18线程18.1进程和线程进程：打开一个程序至少就会有一个进程。操作系统进行资源分配的基本单位线程：线程是CPU调度的基本单位，每个进程至少都有一个线程。单线程：只有一个线程pythondeffuna():print(123)deffunb():print(456)funa()funb()先执行funa再执行funb多线程线程

随着互联网的不断发展，各类技术工程对cpu算力的需求持续飙高，这不仅带来了技术上的压力，对电力能耗的需求也越来越大。为在有限的电力内达到最佳的效果，京东云自研服务器围绕三大主轴，提升性能效率、降低整体成本，让地球环境可以永续经营。

前言go的goroutine提供了一种较线程而言更廉价的方式处理并发场景,go使用二级线程的模式,将goroutine以M:N的形式复用到系统线程上,节省了cpu调度的开销,也避免了用户级线程（协程）进行系统调用时阻塞整个系统线程的问题。【1】但goroutine太多仍会导致调度性能下降、GC

  Container 是 YARN 中基本的处理单元，它是对内存、CPU等计算的封装。总的来说，每个core每块硬盘分配2个 container，能获得较好的集群利用率。 1. 确定可用内存大小。 对于每台主机来说，YARN 和 MapReduce 能用内存大小是除去预留给系统的内存（如果还有 HBase，还要相应留内存给它）后的大小，即

最近有一个需求是测试单独算子在CPU、Caffe使用的GPU、cuDNN上的性能，一个是使用caffe的time问题，还有一个是使用单独的test功能。time选项的使用，大家都比较熟悉，单独的test功能，需要专门设置一下。上次编译Caffe的博客中提到https://www.cnblogs.com/jourluohua/p/9191322.htm

为了优化插件以减少内存占用，以下是一些具体的策略和方法：1.代码瓶颈优化：重写热点函数，采用更高效的算法和数据结构，减少不必要的计算和内存分配。2.资源瓶颈处理：实现分批处理和惰性加载机制，减少对内存和CPU的即时需求。3.插件加载优化：重构插件架构，使用

缘起目前生产环境（k8s部署的）发现某个服务被重启了，当前监控只有普罗米修斯，可以看到当时的内存和CPU都很高。服务接入了阿里的监控工具ARMS，但是没法导出当时的内存快照，ARMS虽然提供了手动导出的功能，但是人很难确定哪个时间点的内存快照是最合适的。虽

是一款针对Mac操作系统的温度监控软件，它可以实时监控Mac电脑的核心温度、风扇转速、传感器数据等，有效保护您的Mac电脑避免过热或损坏。TGPro能够自动检测您Mac电脑中的传感器，显示其状态并提供相关信息，例如内部温度、风扇速度、CPU和GPU使用情况

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背景：最近系统内缓存CPU使用率一直报警，超过设置的70%报警阀值，针对此场景，需要对应解决缓存是否有大key使用问题，扫描缓存集群的大key，针对每个key做优化处理。以下是扫描出来的大key，此处只放置了有效关键信息。图1大key介绍:想要解决大key