我需要了解多核机器中的内存屏障.说我有这个代码
mov [_x], 1; mov r1, [_y]
mov [_y], 1; mov r2, [_x]
现在没有内存栅栏的意外结果是r1和r2在执行后都可以为0.在我看来,为了解决这个问题,我们应该在两个代码中都放置内存栅栏,因为将它放到一个代码中仍然无法解决问题.如下......
mov [_x], 1; memory_fence; mov r1, [_y]
mov [_y], 1; memory_fence; mov r2, [_x]
我的理解是正确的还是我仍然缺少某些东西？假设架构是x86.另外,有人可以告诉我如何在C++代码中放置内存栅栏吗？
假设我在Linux中有一个使用共享库(.so文件)的应用程序.我的问题是这些库中的代码是否会在与主应用程序相同的堆中分配内存,还是使用自己的堆？
例如,.so文件调用中的某些函数malloc是否会使用与应用程序相同的堆管理器或另一个？此外,那些共享内存中的全局数据如何呢？它在哪里？我知道它的应用程序位于bss和数据段中,但不知道它们对于那些共享对象文件的位置.
使用mmap(使用MAP_PRIVATE和MAP_ANONYMOUS)比使用分配内存有什么缺点malloc？对于函数范围内的数据,我会使用堆栈内存,因此不会malloc.
想到的一个缺点是动态数据结构,例如树和链表,您经常需要分配和释放小块数据.使用mmap它会有两个原因,一个用于分配4096字节的粒度,另一个用于要求进行系统调用.
但在其他情况下,你认为哪个malloc更好mmap？其次,我是否过高估计mmap动态数据结构的缺点？
的一个优点mmap超过malloc我能想到的是,内存被立即返回到操作系统,当你这样做munmap,而用malloc/free的,我猜内存uptil数据段断点再也没有回来,但存放回用.
我想在我的部门的高性能计算机(使用8核处理器)上运行一些程序.现在我使用终端ssh使用该机器.机器上安装了Red Hat linux.但我的程序需要在Solaris上运行.我使用Nexenta Solaris for x86.
可以使用qemu通过终端在该机器上运行Nexenta Solaris.我需要说服管理员可以,否则他不会在该机器上安装qemu,因此允许我通过虚拟机使用Solaris.另请注意,我不使用Nexenta Solaris的GUI,只使用命令行.在我的机器中,我使用VMware来运行它.
在调用longjmp()之后,如果自调用setjmp()以来它们的值可能已更改,则不应访问非易失性限定的本地对象.在这种情况下,它们的值被认为是不确定的,访问它们是未定义的行为.
现在我的问题是为什么在这种情况下挥发性工作？不会改变那个volatile变量仍然无法使用longjmp吗？例如,longjmp在下面给出的示例中将如何正常工作？当代码在longjmp之后返回setjmp时,local_var的值不是2而不是1吗？
void some_function()
{
volatile int local_var = 1;
setjmp( buf );
local_var = 2;
longjmp( buf, 1 );
}
所以我试图用Python(Pyspark)学习Spark.我想知道这个功能是如何mapPartitions工作的.这就是输入它所带来的输出和输出.我在互联网上找不到任何合适的例子.可以说,我有一个包含列表的RDD对象,如下所示.
[ [1, 2, 3], [3, 2, 4], [5, 2, 7] ]
我想从所有列表中删除元素2,我将如何使用它mapPartitions.
fork()函数可用于复制多线程进程.如果是这样,所有线程都将完全相同,如果不是,为什么不呢.如果无法通过fork完成复制,还有其他功能可以为我做吗？
我需要在我的程序中有原子变量.以前我在使用std::atomic<int>,但我现在正在使用的平台没有支持C++ 0x的g ++编译器.我使用volatile int它似乎正在工作,因为我还没有在多核系统中遇到竞争条件我正在测试它.
我的问题是,如果volatile int是原子一样std::atomic<int>？此外,它是否会产生内存障碍(我也需要)？
killLinux中的函数是否同步？比方说,我以编程方式调用kill函数来终止进程,它只会在预期进程终止时返回,或者只是发送信号并返回.如果是这种情况,我怎样才能让它等待杀死目标进程？
假设我有以下两个RDD,具有以下键对值.
rdd1 = [ (key1, [value1, value2]), (key2, [value3, value4]) ]
和
rdd2 = [ (key1, [value5, value6]), (key2, [value7]) ]
现在,我想通过键值加入它们,所以例如我想返回以下内容
ret = [ (key1, [value1, value2, value5, value6]), (key2, [value3, value4, value7]) ]
我如何使用Python或Scala在spark中执行此操作？一种方法是使用join,但join会在元组内部创建一个元组.但我希望每个键值对只有一个元组.