我想要以下
这是我的代码,显然没有实现我的目标。
var my_shared_var;
var cluster = require('cluster');
var numCPUs = require('os').cpus().length;
if (cluster.isMaster) {
// Load a large table from file and save it into my_shared_var,
// hoping the worker processes can access to this shared variable,
// so that the worker processes do not need to reload the table from file.
// The loading typically takes 15 seconds.
my_shared_var = load('path_to_my_large_table');
// Fork worker processes
for (var i = 0; i < numCPUs; i++) {
cluster.fork();
}
} else {
// The following line of code actually outputs "undefined".
// It seems each process has its own copy of my_shared_var.
console.log(my_shared_var);
// Then perform query against my_shared_var.
// The query should be performed by worker processes,
// otherwise the master process will become bottleneck
var result = query(my_shared_var);
}
我尝试将大表保存到MongoDB中,以便每个进程都可以轻松访问数据。但是表的大小是如此之大,以至于即使有索引,MongoDB仍需要约10秒才能完成我的查询。这太慢了,不能被我的实时应用程序接受。我也尝试过Redis,它可以将数据保存在内存中。但是Redis是一个键值存储,我的数据是一个表。我还编写了一个C
++程序将数据加载到内存中,查询用时不到1秒,因此我想在node.js中进行仿真。
python多进程共享一个可操作的变量, 如何保证原子操作? 我的需求 目前有多组数据需要执行计算型任务, 每执行完一组数据就要给java通知并传递生成的结果文件, 并且我要在把所有任务都执行完的时候(也就是最后一组数据执行完的时候)告诉java本轮次数据全部执行完毕, java那边就要去整体做数据库入库的操作。 我的设想 多进程之间维护一个整型数值, 在执行完一组数据的时候自增1, 并在通知ja
本文向大家介绍tensorflow 声明和初始化可变张量,包括了tensorflow 声明和初始化可变张量的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 示例 当值需要在会话中更新时,使用可变张量。这是在创建神经网络时将用于权重矩阵的张量类型,因为这些值将在训练模型时更新。 可以使用或函数声明可变张量。建议使用,因为它提供了更大的灵活性,例如:tf.Variable()tf.get_variable()
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