刚开始学Docker的时候因为不知道Docker跟以前在VirtualBox里安的虚拟机还有Vargrant有啥区别，我都是习惯性的把开发环境里用的东西往单个容器里塞。后来看网上的教程还有别人分享的案例多了后，才知道把应用容器化的第一步是：要把应用用到的东西拆解放到多个容器里。慢慢地我发现不少人刚开始学Docker时候跟我一样都有刚接触时把Docker当虚拟机来用的问题，比如我特别早
我们使用docker run 启用一个容器时，docker 会给每个容器都启动一个containerd-shim-runc-v2进程，一开始，我以为这个containerd-shim-runc-v2就是容器里的1号进程（PID=1）,但实际上不是。如何证明containerd-shim-runc-v2不是容器里的1号进程（PID=1）呢？证明如下：第1步：环境检查。[root@workstatio
# Docker容器内多进程守护进程方案
在Docker容器中运行多个进程时，如何确保这些进程在容器启动时自动启动，并在发生故障时自动重启，是一个常见的问题。本文将介绍一种使用`supervisord`来实现容器内多进程守护的方案。
## 1. 概述
`supervisord`是一个进程管理工具，它可以监控和管理多个进程的生命周期。通过使用`supervisord`，我们可以在Docker容
Linux查看CPU和内存使用情况
在系统维护的过程中，随时可能有需要查看 CPU 使用率，并根据相应信息分析系统状况的需要。在 CentOS 中，可以通过 top 命令来查看 CPU 使用状况。运行 top 命令后，CPU 使用状态会以全屏的方式显示，并且会处在对话的模式 -- 用基于 top 的命令，可以控制显示方式等等。退出 top 的命令为 q （在 top 运行中敲 q 键一次
以下是python多进程示例from multiprocessing import Process,current_process,RLock
num=1
lock=RLock()
def addnum(i):
global num
with lock:
num += 1
print(f"{current_process().name}:num={
python多进程多进程使用使用场景计算密集型(多进程)计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。(多进程)IO密集型(多线程)涉及到
众所周知，python中存在GIL锁，导致同一时间只能有一个线程在CPU上运行，而且是单个CPU上运行，不管你的CPU有多少核数。然而如今大多数的个人电脑或者服务器都是多核CPU，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。1.如何理解进程？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
# 如何实现Python多进程并行进程CPU占用提不上去
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现Python多进程并行处理时CPU占用提不上去的问题。在这篇文章中，我们将通过具体的步骤和代码示例来指导他解决这个问题。
### 整体流程
以下是我们解决这个问题的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|----|----------
并发在很多有时效性任务的场景中是有很高的要求的，一个好的并发处理策略能够很大程度上缓解系统的压力，提升资源的使用率，程序并发的实现方式主要有两种：多线程并发和多进程并发。在python中由于GIL（全局解释器锁）的存在，导致在同一时刻中只有一个线程能够获取系统的计算资源，所以在python中的线程实际上没有并发的能力，如果想要借助CPU多核的计算能力来进行程序的并发就需
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2023-09-19 22:52:07
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在使用python的第三方库pyinstaller对多进程程序进行打包时，程序不能正常的运行，但是后台却有多个进程一直在使用资源。解决方法很简单，在if __name__ == '__main__'：后添加一句代码multiprocessing.freeze_support()就可以了。if __name__ == '__main__':
# On Windows calling this
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2023-07-03 15:30:33
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在开始之前先看一张图。说一下这张图，顶部是操作系统，我们对计算机的操作都是通过操作系统来进行的。操作系统管理了一切计算机资源，如CPU、硬盘、内存等，这里只是写了内存，这是我们要重点关注的东西。从内存的角度看，内存里面保存了进程的信息，保存进程的内存里面保存了线程的信息。进程是什么先说说一个程序是怎么执行的，比如 Linux 下面有个 ls 命令，这实际上是一个二进制文件，保存在 /bin 目录下
传统环境下同时运行多个进程非常简单，系统初始化启动一个init或者systemctl进程，其余的进程都由它来管理。在容器环境下没有init进程，启动一个Docker容器，只能让它运行一个前台程序。那么有办法解决这个问题吗？目前主要有两个工具，一个是Supervisor，另一个是Monit。本篇先来介绍Supervisor，Monit会在之后的文章中再做详解。
原创
2018-06-13 15:19:43
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docker 一个容器启动多个服务环境准备开始试验Dockerfilerestart.shcheck.sh测试 docker 一个容器启动多个服务docker官方并不推荐一个容器启动多个进程，以下是我的总结启动多个进程只能用脚本作为容器的主进程，真正运行的服务都是2号进程或者3号进程。只有主进程脚本退出，整个容器才会退出，像2号，3号甚至4号进程都是后台运行，退出并不
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2023-08-10 09:23:50
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1 usePool.py#coding: utf-8
"""
学习进程池使用 multiprocessing.Pool
总结:
1. Pool 池用于处理 多进程，并不是多线程
2. 池有大小的概念
3. 并不是所有的子进程添加完了，才开始启动子进程。 当第一个进程添加到池中的时候，马上就启动了
使用:
1. 创建进程池对象 pool = multiprocessing
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2023-07-06 00:55:10
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概述 Python多线程与多进程中join()方法的效果是相同的。下面仅以多线程为例，首先需要明确几个概念：A、当一个进程启动之后，会默认产生一个主线程，因为线程是程序执行流的最小单元，当设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在python中，默认情况下(其实就是setDaemon(False))，主线程执行完自己的任务以后，就退出了，此时子线程会继续执行自己的任务，直到自己的任务结束，例子见
Docker容器安装-单节点PbsPro1 前提1.1 Docker介绍：简介Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言 并遵从Apache2.0协议开源。Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）,更重要的
1. 什么是多进程并行一般来说，多进程意味着并行运行两个或者多个任务。在Python中我们可以使用python内置的multiprocessing模块来实现这一功能。我们来举个栗子，假设我们需要运送十个快递从A点到B点，一个快递员一次只能运送一个快递花费时间为十秒钟，如果我们程序是顺序运行的，也就是说完成这项任务我们需要让一个快递员运送十次，那么此时完成这项任务的时间为一百秒；但是如果我们采用多进
预备知识模型并行( model parallelism )：即把模型拆分放到不同的设备进行训练，分布式系统中的不同机器(GPU/CPU等)负责网络模型的不同部分 —— 例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器，或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器，如AlexNet的训练。数据并行( data parallelism )：即把数据切分，输入到不同的机器有同一个模型的多个副本，每个机器分配
通过以前对mysql的操作经验，先将mysql的配置问题排除了，查看msyql是否运行正常，通过查看mysql data目录里面的*.err文件(将扩展名改为.txt)记事本查看即可。如果过大不建议用记事本了，容易死掉，可以用editplus等工具
简单的分为下面几个步骤来解决这个问题：
1、mysql运行正常，也有可能是同步设置问题导致
2、
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2023-07-20 12:50:31
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# Python多进程指定CPU
在Python中，我们可以使用多进程来实现并行计算，从而提高程序的效率。然而，默认情况下，Python会将多进程均匀地分配给所有可用的CPU核心。在某些情况下，我们可能需要将进程绑定到特定的CPU核心上，以获得更好的性能或满足特定的需求。本文将介绍如何在Python中指定进程运行的CPU核心。
## 多进程的好处
在计算密集型任务中，使用多进程可以使我们充分
原创
2023-07-27 08:31:43
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