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ERROR:ORA-01034: ORACLE not availableORA-27101: shared memory realm does not exist

解决方法一:ERROR:ORA-01034:ORACLEnotavailableORA-27101:sharedmemoryrealmdoesnotexist进程ID:0会话ID:0序列号:0因为这个小小的错误,折腾了我好几个小时,特记录如下。上网搜索了下解决方案,如下:sqlplus"sys/passwordassysdba"连接成功,提示"已连接到空闲例程"SQL>startupORACLE例程已经启动。TotalSystemGlobalArea 535662592bytesFixedSize                 1375792bytesVariableSize        

java - 为什么 JVM 允许为 IntegerCache 设置 "high"值,但不允许设置 "low"?

我们都知道,Java对[-128,127]范围内的数字(被认为是“常用”。缓存设计如下:privatestaticclassIntegerCache{staticfinalintlow=-128;staticfinalinthigh;staticfinalIntegercache[];static{//highvaluemaybeconfiguredbypropertyinth=127;StringintegerCacheHighPropValue=sun.misc.VM.getSavedProperty("java.lang.Integer.IntegerCache.high");i

java - 为什么 JVM 允许为 IntegerCache 设置 "high"值,但不允许设置 "low"?

我们都知道,Java对[-128,127]范围内的数字(被认为是“常用”。缓存设计如下:privatestaticclassIntegerCache{staticfinalintlow=-128;staticfinalinthigh;staticfinalIntegercache[];static{//highvaluemaybeconfiguredbypropertyinth=127;StringintegerCacheHighPropValue=sun.misc.VM.getSavedProperty("java.lang.Integer.IntegerCache.high");i

java - 如何在java中列出200万个文件目录而不会出现 "out of memory"异常

我必须处理大约200万个要处理的xml的目录。我已经解决了使用队列在机器和线程之间分配工作的处理,并且一切正常。但现在最大的问题是读取包含200万个文件的目录以逐步填充队列的瓶颈。我尝试使用File.listFiles()方法,但它给了我一个javaoutofmemory:heapspace异常。有什么想法吗? 最佳答案 首先,你有没有可能使用Java7?你有一个FileVisitor和Files.walkFileTree,这可能应该在您的内存限制范围内工作。要不然我能想到的唯一办法就是用File.listFiles(FileFil

java - 如何在java中列出200万个文件目录而不会出现 "out of memory"异常

我必须处理大约200万个要处理的xml的目录。我已经解决了使用队列在机器和线程之间分配工作的处理,并且一切正常。但现在最大的问题是读取包含200万个文件的目录以逐步填充队列的瓶颈。我尝试使用File.listFiles()方法,但它给了我一个javaoutofmemory:heapspace异常。有什么想法吗? 最佳答案 首先,你有没有可能使用Java7?你有一个FileVisitor和Files.walkFileTree,这可能应该在您的内存限制范围内工作。要不然我能想到的唯一办法就是用File.listFiles(FileFil

java - Spark 流 : Why internal processing costs are so high to handle user state of a few MB?

根据我们的实验,我们发现当状态超过一百万个对象时,有状态的SparkStreaming内部处理成本会花费大量时间。因此延迟会受到影响,因为我们必须增加批处理间隔以避免不稳定的行为(处理时间>批处理间隔)。它与我们应用的细节无关,因为它可以通过下面的代码重现。花这么多时间处理用户状态的Spark内部处理/基础架构成本到底是什么?除了简单地增加批处理间隔之外,还有其他方法可以减少处理时间吗?我们计划广泛使用状态:每个节点至少100MB左右,以将所有数据保存在内存中,并且每小时只转储一次。增加批处理间隔会有所帮助,但我们希望将批处理间隔保持最小。原因可能不是状态占用的空间,而是大对象图,因为

java - Spark 流 : Why internal processing costs are so high to handle user state of a few MB?

根据我们的实验,我们发现当状态超过一百万个对象时,有状态的SparkStreaming内部处理成本会花费大量时间。因此延迟会受到影响,因为我们必须增加批处理间隔以避免不稳定的行为(处理时间>批处理间隔)。它与我们应用的细节无关,因为它可以通过下面的代码重现。花这么多时间处理用户状态的Spark内部处理/基础架构成本到底是什么?除了简单地增加批处理间隔之外,还有其他方法可以减少处理时间吗?我们计划广泛使用状态:每个节点至少100MB左右,以将所有数据保存在内存中,并且每小时只转储一次。增加批处理间隔会有所帮助,但我们希望将批处理间隔保持最小。原因可能不是状态占用的空间,而是大对象图,因为

无法在MacOS High Sierra上打开SQL编辑器

自从更新MacOSHighSierra以来,我无法在MySQLWorkbench上打开SQL编辑器。当我尝试像往常一样连接到数据库时,我给出了以下提示:但是,几秒钟后,它就消失了。我没有任何错误或任何迹象表明出现任何问题。我已经尝试将应用程序重新下载,但是我得到了相同的结果。编辑:我尝试使用以前的Workbench版本,并且在版本2.6.5上完美运行。看答案版本6.1.7在后续查询中有一个消失的网格错误,该查询已固定在6.2.^但6.2也不在高级塞拉利昂工作。我找到6.0.8HightSierra可以正常工作。这是归档版本的链接:MySQLWorkbench版本(如果您一次加载超过1000个结

java - 使用 Hibernate 时如何避免警告 "firstResult/maxResults specified with collection fetch; applying in memory!"?

我在服务器日志中收到警告“firstResult/maxResultsspecifiedwithcollectionfetch;applyinmemory!”。但是一切正常。但我不想要这个警告。我的代码是publicemployeefind(intid){return(employee)getEntityManager().createQuery(QUERY).setParameter("id",id).getSingleResult();}我的查询是QUERY="fromemployeeasempleftjoinfetchemp.salaryleftjoinfetchemp.depa

java - 使用 Hibernate 时如何避免警告 "firstResult/maxResults specified with collection fetch; applying in memory!"?

我在服务器日志中收到警告“firstResult/maxResultsspecifiedwithcollectionfetch;applyinmemory!”。但是一切正常。但我不想要这个警告。我的代码是publicemployeefind(intid){return(employee)getEntityManager().createQuery(QUERY).setParameter("id",id).getSingleResult();}我的查询是QUERY="fromemployeeasempleftjoinfetchemp.salaryleftjoinfetchemp.depa