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c# - C# 的并行编程模式?

随着英特尔为台式机推出六核(6)处理器,看来我们不能再等待微软让多核编程变得“容易”了。我刚订购了一份JoeDuffy的书Windows上的并发编程。这看起来是一个很好的起点,不过,我希望你们中的一些一直以多/多核心系统为目标的人能给我指出一些已经或将会对你们的项目有所帮助的好资源?您已经给出了一些很好的答案,但是让我补充一下我所说的“优质资源”的意思。仅仅因为我们有6、12或48个内核并不意味着我们的应用程序将受益于尝试使用所有这些内核。我一直听说,当我们的系统中有过多的内核时,当前的编程范式将会发生变化。我应该阅读哪些博客/书籍才能最好地理解这些模式以及何时使用它们。是否有任何好的

c# - .Net中的Dictionary在并行读写时是否有可能导致死锁?

我正在玩TPL,并试图找出通过并行读取和写入同一个字典可以造成多大的困惑。所以我有这段代码:privatestaticvoidHowCouldARegularDicionaryDeadLock(){for(vari=0;i();Enumerable.Range(0,1000000).ToList().AsParallel().ForAll(n=>{if(!dictionary.ContainsKey(n)){dictionary[n]=n;//write}varreadValue=dictionary[n];//read});}catch(AggregateExceptione){e.

c# - .Net中的Dictionary在并行读写时是否有可能导致死锁?

我正在玩TPL,并试图找出通过并行读取和写入同一个字典可以造成多大的困惑。所以我有这段代码:privatestaticvoidHowCouldARegularDicionaryDeadLock(){for(vari=0;i();Enumerable.Range(0,1000000).ToList().AsParallel().ForAll(n=>{if(!dictionary.ContainsKey(n)){dictionary[n]=n;//write}varreadValue=dictionary[n];//read});}catch(AggregateExceptione){e.

c# - 有没有办法*防止* ReSharper 并行运行程序集的单元测试?

我在单元测试设置中看到一个选项“并行运行最多1|2”个程序集”,但将其设置为“1”似乎仍然并行执行单个程序集的测试。有没有办法禁用完全并行执行?这是ReSharper6.1。 最佳答案 您可以尝试在此处查看堆栈溢出答案HowtorunNUnittestfixturesserially?但是,似乎您需要这样做可能是由测试依赖性插入的。要么需要访问公共(public)资源,要么需要将一个测试的输出作为另一个测试的输入。如果是这种情况,请考虑重构您的测试/代码以消除依赖性。通常这可以通过使用模拟框架(Moq、RhinoMocks等)来完成

c# - 有没有办法*防止* ReSharper 并行运行程序集的单元测试?

我在单元测试设置中看到一个选项“并行运行最多1|2”个程序集”,但将其设置为“1”似乎仍然并行执行单个程序集的测试。有没有办法禁用完全并行执行?这是ReSharper6.1。 最佳答案 您可以尝试在此处查看堆栈溢出答案HowtorunNUnittestfixturesserially?但是,似乎您需要这样做可能是由测试依赖性插入的。要么需要访问公共(public)资源,要么需要将一个测试的输出作为另一个测试的输入。如果是这种情况,请考虑重构您的测试/代码以消除依赖性。通常这可以通过使用模拟框架(Moq、RhinoMocks等)来完成

并行计算框架Polars、Dask的数据处理性能对比

在Pandas2.0发布以后,我们发布过一些评测的文章,这次我们看看,除了Pandas以外,常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比测试。本文我们使用两个类似的脚本来执行提取、转换和加载(ETL)过程。测试内容这两个脚本主要功能包括:从两个parquet文件中提取数据,对于小型数据集,变量path1将为“yellow_tripdata/yellow_tripdata_2014-01”,对于中等大小的数据集,变量path1将是“yellow_tripdata/yellow_tripdata”。对于大数据集,变量path1将是“yellow_tripdata/yellow_tripdata

Flink自定义source(单并行度和多并行度)

文章目录1.Source简介2.Flink预定义的Source3.自定义单并行度Source4.自定义多并行度SourceDataStream是Flink的较低级API,用于进行数据的实时处理任务,可以将该编程模型分为Source、Transformation、Sink三个部分,如下图所示。本文来介绍常用的并行度Source和多并行度Source。1.Source简介source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source。flink提供了大量的已经实现好的source方法

Flink自定义source(单并行度和多并行度)

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Java多线程 - 定时器-并发与并行-线程生命周期

文章目录多线程补充定时器并发和并行线程的生命周期多线程补充定时器定时器介绍:定时器是一种控制任务延时调用,或者周期调用的技术。作用:闹钟、定时邮件发送。定时器实现方式:方式一:Timer方式二:ScheduledExecutorServiceTimer定时器构造器和方法如下:构造器说明publicTimer()创建Timer定时器对象publicstaticvoidmain(String[]args){//创建一个定时器任务Timertimer=newTimer();}方法说明schedule(TimerTasktask,longdelay,longperiod)开启一个定时器,按照计划处理T

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