谁能告诉我innodb_buffer_pool_size和innodb_log_file_size是什么？增加尺寸后会发生什么...... 最佳答案 innodb_buffer_pool_size是用于缓存表、索引和其他一些东西的内存量。这是主要的可调参数，出于性能原因，您需要将其设置得相当高-有很多资源在讨论这个问题。innodb_log_file_size是提交日志文件的大小(通常有两个)，它确实会影响性能，但影响不大。阅读文档以获取更多信息。innodb_log_file_size不应设置为与当前文件大小不同的值，否则服务器将
我已经安装了MAMP并在我的Mac上安装了最新的phpMyAdmin。我没有my.cnf也没有my.ini文件。是的，我已启用所有不可见文件。我听说免费版的MAMP不允许您使用，但这似乎不对。我知道MAMPPro有一个下拉菜单，但我不买它。这个文件还能叫什么？编辑:我使用grep在整个MAMP文件夹中搜索innodb_buffer_pool_size，并且唯一包含该变量的文件为其分配了一个数组，而不仅仅是一个简单的大小。只是为了让这个问题更完整。 最佳答案 您可以执行以下操作:MySQL5.0+SHOWVARIABLESLIKE'i
我正在努力解决我的一些困惑。我偶然发现了boost::asio::thread_pool并且我认为可以使用以某种方式自动组合boost::asio::io_context和boost::thread::thread_group就像经常建议的那样(here或here)。似乎这个asio特定的池可用于post任务，但另一方面，一些网络类型，如resolver需要将对象io_context作为构造函数参数传递，而thread_pool不是也不是从该参数派生的。 最佳答案 假设你有一个单独的io_context对象，名为ioc。您可以创建多
我试图了解不同的用例。以及2个线程使用之间的区别。This是我读过的很好的教程，它解释了boost::thread_group。这是我正在使用的代码:boost::threadpool::pools_ThreadPool(GetCoreCount());CFilterTasktask(pFilter,//filtertorunboost::bind(&CFilterManagerThread::OnCompleteTask,this,_1,_2)//OnCompletesynccallback//_1willbefiltername//_2willbeerrorcode);//sche
我有Node.js服务，我在其中使用mongo-API与Document/CosmosDB进行通信。我的服务运行良好并执行了所有的crud操作，但1分钟后从服务中抛出了一些mongo错误。/document-db-service/node_modules/mongodb/lib/utils.js:123process.nextTick(function(){throwerr;});^MongoError:pooldestroyedatPool.write(/document-db-service/node_modules/mongodb-core/lib/connection/pool
如何让multiprocessing.pool.map按数字顺序分配进程？更多信息:我有一个程序可以处理几千个数据文件，为每个文件绘制一个图。我正在使用multiprocessing.pool.map将每个文件分发到处理器，并且效果很好。有时这需要很长时间，在程序运行时查看输出图像会很好。如果map进程按顺序分发快照，这会容易得多；相反，对于我刚刚执行的特定运行，分析的前8个快照是:0、78、156、234、312、390、468、546。有没有办法让它按数字顺序更紧密地分布它们？示例:这是一个包含相同关键元素的示例代码，并显示相同的基本结果:importsysfrommultipro
我有一个Redis服务器，我在几乎每个DjangoView上查询它以获取一些缓存数据。我已经阅读了一些stackoverflow问题，并了解到通过r=redis.StrictRedis(host='localhost',port=6379,db=0)为每个网络建立一个新的Redis连接请求不好，我应该使用连接池。这是我为Django中的连接池提出的方法:在settings.py中，我可以在任何DjangoView中轻松将其拉起，因为这就像一个全局变量:#RedisSettingsimportredisREDIS_CONN_POOL_1=redis.ConnectionPool(host
imap_unordered返回的迭代器的结果排序是任意的，而且它似乎并不比imap运行得快(我用以下代码检查)，那么为什么要使用这种方法呢？frommultiprocessingimportPoolimporttimedefsquare(i):time.sleep(0.01)returni**2p=Pool(4)nums=range(50)start=time.time()print'Usingimap'foriinp.imap(square,nums):passprint'Timeelapsed:%s'%(time.time()-start)start=time.time()pri
我编写了一个小脚本来在4个线程之间分配工作负载并测试结果是否保持有序(相对于输入的顺序):frommultiprocessingimportPoolimportnumpyasnpimporttimeimportrandomrows=16columns=1000000vals=np.arange(rows*columns,dtype=np.int32).reshape(rows,columns)defworker(arr):time.sleep(random.random())#lettheprocesssleeparandomforidxinnp.ndindex(arr.shape):
我正在学习如何使用multiprocessing，并找到thefollowingexample.我想对值求和如下:frommultiprocessingimportPoolfromtimeimporttimeN=10K=50w=0defCostlyFunction(z):r=0forkinxrange(1,K+2):r+=z**(1/k**1.5)printrw+=rreturnrcurrtime=time()po=Pool()foriinxrange(N):po.apply_async(CostlyFunction,(i,))po.close()po.join()printwprin
