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string.intern（）の競合を避け、メモリフットプリントを低く抑えるにはどうすればよいですか？

かなり大きな（200 MB）XMLファイルを解析していて、それぞれが一連のパラメータ（key = value）を定義するオブジェクトのツリーになっています。このデータ構造はTomcat Webアプリケーションで実行され、これらのパラメータを検索するために使用されます。数か月前に、このサーバーでヒープメモリの問題が検出されました。パラメータのキーと値（ほとんどが非常に冗長）をインターナショナルにす

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Cortex-M4メモリ競合（プログラムに対するDMA）

私はSTM32F4xxコントローラを使用しています。私は、UART（循環バッファ）をバッファするためにDMAを利用してきました。私の懸念は、私のプログラムがDMAと同時に同じメモリ位置にアクセスするときにメモリ競合が発生する場合です。このように競合が起こる可能性がありますか、コントローラがこれを防ぐ手段を持っていますか？ありがとうございました。

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CUDAでの動的割り当て - 手書きソリューションより低い競合？

CUDAを使用すると、グローバルメモリに動的に割り当てることができます。しかし、私はそのmalloc関数のスケーラビリティへの参照を見つけることができませんでした：例えば、メモリのチャンクをあらかじめ割り当ててから、グローバル整数をアトミックにインクリメントしてスレッドに次のメモリチャックを割り当てようとするよりも優れていますか？この最後の「自家製」ソリューションは機能しますが、スケーラビリティに

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Javaでは、2つのクラスが同時に3番目のクラスのメソッドを呼び出すとどうなりますか？

私のプロジェクトでは、クライアントクラスによって呼び出されるゲームクラスがあります。現時点では、ゲームクラスはファイルへのパスを書き込み、クライアントクラスはこのファイルから読み込み内容をクリアします。ここではアクセスの競合が多すぎますので、パスデータを格納するメソッドとして別のクラスを使用したいと考えています。しかし、問題がまだ残っている場合や、ゲームクラスがストレージクラス内のメソッドを呼び出

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howtoは1つのロックの競合率を測定します

私は現在、パートナアプリケーション（.net 4.0、C＃）の競合率に問題があります。私がしたいのは、パーシャルロックを取得できなかった場合、PerfCounterを書くことです。今、私はネットで提供されている全体的なカウンタを持っていますが、一部の選択されたロックに対してPerfCounterを使用したいと考えています。 Profilerなどは私にとっては選択肢ではありません。これは、私が触れ

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非クラスタ構成の石英スケジューラインスタンスからクラスタ化されたquartz1.8.6へのジョブのスケジューリング

私はクラスタ化モードで4つのインスタンスを持つquartz 1.8.6を使用しています。今、私はテーブルQRTZ_LOCKSの競合が高かったのを見ました。私のアプリケーションは、オンラインクライアント用のWebサービスも提供しています。このWebサービスでは、新しいジョブのスケジューリングも行います。さて、私はこれらのWebサービスでタイムアウト例外が発生します。なぜなら、新しいジョブのスケジュー

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スレッドメソッドをスレッドセーフにするには？

私は以下のように、オブジェクトからファイルに内容を書き込む際に1つのメソッドを呼び出す複数のスレッドを持っています。このメソッドをテストするために1つのスレッドを使用すると、ファイルへの出力が期待されます。しかし、複数のスレッドの場合、ファイルへの出力は面倒です。どのようにこのスレッドを安全にするには？ void (Document doc, BufferedWriter writer){

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なぜロックされていない場所に競合があるのですか？

Visual Studio 2010でソフトウェアの並行性プロファイルを実行し、ロック内にないコード行にいくつかの競合が検出されました。配列を作成するための新しい操作、またはスレッドローカルDynamicMethod.Invoke呼び出しと言ってください。いくつかの競合は単純な割り当てにあります。なぜ私のコードでロックされているべきではないので、これらの行が意図を引き起こすのか理解できませんでした

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複数のユーザーが同じフォルダにアクセスできないようにするC＃

現在、C＃で小さなアプリケーションを作成して、画像のバッチを処理してPDFに入れる処理を行っています。イメージの各バッチは、ネットワーク共有上の独自のフォルダに格納されます。このアプリケーションを使用すると、PDFを作成する前に、1つのバッチからランダムな数の画像に対してQAチェックを実行できます。たいていの場合、4〜6人のユーザーがこのアプリケーションを個々のデスクトップで実行し、画像バッチが保

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コンテナのディスクI/O率を下げる

仮想マシンを実行するDockerコンテナがいくつかあります。ディスクI/Oスループットを他のリソースに実際に負荷をかけることなくすべてのコンテナに均等に20％（すなわち、CPU）を機械上に置く。各コンテナの重量を変更することでcgroupを変更できることを理解しています。ただし、Dockerコンテナには、特定のリソースの使用を制限しても、そのリソースに対して他のプロセスが競合していない場合は、