在工作当中，肯定会遇到由代码所导致的高CPU耗用以及内存溢出的情况。这种情况发生时，我们怎么去找出原因并解决。
曾经有一份丰厚的报酬摆在我面前，我没有珍惜。直到失去之后我才意识到，我可以会写线程上下文切换。 如果客户能给我一次重新组织语言的机会，我要跟他说三个字：“我会写！！！”
大家新年好。2018年的第一期来得晚了一些。因为年底有很多工作要做，加班多了一些，公众号停更了两周。 今天借着知乎上一个关于线程模型的问题，我正好可以讲一下Java的线程模型。 先来一段视频，带大家浏览一下JDK的源代码： 在早期的linux系统里，是没有线程支持的，操作系统分配资源的单位是进程，然后执行单元也是进程。说详细点就是，每个进程有自己的内存，文件描述符，IO端口等，你不能随便访问其他进程的资源，分配给你，就是你的了，别人看不到。而那时候的进程都是单线程的，所有的进程在同一个CPU上分时执行。 后
不是白白浪费了 CPU 的资源吗？ 官方解释说，因为单线程已经够用了，CPU 不是 redis 的瓶颈。Redis 的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且 CPU 不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
R 语言是一款统计软件，R 语言也是一门编程语言，R 语言也是一个数据分析平台。R 是一个免费自由且跨平台通用的统计计算与绘图软件，它有 Windows、Mac、Linux 等版本，均可免费下载使用。R 项目(The R Project for Statistical Computing)最早由新西兰奥克兰大学(Auckland University)的 Robert Gentleman(1959-)和 Ross Ihaka(1954-) 开发，故软件取两人名字的首字母命名为 R 。该项目始于 1993 年，2000 年发布了首个官方版本 R 1.0.0 ，后期维护由 R 核心团队(R Core Team)负责。截止 2019 年 4 月，已发布到 3.6 版本。凭借其开源、免费、自由等开放式理念，R 迅速获得流行，目前已成为学术研究和商业应用领域最为常用的数据分析软件之一。随着大数据行业的发展，R 语言变得越来越流行，R 语言发挥了越来越重要的作用。
生产者消费者问题的任何有效解决方案都必须控制对产生资源的生产的put() 方法的调用以及对消耗资源的消费者的 take() 方法的调用。一旦实现了对方法阻塞的控制，就可以解决问题。
通过前面讲解，我们知道了Java中三种获取多线程的方法了。但是，在实际企业中，经常使用到的是第四种—使用线程池获取线程。在讲解这种获取方式之前，我们先来聊聊线程池是什么？为什么要使用线程池，也就是线程池有哪些特点。通过本文学习之后，你会对线程池有所理解。然后我们再来看看跟着凯哥(凯哥Java:kaigejava)一起学线程池这个系列教程将会有什么收获。
概念：当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。
作为 Linux 运维工程师，在日常工作中我们会遇到 Linux服务器上出现CPU负载达到100%居高不下的情况，如果CPU 持续跑高，则会影响业务系统的正常运行，带来企业损失。
http://www.eygle.com/faq/Use.Nt.tools.manage.Oracle.htm
2、找到该进程后，如何定位具体线程或代码呢，首先显示线程列表,并按照CPU占用高的线程排序：
Linux系统自带了很多系统性能监控工具，如top，vmstat，iftop等等，还有一款监视工具glances，它能把其他几个监控的指标都集于一身。Glances是一个相对比较新的系统监控工具，用 Python 编写的，使用 psutil 库从系统获取信息。可以用它来监控 CPU、平均负载、内存、网络接口、磁盘 I/O，文件系统空间利用率、挂载的设备、所有活动进程以及消耗资源最多的进程。Glances 有很多有趣的选项。它的主要特性之一是可以在配置文件中设置阀值（careful小心、warning警告、critical致命），然后它会用不同颜色显示信息以表明系统的瓶颈
并发编程中，会涉及到许多相关的专业名词，在初始接触的时候很容易混淆和理解偏差，因此特意将常见的名称统计出来，方便学习。
线程池作为java开发者必备技能，在日常开发中十分常见，所以从这一节开始我们介绍线程池。
之前刚接触服务器的时候，我还不太会看自己使用资源的情况，直到我使用hisat2比对的时候把服务器的资源（线程）全占满了【Linux||你的服务器怎么一片绿？】，我才开始去了解。
一、工作中使用线程池的好处： 1.降低资源消耗，线程的创建和消耗是非常消耗资源的，使用线程池可以避免线程的频繁创建和消耗，从而降低资源消耗。 2.提高响应速度，当请求到达时，线程池可以为请求直接分配一个线程，因此就不用等待线程创建就可以立即执行。 3.线程池可以很好的管理线程。
