互联网上有很多讨论认为在CLI中调用apc_cache_clear()不会从“web”PHP进程中清除操作码缓存，无论它们是在Apache中运行还是由FPM运行(参见HowtoclearAPCcacheentries?).作为建议的解决方案，可以创建一个调用apc_cache_clear()的简单PHP页面，并从CLI调用它。Symfony'sApcBundle这样做。如果来自CLI的apc_cache_clear()没有清空Apache/FPM的缓存，它是否在FPMworker之间清空？如果我通过HTTP调用/clear_apc_cache.php，它仅由FPM工作进程之一运行。那么
互联网上有很多讨论认为在CLI中调用apc_cache_clear()不会从“web”PHP进程中清除操作码缓存，无论它们是在Apache中运行还是由FPM运行(参见HowtoclearAPCcacheentries?).作为建议的解决方案，可以创建一个调用apc_cache_clear()的简单PHP页面，并从CLI调用它。Symfony'sApcBundle这样做。如果来自CLI的apc_cache_clear()没有清空Apache/FPM的缓存，它是否在FPMworker之间清空？如果我通过HTTP调用/clear_apc_cache.php，它仅由FPM工作进程之一运行。那么
我使用SwiftMailer从gearman工作进程发送电子邮件。我正在使用Swift_SmtpTransport类发送电子邮件。问题是，如果这个工作进程闲置一段时间，SwiftMailersmtp连接就会超时。现在，当下一个作业到达时，SwiftMailer无法发送电子邮件，因为连接已超时。理想情况下，我希望在每次作业后关闭smtp连接。我无法在专门执行此操作的类中找到api。unset()对象也不起作用，因为这是一个静态类。 最佳答案 我在一个循环中发送邮件，我正在捕获Swift_TransportException并创建Swi
我使用SwiftMailer从gearman工作进程发送电子邮件。我正在使用Swift_SmtpTransport类发送电子邮件。问题是，如果这个工作进程闲置一段时间，SwiftMailersmtp连接就会超时。现在，当下一个作业到达时，SwiftMailer无法发送电子邮件，因为连接已超时。理想情况下，我希望在每次作业后关闭smtp连接。我无法在专门执行此操作的类中找到api。unset()对象也不起作用，因为这是一个静态类。 最佳答案 我在一个循环中发送邮件，我正在捕获Swift_TransportException并创建Swi
据我所知，一旦您在PWA网站上单击“添加到主屏幕”，浏览器就会使用提供的list文件和源生成一个.apk，然后像普通应用一样安装它。我注意到，当我更新网站时，该应用程序还会显示更新的内容，这表明该应用程序只是用于访问该网站的包装器。我还注意到网站的更新不会立即显示，我认为这是由于内部缓存造成的。我的问题是，我的假设是否正确？或者更一般地说，PWA何时以及如何更新？有没有办法在客户端机器上强制更新？ 最佳答案 无缓存场景(无ServiceWorker):您的PWA应用只有在您使用ServiceWorker时才会被缓存。Manifest
据我所知，一旦您在PWA网站上单击“添加到主屏幕”，浏览器就会使用提供的list文件和源生成一个.apk，然后像普通应用一样安装它。我注意到，当我更新网站时，该应用程序还会显示更新的内容，这表明该应用程序只是用于访问该网站的包装器。我还注意到网站的更新不会立即显示，我认为这是由于内部缓存造成的。我的问题是，我的假设是否正确？或者更一般地说，PWA何时以及如何更新？有没有办法在客户端机器上强制更新？ 最佳答案 无缓存场景(无ServiceWorker):您的PWA应用只有在您使用ServiceWorker时才会被缓存。Manifest
Thisdiagram很清楚不同YARN和Spark内存相关设置之间的关系，除了spark.python.worker.memory。spark.python.worker.memory如何适应这种内存模型？Python进程是由spark.executor.memory还是yarn.nodemanager.resource.memory-mb管理的？更新Thisquestion解释了设置的作用，但没有回答有关内存管理的问题，或者它与其他内存设置的关系。 最佳答案 Foundthisthread从Apache-spark邮件列表中，看
Thisdiagram很清楚不同YARN和Spark内存相关设置之间的关系，除了spark.python.worker.memory。spark.python.worker.memory如何适应这种内存模型？Python进程是由spark.executor.memory还是yarn.nodemanager.resource.memory-mb管理的？更新Thisquestion解释了设置的作用，但没有回答有关内存管理的问题，或者它与其他内存设置的关系。 最佳答案 Foundthisthread从Apache-spark邮件列表中，看
我在一个独立的Spark集群中有三个从站。每个从站有48GB的RAM。当我为我的执行程序分配超过31GB(例如32GB或更多)的RAM时:.config("spark.executor.memory","44g")在两个大型Dataframe的连接过程中，执行程序在没有太多信息的情况下被终止。Slave驱动程序的输出消息显示“缺少shuffle的输出位置”:17/09/2112:34:18INFOStandaloneSchedulerBackend:GrantedexecutorIDapp-20170921123240-0000/3onhostPortXXX.XXX.XXX.92:
我在一个独立的Spark集群中有三个从站。每个从站有48GB的RAM。当我为我的执行程序分配超过31GB(例如32GB或更多)的RAM时:.config("spark.executor.memory","44g")在两个大型Dataframe的连接过程中，执行程序在没有太多信息的情况下被终止。Slave驱动程序的输出消息显示“缺少shuffle的输出位置”:17/09/2112:34:18INFOStandaloneSchedulerBackend:GrantedexecutorIDapp-20170921123240-0000/3onhostPortXXX.XXX.XXX.92:
