我正在尝试找到一种方法来加快Go程序的编译速度。目前大约需要30秒，这使得处理项目变得很慢。当我运行gobuild-v时，我发现大部分时间都花在编译go-sqlite3上。(链接到Csqlite库)。但是，由于这个库永远不会改变，我想知道是否有可能阻止构建工具每次都重新编译它？ 最佳答案 尝试goinstall-agithub.com/mattn/go-sqlite3它将编译的-against-Go-1.3包安装到您的$GOPATH中。现在，您可能在$GOPATH/pkg/下安装了旧版本，因此Go正在为每个构建重新编译它。
我经常使用结构slice。以下是此类结构的示例:typeMyStructstruct{val1,val2,val3inttext1,text2,text3stringlist[]SomeType}所以我将slice定义如下:[]MyStruct假设我有大约一百万个元素，我正在大量使用slice:我经常添加新元素。(元素总数未知。)我时不时地对其进行排序。我也会删除元素(虽然不如添加新元素那么多)。我经常阅读元素并将它们传递(作为函数参数)。元素本身的内容不会改变。我的理解是，这会导致实际结构的大量改组。另一种方法是创建一个指向结构的指针slice:[]*MyStruct现在结构保持在原
我写了一个golang程序，它在运行时使用1.2GB内存。调用gotoolpprofhttp://10.10.58.118:8601/debug/pprof/heap会导致仅使用323.4MB堆的转储。剩余的内存使用情况如何？有没有更好的工具来解释golang运行时内存？使用gcvis我明白了:..和这个堆表单配置文件:这是我的代码:https://github.com/sharewind/push-server/blob/v3/broker 最佳答案 堆配置文件显示事件内存，即运行时认为go程序正在使用的内存(即:尚未被垃圾收集器
我用visualVM连接一个多线程Java应用，线程有4种状态，分别是running、sleeping、wait、Monitor。这个监控状态是什么意思？等待和监控有什么区别？ 最佳答案 这些状态与Thread.State中提到的相同。枚举。正如文档所说，“等待”是指:Athreadisinthewaitingstateduetocallingoneofthefollowingmethods:Object.waitwithnotimeoutThread.joinwithnotimeoutLockSupport.park"Monito
我是Java8的新手。我仍然不深入了解API，但我做了一个小型的非正式基准测试来比较新StreamsAPI与良好的旧Collections的性能。测试包括过滤Integer的列表，并为每个偶数计算平方根并将其存储在DoubleList中。代码如下:publicstaticvoidmain(String[]args){//Calculatingsquarerootofevennumbersfrom1toNintmin=1;intmax=1000000;ListsourceList=newArrayList();for(inti=min;iresult=newLinkedList();//
在听到很多关于MongoDB性能的好消息后，我们决定尝试使用Mongodb来解决我们遇到的问题。我首先将我们在几个mysql数据库中的所有记录移动到mongodb中的单个集合中。这产生了一个包含2900万个文档(每个文档至少有20个字段)的集合，在HD中占用了大约100GB的空间。我们决定将它们全部放在一个集合中，因为所有文档都具有相同的结构，并且我们希望查询和聚合所有这些文档的结果。我创建了一些索引来匹配我的查询，否则即使是简单的count()也需要很长时间。但是，诸如distinct()和group()之类的查询仍然需要很长时间。例子://creationofacompoundin
mongodb2.2引入的聚合框架，相比map/reduce有什么特别的性能提升吗？如果是，为什么以及如何以及多少钱？(我自己已经做过测试，性能差不多) 最佳答案 我亲自运行的每个测试(包括使用您自己的数据)都表明聚合框架比mapreduce快几倍，并且通常快一个数量级。只取您发布的数据的1/10(但不是清除操作系统缓存，而是先预热缓存-因为我想测量聚合的性能，而不是需要多长时间来分页数据)我得到了这个:MapReduce:1,058毫秒聚合框架:133ms从聚合框架中删除$match和从mapReduce中删除{query:}(因
我目前正在使用具有数百万条数据记录的MongoDB。我发现了一件很烦人的事情。当我使用'count()'函数来收集少量的查询数据时，它非常快。但是，当查询的数据集合包含上千甚至上百万条数据记录时，整个系统就会变得很慢。我确保我已为必填字段编制索引。有人遇到过同样的事情吗？您如何改善这一点？ 最佳答案 除了创建正确的索引之外，现在还有另一种优化。db.users.ensureIndex({name:1});db.users.find({name:"Andrei"}).count();如果您需要一些计数器，我建议尽可能预先计算它们。通过
我正在尝试使用sidekiq在后台处理一些请求(它与padrino框架集成)。我的期望是，一旦调用了worker，请求处理程序会立即将答案返回给用户。为了确保它正常工作，我实现了一个worker，它会在完成处理之前打印一些消息并休眠大约44秒(以模拟后台的长时间处理)。令我惊讶的是，请求一直卡在工作人员完成工作之前。只有在那之后，请求处理程序才能向用户返回答案。起初我认为sleep函数可能是问题所在，所以我将sleep函数替换为忙碌的一段时间，但我有相同的行为:请求处理程序挂起，直到工作人员完成其任务。知道为什么会这样吗？您可以看到以下内容:请求处理程序:get:hardworker,
有没有办法在Sidekiqworker中检查perform中的条件，并在不同的时间重新安排作业(并停止执行作业)？defperformifis_it_summer_yet?Bear.wake_em_upelse#rescheduletoperforminafewhoursendend这是一个简单的例子，但在我的用例中有很多针对该条件的计算和网络调用，所以我无法在外部完成 最佳答案 defperformifis_it_summer_yet?Bear.wake_em_upelseself.class.perform_in(1.hour)