ps 是 进程状态 (process status) 的缩写，它能显示系统中活跃的/运行中的进程的信息。它提供了当前进程及其详细信息，诸如用户名、用户 ID、CPU 使用率、内存使用、进程启动日期时间、命令名等等的快照。只打印命令名字而不是命令的绝对路径，以运行下面的格式 ps 命令：
关于 Python的多线程，经常我们会听到老手说：“python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？
MySQL5.7的新特性中，非常突出的特性之一就是sys库，不仅可以通过sys库完成MySQL信息的收集，还可以用来监控和排查问题。
char 和 varchar 最⼤的不同就是⼀个是固定⻓度，⼀个是可变⻓度。由于是可变⻓度，因此存储的是实际字符串再加上⼀个记录字符串⻓度的字节。如果分配给 char 或 varchar 列的值超过列的最⼤⻓度，则对值进⾏裁剪。
首先从过去的 CRT 显示器原理说起。CRT 的电子枪按照上面方式，从上到下一行行扫描，扫描完成后显示器就呈现一帧画面，随后电子枪回到初始位置继续下一次扫描。为了把显示器的显示过程和系统的视频控制器进行同步，显示器（或者其他硬件）会用硬件时钟产生一系列的定时信号。当电子枪换到新的一行，准备进行扫描时，显示器会发出一个水平同步信号（horizonal synchronization），简称 HSync；而当一帧画面绘制完成后，电子枪回复到原位，准备画下一帧前，显示器会发出一个垂直同步信号（vertical synchronization），简称 VSync。显示器通常以固定频率进行刷新，这个刷新率就是 VSync 信号产生的频率。尽管现在的设备大都是液晶显示屏了，但原理仍然没有变。
前言 际开发中，有时候会收到一些服务的监控报警，比如CPU飙高，内存飙高等，这个时候，我们会登录到服务器上进行排查。本篇博客将涵盖这方面的知识：Linux性能工具。 一次线上问题排查模拟 背景：服
在生产环境中，我们通常在Linux环境下使用一些命令来监控主机的负载情况，例如每个程序对cpu的使用情况和内存的占用情况。我在生产环境中使用最多的就是top命令，通过对一些指标的观察，以此来判断机器的负载运行情况。
当 cpu 飙升到 500%时，先用操作系统命令 top 命令观察是不是 mysqld 占用导致的，如果不是，找出占用高的进程，并进行相关处理。
一、悲观锁是一种利用数据库内部机制提供的锁的方法，也就是对更新的数据加锁，这样在并发期间一旦有一个事务持有了数据库记录的锁，其他的线程将不能再对数据进行更新了，这就是悲观锁的实现方式。
在并发编程中CAS的缺点和问题，如ABA问题，自旋锁消耗问题、多变量共享一致性问题
在实际开发中，有时候会收到一些服务的监控报警，比如CPU飙高，内存飙高等，这个时候，我们会登录到服务器上进行排查。本篇博客将涵盖这方面的知识：Linux性能工具。
对象的创建会分配内存、调整属性、甚至还有读取文件等操作，比较消耗 CPU 资源。尽量用轻量的对象代替重量的对象，可以对性能有所优化。比如 CALayer 比 UIView 要轻量许多，那么不需要响应触摸事件的控件，用 CALayer 显示会更加合适。如果对象不涉及 UI 操作，则尽量放到后台线程去创建，但可惜的是包含有 CALayer 的控件，都只能在主线程创建和操作。通过 Storyboard 创建视图对象时，其资源消耗会比直接通过代码创建对象要大非常多，在性能敏感的界面里，Storyboard 并不是一个好的技术选择。
java在企业级项目开发中，无论是强制性的功能需要，还是为了简便java的实现，需要调用服务器命令脚本来执行。在java中，RunTime.getRuntime（）.exec（）就实现了这个功能。 用法： public Process exec(String command)-----在单独的进程中执行指定的字符串命令。 public Process exec(String [] cmdArray)---在单独的进程中执行指定命令和变量
在做性能测试中不断思考java应用，性能怎么观察，怎么通过方法定位到代码，是否有通用步骤，通过查找资料与查看网上知识、帮助文档之后，才有如下文章，话说知道不等于会，会不等于能运用，只有不断有意识去练习才能掌握。
系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行，数据库的中的数据会越来越多，处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的，读写速度无法和内存相比 优化原则：减少系统瓶颈，减少资源占用，增加系统的反应速度。
CPU依次处理上述任务的调度方法是切换。切换分为“进程切换”“线程切换”和“中断切换”。中断切换即在本节“软中断与硬中断”中提及的，当系统中有非常重要的请求来临，CPU停止手头工作，触发硬中断。“进程切换”和“线程切换”，在切换前都要调取上次保存的信息，在切换后都要保存当前的信息。“进程切换”和“线程切换”合在一起叫做上下文切换（context switches）。图3-21为当前仅有2个任务等待CPU处理下的进程下文切换。
因为单线程已经够用了，CPU不是redis的瓶颈。Redis的瓶颈最有可能是机器内存或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。
