这个问题在这里已经有了答案:Waituntilallpromisescompleteevenifsomerejected(20个答案)关闭4年前。我正在使用async/await并行触发多个api调用:asyncfunctionfoo(arr){constresults=awaitPromise.all(arr.map(v=>{returndoAsyncThing(v)}))returnresults}我知道，与loops不同，Promise.allexecutesin-parallel(即等待结果部分是并行的)。但是Ialsoknowthat:Promise.allisrejecte
当测试从API调用的数据库过程时，当它按顺序运行时，它似乎在~3秒内始终如一地运行。但是我们注意到，当多个请求同时进入时，这可能需要更长的时间，从而导致超时。我正在尝试将“一次多个请求”的情况重现为gotest。我尝试了-parallel10去测试标志，但是thetimings在~28s时是一样的。我的benchmarkfunction有问题吗？？funcBenchmark_RealCreate(b*testing.B){b.ResetTimer()forn:=0;n否则我如何才能实现我所追求的目标？ 最佳答案 -parallel标
我正在我的VirtualBoxedUbuntu11.4上测试这段Go代码packagemainimport("fmt";"time";"big")varcchan*big.Intfuncsum(start,stop,stepint64){bigStop:=big.NewInt(stop)bigStep:=big.NewInt(step)bigSum:=big.NewInt(0)fori:=big.NewInt(start);i.Cmp(bigStop)Ubuntu可以访问我所有的4个内核。我通过同时运行多个可执行文件和系统监视器来检查这一点。但是当我尝试运行这段代码时，它只使用一个内核
1.并行控制器ParallelController插件安装方法1：Jmeter工具Options>PluginsManagers>搜索ParallelController勾选进行安装方法2：将jmeter-parallel-0.11.jarjmeter安装目录的\lib\ext目录下2.使用操作添加并行控制器bzm-ParallelController，该控制器下所有的请求都会并行发送注意：勾选Generateparentsample，这样生成的报告才能看到该事务并行控制器中另外一个设置Limitmaxthreadnumber：限制最大的线程数，这里设置为4。执行后看到同时执行的sampler
我有一个电话列表，我的Twilio应用必须经常调用这些电话。我有一个每分钟运行一次的cron作业，它列出了计划在下一分钟调用的所有电话。该列表包括计划在下一分钟运行的调用以及在过去一小时内未正确完成的调用。对于列表中的每个电话，我都有看起来像这样的代码(在Ruby中)来启动将并行运行的电话列表(列表“电话”)，并且此代码段每分钟运行一次。phones.eachdo|phone|callbackurl="http://myapp.com/twiliocallback?phone=#{phone.id}"data={:from=>'16135551234',:to=>phone.numbe
假设您正在开发一个产品，并且您意识到某些代码足够通用，可以提取到一个gem中。因此，您创建一个新项目，构建gem，将其发布到Rubygems，然后在主项目的Gemfile中引用它。然后您会发现gem与您的产品交互方式的一个小错误。每次进行修复时，在本地构建和安装gem大约需要15秒。您如何最大限度地减少这种情况以实现快速的开发/测试周期？(此外，本地构建的gem的版本号似乎可能与您推送到Rubygems的内容相矛盾，从而导致混淆。)有关此主题的最佳实践指南吗？ 最佳答案 bundler不仅仅知道如何从rubygems中获取gem
如果输入大小太小，库automaticallyserializestheexecutionofthemapsinthestream，但这种自动化没有也不能考虑map操作的繁重程度。有没有办法强制parallelStream()真正并行化CPUheavy映射？ 最佳答案 似乎存在根本性的误解。链接的问答讨论了流显然不能并行工作，因为OP没有看到预期的加速。结论是，如果工作负载太小，并行处理没有任何好处，不会自动回退到顺序执行。其实恰恰相反。如果你请求并行，你就会得到并行，即使它实际上降低了性能。在这种情况下，实现不会切换到可能更高效的
我尝试使用线程和模板编写并发合并的并行实现。相关代码在下面列出。我将性能与C++STL进行了比较。当没有产生任何线程时，我的代码比std::sort慢6倍。使用变量maxthreads(和/或FACTOR)，我只能使性能提高一倍，因此在最佳情况下，我的速度比std::sort慢3倍。我已经在16核多处理器计算机上尝试了该代码。htop显示了按预期方式使用内核，但是为什么缺乏性能，而我却没有感觉到整个运行时的并行性？有错误吗？谢谢您的答复。#defineFACTOR1staticunsignedintmaxthreads=FACTOR*std::thread::hardware_conc
是否适合包含函数调用的并行化循环，还是在内部进行基本操作的循环并行化更方便。例如，将并行化指令放在下面是否合适？main(){..#ompparalel..for(i=0;i谢谢WillRichard和Phkahler，这些评论很有帮助，我将深入研究rchrd建议的书。但在一天结束之前，我希望尽可能将现有的C代码(实际上是一个位于程序顶部的大循环)与openMP并行化。在这一点上，我需要一些帮助来至少使循环的某些部分并行化。为简单起见，我如何才能使它的一部分并行工作，而不是将整个循环内容并行化for(itoN){work1()--(serial)work2()--(serial)Wor
我正尝试在C++中实现一个future调用机制。虽然这只是一个测试代码(制作有点匆忙)，但我打算在我正在使用的一种语言的运行时使用类似的东西来实现透明并行。我已经干掉了我正在处理的代码以使其更小一些，尽管它仍然很大:#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacestd::chrono;//--------------------------------------------------------------
