我正在将C#项目转换为C++，并且对使用后删除对象有疑问。在C#中，GC当然负责删除对象，但在C++中，它必须使用delete关键字显式完成。我的问题是，是否可以只跟踪每个对象在整个方法中的用法，然后在它超出范围(即方法结束/重新分配)时立即将其删除？我知道GC在删除之前会等待一定大小的垃圾(~1MB)；它这样做是因为使用delete时有开销吗？由于这是我正在创建的游戏，因此每秒可能会创建和删除大量对象，因此最好跟踪超出范围的指针，一旦该大小达到1MB就删除指针？(作为旁注:稍后当游戏被优化时，对象将在启动时加载一次，因此在游戏过程中没有太多可删除) 最佳答
我有一个项目需要“n”个进程才能解决问题。每个从属进程执行相同的代码。当某个条件出现时，该进程需要以非阻塞方式通知所有其他进程。其他进程也需要以非阻塞的方式接收这个消息。有没有一种方法可以不用线程化一个单独的循环？ 最佳答案 我已经有一段时间没有使用MPI了。但是I函数是非阻塞的。也许是这样的:intcomm_size=comm.Get_size();intcomm_rank=comm.Get_rank();int*data=newint[comm_size];while(some_condition){//Duringeachit
我刚刚看过HerbSutter的FutureC++演讲，其中提到他和其他一些人正在研究垃圾收集提案。Straustrup已经提到了支持最少垃圾收集的几个原因。我还找到了一个:http://c2.com/cgi/wiki?AlgorithmsThatDemandGarbageCollection我试图在谷歌上搜索有关future垃圾收集实现细节的信息，但只发现旧提案(2005-2007)相应地，垃圾收集将通过特殊类型的指针(类似于C++\CLI和C++\CX我猜).但是现在是什么？有人可以为我澄清一下吗？future的C++中会有什么样的垃圾回收？链接到一些有用的和新的文章以及带有技术细
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有没有办法在Google的V8引擎上手动启动垃圾收集器？我找不到任何引用资料。通常GC支持此功能。 最佳答案 您可以将v8::HEAP->CollectAllGarbage函数公开给通过命令标志--expose_gc全局JavaScript命名空间。然后只需调用gc();。您可以通过以下语句强制从C++进行垃圾回收:while(!V8::IdleNotification()){};引用资料:http://code.google.com/p/v8/source/browse/trunk/src/extensions/gc-extens
很长一段时间以来，我一直在思考如何在我的下一个项目中管理内存。这是用C/C++编写DSL。这三种方式都可以。引用计数C或C++。收集垃圾C.在C++中，将类和结构从一个堆栈复制到另一个堆栈，并使用某种GC单独管理字符串。社区可能已经对这些方法中的每一种都有很多经验。哪个会更快？各自的优缺点是什么？一个相关的问题。malloc/free会比在程序开头分配一大块并在其上运行我自己的内存管理器慢吗？.NET似乎可以做到。但我很困惑，为什么我们不能指望操作系统比我们自己做的更好更快地完成这项工作。 最佳答案 这一切都取决于!这是一个非常开放
有哪些可用于C++的垃圾收集器？你在使用它们中的任何一个吗？结果如何？ 最佳答案 Boost库包括一些shared_ptr东西，基本上充当引用计数垃圾收集器。如果你拥抱RAIIC++设计原则，它和auto_ptr将满足您对“垃圾收集器”的需求。 关于c++-有哪些可用于C++的垃圾收集器？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/465693/
什么是OpenTelemetry？OpenTelemetry是一个开源的可观测性框架，由云原生基金会(CNCF)托管。它是OpenCensus和OpenTracing项目的合并。旨在为所有类型的可观测信号(如跟踪、指标和日志)提供单一标准。https://opentelemetry.iohttps://www.cncf.iohttps://opencensus.ioOpenTelemetry指定了如何收集遥测数据并将其发送到后端平台。通过提供通用的数据格式和API,OpenTelemetry使组织更容易共享和重用遥测数据，从而与各种可观测性工具和平台集成。OpenTelemetry架构促进了灵
项目地址GitHub访问地址：https://github.com/sirupsen/logruslogrus是什么？logrus是go语言的一个日志工具框架，可以设置json或者text格式的日志格式，拥有六种日志级别：debug、info、warn、error、fatal和panic。logrus可以实现什么？自行扩展的Hook机制：允许使用者通过hook的方式将日志分发到任意地方，比如本地的文件，kafka，es和mq等等(可自行实现)可选的日志输出格式：logrus内置了两种日志格式，JSON和Text，如果这两个格式不满足需求，可以自己动手实现接口Formatter，来定义自己的日志
正文：ELK日志收集平台部署Kafka和zookeeper简介Kafka：数据缓冲队列。作为消息队列解耦合处理过程，同时提高了可扩展性。具有峰值处理能力，使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka的特性:高吞吐量：kafka每秒可以处理几十万条消
