我已经实现了一个小的IO类，它可以从不同磁盘上的多个相同文件读取(例如，包含相同文件的两个硬盘)。在顺序情况下，两个磁盘平均读取文件的速度为60MB/s，但是当我进行交错操作时(例如4k磁盘1、4k磁盘2然后组合)，有效读取速度降低到40MB/s而不是增加？上下文:Win7+JDK7b70、2GB内存、2.2GB测试文件。基本上，我尝试以穷人的方式模仿Win7的ReadyBoost和RAIDx。在核心中，当向类发出read()时，它会创建两个带有指令的可运行程序，以从特定位置和长度读取预先打开的RandomAccessFile。使用执行程序服务和Future.get()调用，当两者都完

#include#include#include#include#include#include#include#include#includetemplatedoubletiming(Task&&t,typenamestd::result_of::type*r=nullptr){usingnamespacestd::chrono;autobegin=Clock::now();if(r!=nullptr)*r=std::forward(t)();autoend=Clock::now();returnduration_cast>(end-begin).count();}templated

在简短教程中here，在第5步中分配了一个委托(delegate):ifletnav=segue.destinationas?UINavigationController,letclassBVC=nav.topViewControlleras?ClassBVC{//'self'isClassAVCwhichhasbeendelegated.classBVC.delegate=self}我发现很难遵循这些陈述，所以只写是不是一个很大的缺点:letnav=segue.destinationas?UINavigationControllerletclassBVC=nav?.topViewCo

我正在尝试解析在一个目录中找到的许多文件，但是使用多处理会减慢我的程序。#CallingmyparsingfunctionfromClient.L=getParsedFiles('/home/tony/Lab/slicedFiles')按照python文档中的这个例子:frommultiprocessingimportPooldeff(x):returnx*xif__name__=='__main__':p=Pool(5)print(p.map(f,[1,2,3]))我写了这段代码:frommultiprocessingimportPoolfromapi.ttypesimport*im

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