我有一个持续访问但很少更改的SQL表。Table按UserID分区，每个用户在表中有多条记录。我想节省数据库资源并将此表移动到更靠近某种内存缓存中的应用程序。进程内缓存过于占用内存，因此它需要在应用程序外部。事实证明，由于在Redis中对表进行序列化和反序列化的开销，Redis等键值存储效率低下。我正在寻找可以将此表(或数据分区)存储在内存中的东西，但让我只查询我需要的信息，而无需为每次读取序列化和反序列化大块数据。有什么可以提供支持高速缓存查询的OutofProcessinmemory数据库表吗？搜索表明ApacheIgnite可能是一个可能的选择，但我正在寻找更明智的建议。
我正在使用Go(v1.0.2)开发一个小程序。我正在尝试将行加载到内存中，我可以通过索引(一行的第一列)调用它。为了节省空间，我用zlib压缩了每一行。行按block分组。项目是从文件中加载的。一个项目由一条线表示。这条线有很多属性，用表格分隔。它工作得很好，但目前确实很慢。我花了将近50秒来加载一个40Mb的文件!(请注意，如果我禁用“压缩”部分，则只需要0.87秒)。我显然做错了什么，但我找不到什么。请注意，我是这门语言的初学者。注意:我卡在了Go1.0.2上，无法更新。packagemainimport("bytes""compress/zlib""encoding/json""
我想写日志文件，非结构化格式(一次一行)，使用mmap(为了速度)。最好的程序是什么？我是否打开空文件，截断到1页大小(写入空字符串以调整文件大小？)，然后mmap-并在mmap区域已满时重复？我通常使用mmap来编写固定大小的结构，通常一次只写一页，但是这是用于使用mmap编写日志文件(0.5-10Gb的任何地方)但不确定是什么填充第一个mmaped区域后的最佳实践-munmap，调整文件大小truncate和mmap下一页？在将日志写入内存区域时，我会跟踪大小和msync，一旦我到达映射内存区域的末尾，正确的处理是什么？假设我永远不需要返回或覆盖现有数据，所以我只将新数据写入文件。
已结束。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想要改进这个问题？Updatethequestion所以它是on-topic堆栈溢出。关闭9年前。Improvethisquestion我想知道在LAMP堆栈上构建典型网站时，如何优化它以实现最佳加载时间。我正在描绘一个典型的数据库驱动网站。这是一个高级外观，可能会引起问题，让我将其分解为堆栈的每一层。L-在系统级别，(设置和文件系统)您可以做些什么来提高速度？我能想到的一件事是图像大小，这里的压缩可以帮助优化任何东西吗？A-在网络服务器中必须有大量与网站速度相关的设置。不是我的强项。可能很大程度上取决于同时运行的网站数量。M-M
在使用Android时，我丢失了传入USB数据流上的数据，而在Windows中读取同一设备/流时我不会丢失这些数据。(我知道Android不是实时操作系统，但Windows也不是，而且Windows在“跟上”数据方面没有问题。)我使用具有内置4K缓冲区的FTDI2232H芯片以大约3.5MB/秒的速度输入数据。libusb中的bulk_transfer调用一次可以请求16K，因此Android需要每4ms左右获取USB缓冲区的内容。我尝试过:用Java和C编写，将线程(和/或进程)优先级提高到最高，同步和异步例程，我什至为每个USB读取传递一个单独的缓冲区，所以我什至不必须在连续读取之
我刚刚阅读了两篇关于这个主题的文章，它们提供的信息不一致，所以我想知道哪一篇是正确的。也许两者都是正确的，但在什么情况下？first一种说法是我们每次获取一个页面大小Thecachecontrollerisalwaysobservingthememorypositionsbeingloadedandloadingdatafromseveralmemorypositionsafterthememorypositionthathasjustbeenread.Togiveyouarealexample,iftheCPUloadeddatastoredintheaddress1,000,the
已结束。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想要改进这个问题？Updatethequestion所以它是on-topic堆栈溢出。关闭11年前。Improvethisquestion为什么我们需要缓存在CacheMemory中？为什么RAM内存不能像寄存器一样快，高速缓存或高速缓存不能像RAM内存(4GB)一样大，以便所有内容都可以在缓存中？有什么好的文章/书籍可以理解这些概念吗？ 最佳答案 更快的东西每比特成本更高。所以你有一个递减的存储链，从一端的几个寄存器，通过几级缓存，一直到RAM。每个级别都比以前的级别更大且速
目录一.LVDS的简介二.差分信号抗噪特性三.SelectIO资源的介绍四.SelectIOIP核的仿真验证一.LVDS的简介由于系统功能实现日益增多，主控芯片的外围芯片也越来越多，因此主控芯片的引脚资源相对变得紧俏，在数字系统互联的设计中，并行传输的方式将会被高速串行传输逐步替代。而在串行传输标准中，低电压差分信号传输（LVDS）接口具有高速率、低功耗、低噪声和低电磁干扰等优点，广泛应用于高速数字系统设计中。低压差分信号相对于单端的传送具有较高的噪声抑制功能，其较低的电压摆幅允许差分对线具有较高的数据传输速率，消耗较小的功率以及产生更低的电磁辐射。LVDS：LowVoltageDiffere
我有一个渲染部分的循环1000.timesdo|i|renderpartial:'test',locals:{i:i}end这真的很慢，foreach渲染调用最多0.1毫秒，即使部分只打印出imy_partial=render_to_method(partial:'test')1000.timesdo|i|my_partial(locals:{i:i})end现在这应该以更快的方式做同样的事情吧？但我不知道该怎么做。更新:我试过这样做:Haml::Engine.new(File.read(File.expand_pathFile.dirname(FILE)+"/../table/#{c
我研究了这本深刻的指南，它确实帮助我掌握了语言挺快的。之后，我开始解决一些编码难题使用ruby。习惯我的感觉对我有很大帮助。我被一个这样的谜题困住了。我很容易解决它，因为它是非常简单，但解决方案被拒绝(由主机网站)错误“超时”!我知道Ruby无法竞争以C/C++的速度，但它必须能够在接受的网站上回答一个小谜题Ruby中的解决方案？puzzle只是一个普通的排序。这是我的解决方案array||=[]gets.to_i.timesdoarray我的问题是，有没有其他方法可以用Ruby实现高速排序？我在这里使用基本的Array#sort，但有没有办法更快地完成它，即使这意味着更多的代码行？
