为什么“真”会占用100%的CPU资源？

“真”占用100%的CPU资源是指某个进程或程序在运行过程中占用了CPU的全部计算能力，导致其他进程无法获得足够的CPU时间片来执行任务。

这种情况可能出现在以下几种情况下：

死循环：程序中存在一个无限循环的代码块，导致程序不会停止执行，持续占用CPU资源。
高密集计算任务：某个程序需要进行大量的计算操作，例如图像处理、视频编码等，这些任务需要消耗大量的CPU资源。
资源竞争：多个进程同时竞争CPU资源，如果某个进程的优先级较高或者其他进程的优先级较低，那么该进程可能会占用大部分的CPU资源。
错误或漏洞：程序中存在错误或漏洞，导致程序执行异常，占用了过多的CPU资源。

针对这种情况，可以采取以下措施：

优化代码：检查程序中是否存在死循环或者冗余的计算操作，优化代码逻辑，减少不必要的计算。
多线程处理：将计算密集型任务拆分成多个线程并行执行，充分利用多核CPU的计算能力。
优化调度算法：操作系统可以采用合适的调度算法，合理分配CPU资源，避免某个进程长时间占用CPU。
异常处理：及时捕获和处理程序中的错误或漏洞，避免异常情况导致CPU资源被占用。

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Pod中的容器CPU资源使用超出限制的情况下，Kubernetes会采取什么策略来应对

图片当Pod中的容器CPU资源使用超出限制时，Kubernetes会采取以下策略来应对：1. 调度策略：在Pod调度过程中，Kubernetes会根据容器的资源需求和限制信息进行调度决策。...如果一个节点上的CPU资源不足以满足Pod中容器的资源需求和限制，则该Pod将无法调度到该节点上，直到有足够的空闲CPU资源可供使用。2....当一个容器使用的CPU超出其限制时，Kubernetes会在节点的kubelet组件中进行资源监控。kubelet会通知容器运行时（如Docker），并尝试限制容器所使用的CPU资源。...当容器使用的CPU达到分配的配额限制时，CFS会限制容器的CPU使用，确保容器与其他容器之间共享CPU资源。...这样，超出限制的容器仍然可以使用CPU资源，但是它们的处理速度将受到限制，从而防止其完全占用节点的CPU资源。需要注意的是，Pod的资源限制并不是硬性限制，而是用于调度和限制执行的指导。

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