我想使用Java fork join来解决递归问题,但我不想为每个递归步骤显式地创建一个新的任务实例。原因是太多的任务等同于太多的对象,它们在几分钟的处理后填满了我的内存。
我在Java 6中有以下解决方案,但是有更好的Java 7实现吗?
final static AtomicInteger max = new AtomicInteger(10); // max parallel tasks
final static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(....);
private void submitNewTask
在考虑了最小化应用程序大小的方法后,我想知道..
public int;
public boolean;
其中一个比另一个占用更多的内存吗?
如果相反,它们是:
public int = 0;
public boolean = false;
有什么不同吗?
使用整数而不是布尔值(1&2 )怎么样?这样会占用更少的内存/空间吗?
我是GCP和Deep Learning VM的新手。我得到它是为了训练一些深度学习模型。当在google cloud jupyter笔记本上训练时,它崩溃了,因为它无法将输入张量从GPU复制到CPU:具体如下: InternalError: Failed copying input tensor from /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 in order to run TensorDataset: Dst tensor is not ini
我正在尝试构建一些对象并将它们插入到数据库中。必须插入的记录数量很大~数百万条。插入是分批完成的。我遇到的问题是,我需要初始化新对象以将它们添加到列表中,最后,我将批量插入到列表的数据库中。因为我正在初始化大量的对象,所以我的计算机内存(RAM)被填满了,它几乎冻结了所有东西。问题是:从内存的角度来看,我应该初始化对象还是将它们设置为空?另外,我也在尝试使用相同的对象引用。我做得对吗?
代码:
QACompleted completed = new QACompleted();
QAUncompleted uncompleted = new QAUncompleted();
QAText re
我有一个网站的问题,这是一个新的项目,每天约500独立访问者。其中一些访问者在同一时间访问网站,我现在正试图告诉100名在线访问者。
w3wp.exe的内存使用率从预期开始,当我在几个小时后查看服务器状态时,内存使用率超过500M。
因此,我决定缓存输出并提高性能。(如果你对ram问题有任何建议,建议,请让我知道,我是mvc 3的新手)
我给我拥有的所有控制器添加了OutputCache属性,然后我意识到有一个问题。我使用cookies来制作多语言的网站,我有一个关于记录用户信息的部分。我认为当用户登录或退出时,它必须取消缓存和缓存它。
public override string G
我有我的Ubuntu20.04服务器和许多加密货币守护进程,在这个服务器中我只有这样的负载。有时,服务器将耗尽这些守护进程的内存,即使我在交换分区中有足够的内存,这就是一个例子:
📷
我想服务器正在耗尽内存,因为RAM几乎已经满了,我想减少内存RAM中的负载,将某些内容更改为交换分区,这有可能吗?或者还有另一种最好的方法来帮助服务器不耗尽内存?
谢谢。
编辑:
free -h输出:
total used free shared buff/cache available
Mem: 62Gi
我有一个Jetty服务器,用于我正在开发的应用程序的websocket连接。唯一的问题是Jetty消耗了太多的虚拟内存(!2.5 of的虚拟内存)和大约650RES。
我的问题是,如上所述,大多数内存(大约12 of )不是堆大小,因此分析它并理解发生了什么变得更加困难。
关于如何理解12 Do的消耗以及如何找出内存泄漏或服务器的任何其他问题,您有什么建议吗?
我想证明我所说的虚拟内存是什么意思(因为我的理解可能是错误的)。当我运行top时,虚拟内存是"VIRT“。下面是我得到的结果:
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIM
我有一个包含1500000个多边形的shapefile,我需要找到每个多边形并将其与不同的网格相交。 我创建了一个简单的程序,从多边形到多边形的交叉点(具有多处理), pool = mp.Pool()
for index,pol in shapefile.iterrows():
# Limits each polygon in shapefile
ylat = lat_gridlimits
xlon= lon_gridlimits
args.append((dgrid,ylat,xlon,pol,index))
我今天在业余时间工作,发现有人在共享机器上使用不合理的内存和GPU内存,他们在休假时离开运行的进程。我知道他们备份他们的结果,脚本可以随时恢复,所以我想杀死它,以运行我自己的东西。
服务器正在运行CentOS版本7.9.2009。
如果有关系,我想要杀死的脚本是运行启用检查点的PyTorch和TensorFlow培训脚本。
我尝试过的一种方法是分配大量内存,其他进程只需正常运行即可获得OOM,但并不十分成功。
l = []
n = int(1e5)
import time
while n > 0:
try:
l.append(' ' * n)