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多线程的应用
多线程的应用
并行与并发
单核 cpu 下，线程实际还是串行执行的。操作系统中有一个组件叫做任务调度器，将 cpu 的时间片（windows下时间片最小约为 15 毫秒）分给不同的程序使用，只是由于 cpu 在线程间（时间片很短）的切换非常快，人类感觉是同时运行的 。总结为一句话就是： 微观串行，宏观并行 。
python面试题——什么是GIL ；什么时候释放GIL锁；互斥锁（同步锁）和GIL的区别
GIL 是python的全局解释器锁，同一进程中假如有多个线程运行，一个线程在运行python程序的时候会霸占python解释器（加了一把锁即GIL），使该进程内的其他线程无法运行，等该线程运行完后其他线程才能运行。如果线程运行过程中遇到耗时操作，则解释器锁解开，使其他线程运行。所以在多线程中，线程的运行仍是有先后顺序的，并不是同时进行。
python—多线程之数据混乱问题
由于同一进程中的所有线程都是共享数据的，如果对线程中共享数据的并发访问不加以限制，结果将不可预期，在严重的情况下，还会产生死锁
性能测试——性能统计工具
性能测试——性能统计工具
Linux--进程绑定NUMA节点或CPU核心
NUMA 架构将内存和cpu分散在不同的 NUMA 节点上，每个节点都有自己的本地内存和cpu处理器，将进程绑定到特定的 NUMA 节点或cpu上，可以让进程直接访问本地内存和CPU，减少访问远程节点开销，提高访问速度，从而提高程序性能。
CPU结构整理
CPU结构整理
如何使 CPU使用率 保持在指定百分比？
如何通过消耗CPU达到：CPU的占用率保持指定的百分比，如50%。
使用cgroup控制CPU使用率
使用cgroup控制CPU使用率
一次服务器CPU占用率高的定位分析
背景：通过性能监控发现上线服务器cpu某核占用率已经达到了100%，而且是由我们的某个核心服务导致的。幸亏由于我们的服务进程由多个相同worker（线程）调度承担的，所以除了CPU占用率高之外，并没有对服务造成影响。随着上次我们找到那个吃I
查看 cpu、内存、磁盘相关指标
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找出占用cpu内存过高的进程
找出占用cpu内存过高的进程准备整合
进程管理
目录一、概念1、内核对CPU指令的划分2、进程的生命周期3、子进程4、写时复制、保存现场5、IO过程6、进程的类型、状态类型状态二、命令&操作pstreepsps -lps -Ups auxps -elfps -eFHps -ex
cpu和gpu有什么区别？
答案来自此链接： Cache, local memory： CPU > GPU 。 Threads(线程数): GPU > CPU。 Registers: GPU > CPU 多寄存器可以支持
MySQL数据库CPU飙升紧急处理方法
MySQL数据库CPU飙升紧急处理方法运行平稳的数据库，如果遇到CPU狂飙，到80%左右，那一定是开发写的烂SQL导致的，DBA首先要保证的是，数据库别跑挂了，所以我们要把那些运行慢的SQL杀死并记录到文件里，以便后面的排查。这里用到一个工
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