大量TimeoutException，说明当前redis服务节点上已经堆积了大量的连接查询，超出redis服务能力，再次尝试连接的客户端，redis 服务节点直接拒绝，抛出错误。
全虚拟化： 将5大组件全部虚拟到虚拟机管理器 消耗进行5大组件的虚拟，两次虚拟用户空间和内核空间 vmware、Hyperrunder
如上述代码所示，其来自于java.lang.Thread类，State为Thread类的内部公共枚举类，表示线程的 6 种状态。
星球一位小伙伴面试了 网易，遇到了一个 性能类的面试题：CPU飙升900%，该怎么处理？
首先有个概念，并发和并行是不一样的。并行是指同一时间做很多事情，并发是指同一时间有多个请求。Redis的高并发指的是指很快地处理并发过来的请求，具体实现主要是依靠Linux操作系统。
入门 包含了正确的头文件只能编译通过，没链接正确的库链接会报错。 一些常用的库gcc会自动链接。 库的缺省路径/lib /usr/lib /usr/local/lib 不知道某个函数在那个库可以nm -o /lib *.so | grep 函数名 man sin 会列出包含的头文件和链接的库名。 man 2 sin 2表示系统调用，3表示c库函数 一旦子进程被创建，父子进程一起从fork处被创建。 创建子进程为了争夺资源。 重定向用dup2函数 kill -l查看信号种类 pthread_mutex不跨进
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
什么是进程，相信大家都知道什么是进程却很难解释清楚。百科中的解释是：进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。 实际上，可以理解为，进程是操作系统中的某个程序关于某个数据集合的一次运行活动。是操作系统动态执行的基本单元。操作系统以进程为基本单元进行资源分配和任务执行。
为了解释这个问题首先需要了解一下屏幕图像的显示原理。首先从 CRT 显示器原理说起，如下图所示。CRT 的电子枪从上到下逐行扫描，扫描完成后显示器就呈现一帧画面。然后电子枪回到初始位置进行下一次扫描。为了同步显示器的显示过程和系统的视频控制器，显示器会用硬件时钟产生一系列的定时信号。当电子枪换行进行扫描时，显示器会发出一个水平同步信号（horizonal synchronization），简称 HSync；而当一帧画面绘制完成后，电子枪回复到原位，准备画下一帧前，显示器会发出一个垂直同步信号（vertical synchronization），简称 VSync。显示器通常以固定频率进行刷新，这个刷新率就是 VSync 信号产生的频率。虽然现在的显示器基本都是液晶显示屏了，但其原理基本一致。
特殊说明： 解决问题的光鲜，藏着磕Bug的痛苦。 万物皆入轮回，谁也躲不掉！ 以上文章，均是我实际操作，写出来的笔记资料，不会出现全文盗用别人文章！烦请各位，请勿直接盗用！
在未进行任何优化的情况下，Baby LLaMA 2 在运行15M参数的模型时，仅占用了部分CPU和内存资源（资源占用率均低于30%），但生成 token 的速度极慢，无法达到流畅生成故事的需求，本题需要采取各种手段优化其运行速度
做个简单的比喻：进程=火车，线程=车厢 线程在进程下行进（单纯的车厢无法运行） 一个进程可以包含多个线程（一辆火车可以有多个车厢） 不同进程间数据很难共享（一辆火车上的乘客很难换到另外一辆火车，比如站点换乘） 同一进程下不同线程间数据很易共享（A车厢换到B车厢很容易） 进程要比线程消耗更多的计算机资源（采用多列火车相比多个车厢更耗资源） 进程间不会相互影响，一个线程挂掉将导致整个进程挂掉（一列火车不会影响到另外一列火车，但是如果一列火车上中间的一节车厢着火了，将影响到所有车厢） 进程可以拓展到多机，进程最多
多进程顾名思义程序启动的时候运行多个进程，每个进程启动一条线程进行程序处理。 没启动一个进程就要单独划分一块内存资源。就像工厂的厂房。为了提高效率每多添加一条生产线就要单独再盖一个厂房。每个厂房相互是独立的。所以启动多进程是很消耗资源的，毕竟厂房盖多了厂区就没地方给其他设施用了。
r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU)，我测试的服务器目前CPU比较空闲，没什么程序在跑，当这个值超过了CPU数目，就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系，一般负载超过了3就比较高，超过了5就高，超过了10就不正常了，服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大，表示你的CPU很繁忙，一般会造成CPU使用率很高。
Synchronized实现同步的方式有三种:偏向锁、轻量级锁、重量级锁。本文会从理论和代码实践两方面阐述三种锁的实现细节和原理。
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