我有一个从文件中顺序读取数据的应用程序。有些是直接从指向mmaped文件的指针读取的，而其他部分是从文件memcpyed到另一个缓冲区的。我注意到在我需要的所有内存(1MBblock)中执行较大的memcpy时性能很差，而在执行大量较小的memcpy调用时性能更好(在我的测试中，我使用了4KB的页面大小，运行了1/3的时间。)我认为问题是使用大型memcpy时出现大量重大页面错误。我尝试了各种调整参数(MAP_POPUATE、MADV_WILLNEED、MADV_SEQUENTIAL)，但没有任何明显改善。我不确定为什么许多小的memcpy调用应该更快；这似乎违反直觉。有什么办法可以改
我有一些需要解析的大文件，人们一直在推荐mmap，因为这样可以避免将整个文件分配到内存中。但是看着“顶部”，它看起来确实像我将整个文件打开到内存中，所以我想我一定是做错了什么。'顶级节目>2.1gig'这是一个显示我在做什么的代码片段。谢谢#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){structstatsb;char*p,*q;//openfiledescriptorintfd=open(argv[1],O_RDO
可以从linux2.6.30+下的用户空间访问(非共享)mmap页面的脏度吗？欢迎使用特定于平台的hacks和kludges。理想情况下，我正在寻找一个位数组，mmap'ed区域的每页(4kB?)一个位，如果在该区域被mmap'ed后已写入该页面，则设置这些位。(我知道，进行写入的进程可以跟踪这些信息-但如果内核仍然这样做，这样做似乎很愚蠢。)谢谢，克里斯。 最佳答案 参见/proc/*/pagemap和/proc/kpageflags接口(interface)。首先告诉你一个地址的PFN，第二个告诉你给定PFN的脏位。参见fs/p
我有一个非常大的文件，我正在尝试使用mmap打开它，但它给我的权限被拒绝。我尝试了os.open的不同标志和模式，但它对我不起作用。我做错了什么？>>>importos,mmap>>>mfd=os.open('BigFile',0)>>>mfile=mmap.mmap(mfd,0)Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inmmap.error:[Errno13]Permissiondenied>>>(使用内置的open()通过python文档示例工作，但它似乎在读写模式下都打开了多个文件句柄。我只需要mmap.mmap方法是文件号，所以我
我正在使用Python的multiprocessing模块来并行处理大型numpy数组。数组在主进程中使用numpy.load(mmap_mode='r')进行内存映射。之后，multiprocessing.Pool()fork进程(我猜)。一切似乎都运行良好，除了我得到如下行:AttributeError("'NoneType'objecthasnoattribute'tell'",)in``ignored在单元测试日志中。尽管如此，测试还是通过了。知道那里发生了什么吗？使用Python2.7.2、OSX、NumPy1.6.1。更新:经过一些调试，我找到了一个代码路径的原因，该路径使
今天切换环境进行调试，某一个接口突然出现报错：javax.net.ssl.SSLException:UnabletoparseTLSpacketheaderatcom.android.org.conscrypt.ConscryptEngine.unwrap(ConscryptEngine.java:807)atcom.android.org.conscrypt.ConscryptEngine.unwrap(ConscryptEngine.java:747)atcom.android.org.conscrypt.ConscryptEngine.unwrap(ConscryptEngine.jav
我的应用程序通过IMAP下载邮件并将它们存储在MySQL数据库中。早些时候，我支持最大10MB的邮件大小，因此存储邮件内容的“mediumtext”列就足够了。现在我需要支持最大30MB的邮件。所以我将列的数据类型更改为“大文本”。昨天存储了一封大小为25MB的邮件。之后，每当我执行mysqldump命令时，它都会抛出错误:mysqldump:Error2020:Gotpacketbiggerthan'max_allowed_packet'byteswhendumpingtable`ib_mailbox_backup`atrow:3369第3369行包含25MB邮件。在MySQL配置中
我想为Linux嵌入式系统上运行的服务(守护程序)使用的少数参数添加网络控制。不需要过程调用，每个参数都可以以非常自然的方式轮询。共享内存似乎是一种很好的方式，可以将网络代码排除在守护进程之外，并将共享访问限制为一组经过精心控制的变量。由于我不希望部分写入导致从未写入的值的可见性，我正在考虑使用std::atomic和std::atomic.但是，我担心std::atomic可能以仅适用于C++11线程而不适用于多个进程的方式实现(可能甚至不适用于OS线程)。具体来说，如果实现使用存储在共享内存块之外的任何数据结构，在多进程场景中这将失败。我确实看到了一些要求std::atomic不会
我有一个并行读取150-200个文件(4-10GB)的Linux应用程序。每个文件依次以小块、可变大小的block读取，每个block通常小于2K。我目前需要从一组文件中保持超过200MB/s的读取速率。磁盘处理得很好。预计需要超过1GB/s(目前超出磁盘的范围)。我们已经实现了两种不同的读取系统，它们都大量使用posix_advise:首先是一个mmaped读取，我们在其中映射整个数据集并继续读取要求。第二个是基于read()/seek()的系统。两者都运行良好，但仅适用于中等情况，read()方法可以更好地管理我们的整体文件缓存，并且可以很好地处理100GB的文件，但严重受限于速率
这个问题在这里已经有了答案:9年前关闭。PossibleDuplicate:mmap()vs.readingblocks我听说(在互联网某处阅读)mmap()比顺序IO快。这样对吗？如果是，那么为什么它更快？mmap()不是按顺序阅读。mmap()必须从磁盘本身获取与read()相同的内容是否映射区域不是连续的-所以没有DMA(?)。所以mmap()实际上应该比read()慢从文件？我上面的哪个假设是错误的？ 最佳答案 Iheard(readitontheinternetsomewhere)thatmmap()isfastertha
