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TensorFlow的Session对象是支持多线程的，可以在同一个会话（Session）中创建多个线程，并行执行。在Session中的所有线程都必须能被同步终止，异常必须能被正确捕获并报告，会话终止的时候，队列必须能被正确地关闭。TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理：tf.Coordinator和tf.Que

Gevent框架性能很高，但一直以来我都纠结在python的GIL模型导致的线程不能抢占多核资源上面。而启动多个python进程的这种利用多核的模式又需要增加前端负载均衡，比如lvs那些，有些麻烦。multiprocessing模块和os.fork又会使得两个进程重复在事件核心注册accept事件，导致文件句柄重复的异常。至于一个进程监听，多个进

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在使用Dubbo进行服务化或者整合应用后，假设某个服务后台日志显示有异常，这个服务又被多个应用调用的情况下，我们通常很难判断是哪个应用调用的，问题的起因是什么，因此我们需要一套分布式跟踪系统来快速定位问题，Pinpoint可以帮助我们快速定位问题（当然，解决方案也不止这一种）。什么是Pinpoint摘自Pinpoint学习笔记

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在我们的测试工作中，是不是经常遇到这样的情形，发生了线上问题，产品、研发或者测试同学一拍脑袋：当时怎么没有想到，怎么给漏掉了呢？明明是一个非常简单的事情，用大拇指都能想到的验证场景，为何当时就漏测了呢？但实际情况是，逃逸到线上的缺陷，疑难杂症式的极端异常的

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