我需要使用可用RAM的一部分在Java中缓存对象。我知道其他人问过这个问题，但没有一个回答符合我的要求。我的要求是:简单轻量并不比普通的HashMap慢很多使用LRU，或一些近似于LRU的删除策略我尝试了LinkedHashMap，但它要求您指定最大元素数，而且我不知道需要多少元素才能填满可用RAM(它们的大小会有很大差异)。我目前的做法是使用GoogleCollection的MapMaker如下:Mapcache=newMapMaker().softKeys().makeMap();这看起来很有吸引力，因为它应该在需要更多RAM时自动删除元素，但是有一个严重的问题:它的行为是填满所有
我需要使用可用RAM的一部分在Java中缓存对象。我知道其他人问过这个问题，但没有一个回答符合我的要求。我的要求是:简单轻量并不比普通的HashMap慢很多使用LRU，或一些近似于LRU的删除策略我尝试了LinkedHashMap，但它要求您指定最大元素数，而且我不知道需要多少元素才能填满可用RAM(它们的大小会有很大差异)。我目前的做法是使用GoogleCollection的MapMaker如下:Mapcache=newMapMaker().softKeys().makeMap();这看起来很有吸引力，因为它应该在需要更多RAM时自动删除元素，但是有一个严重的问题:它的行为是填满所有
我目前正在为ArmCortex-M0+微Controller开发固件，我遇到了一个相当有趣的问题。我不是在寻找任何答案，而是想与其他开发人员分享这个问题，这样我就可以(希望)阐明我面临的问题。我将在下面描述它:我有一个程序可以从外部闪存芯片动态加载(正确编译和链接)代码，直接从MCURAM中执行。有趣的是，我在一步步运行时(通过调试器)可以完美执行RAM加载的代码，但在自由运行时它总是会崩溃[正式的HardFault]。我试图禁用所有中断，我仔细检查了指令、内存地址、字节对齐等所有内容，但我仍然无法查明异常的原因。你们中的一些人对可能发生的事情有任何暗示吗？我很想知道更多关于您的经历!
我考虑了引入的基于C++11的枚举位集here.我想出了一些示例程序:#include#include#includetemplateclassFlagSet{private:usingTUNDER=typenamestd::underlying_type::type;std::bitset::max()>m_flags;public:FlagSet()=default;FlagSet(constFlagSet&other)=default;};enumclassTest{FIRST,SECOND};intmain(intargc,char*argv[]){FlagSettestFla
我看过这篇关于从iphone应用程序中检索内存使用情况的文章programmatically-retrieve-memory-usage-on-iphone太棒了!在我的项目中，我想免费检索可用的VRAM，因为我的应用加载了许多纹理，我必须将这些预加载到视频Ram中以进行快速渲染。但是在VM_statistics上我没有查看这些属性:vm_statisticsMANpage非常感谢您的帮助。 最佳答案 如您目前所见，获取GL纹理内存使用的硬性数字非常困难。由于CoreAnimation还将在不“咨询”您的情况下使用GL纹理内存，包括
我有一个带视网膜的MBP13'(2013年底)。此型号有4gb内存、i52.4ghz和128gb闪存驱动器。谁能确定这些规范是不是对一般的Xcode7和iOS应用程序开发来说足够了吗？谢谢! 最佳答案 更新尽管我的回答是关于试水的不错建议，但如果您确实进行了足够的iOS开发以保证获得MBP，我想用肯定的方式更新我的答案，得到一个不错的MBP，MacMini我真的很痛苦构建，想一想，每次你想测试一个变化，你都必须构建，如果那个构建需要一分钟，那肯定不好，尤其是在学习的时候，我很快卖掉了MacMini并在Craigslist上购买了一个
我正在使用具有9个节点的Hadoop集群。我想知道Hadoop集群中datanode的基本配置是什么。我在Namenode和Datanode上使用以下配置。RAM=4GBCores=4Disk=8(Total16GBstoragespace)运行样本排序和字数统计作业以检查hadoop网络性能。我选择的配置是否正确？感谢和问候，阿卜杜勒·纳瓦兹 最佳答案 理论上，您可以使用任何您想要的配置，只要配置正确(以便Hadoop了解服务器功能等)。在实践中，您应该为每台服务器配备至少4GB的RAM(根据我的经验)。内核数量会影响性能，您应该
当运行时修改写入名称节点中的编辑日志文件时，编辑日志文件是否在RAM或本地磁盘上更新 最佳答案 答案都是。首先在磁盘上，然后在RAM上。首先，editslog是一个逻辑实体，而在实际情况下，它可以是许多文件(称为段)，命名约定类似于“edits_xxxxxxxxxxx”，每个文件代表一个特定的操作(称为事务)在HDFS中完成，如追加文件、删除文件等，首先(在磁盘上)更新编辑文件/段，然后更新NN的内存中(RAM中)元数据。此后，内存中的数据将提供给有需要的客户。礼貌:Hadoop-权威指南。
在博文中:http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/how-to-tune-your-apache-spark-jobs-part-2/我用天真的方式来解决它:给定16个内核、64个RAM、8个线程-使用15个内核、63个RAM、6个执行程序。相反，他们推荐17个执行程序、5个内核和19个RAM。我看到他们有一个RAM方程式，但我不知道发生了什么。如果您只在一台机器上运行它(而不是通过HDFS)，这是否仍然适用？感谢帮助 最佳答案 我认为他们很好地解释了为什么here:(查看从幻灯片5开始的幻灯片)
我使用hadoop1.1.1。我的项目正在处理6000多个文档。我的集群包含2个节点:master(CPU:COREi7,RAM:6G)和slave(CPU:COREi3,RAM:12G)。MAPPER的数量是16。当我在洗牌阶段分配REDUCER的数量超过1(即2，...，16)时，RAM开始交换，这会导致我的系统速度显着降低。如何阻止RAM交换？在MAP和REDUCE之间的过程中RAM中保存了什么？有引用吗？非常感谢。 最佳答案 关于大师:6G物理内存；每个进程分配2G；8个映射器和8个缩减器可以同时运行；8x2+8x2，如果所
