有点不知道如何处理它。它有60GB，我需要阅读它。我在想是否有办法使用多处理模块来读取python文件？有没有人有任何可以向我指出的这样做的示例？谢谢 最佳答案 对于这种大小的文件，我建议您使用流式XML解析器。在Python中，这将是来自cElementTree或lxml.etree的iterparse方法:http://effbot.org/zone/element-iterparse.htm 关于python-使用多处理解析非常大的XML文件，我们在St
