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
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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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
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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svchost.exe占CPU 100%的解决方法
svchost.exe 吃掉所有 CPU 资源的原因很多，不过我的状况都是在执行 Windwos Update 时发生的（或是自动更新服务 Automatic Updates 执行时）。因此解决方法主要就是把 Window
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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一、问题描述 在一个python程序中实现多个模型（使用Pytorch实现）独立地训练，每个模型可指定的显卡，模型之间没有共享变量、参数也完全独立。如下图： 类似的问题（但不是上面描述的问题）：模型多显卡训练，这
Python多进程详解一、多任务的介绍1.概述2.多任务执行方式3.小结二、进程的介绍1.进程的介绍2.进程的概念3.小结三、多进程的使用1.导入进程包2.Process进程类的说明3.Process创建的实例对象的常用方法：4.Process创建的实例对象的常用属性：四、多进程完成多任务的代码五、获取进程编号1.获取进程编号的目的2.获取当前进程编号六、进程执行带有参数的任务1.进程执行带有参
Linux操作系统是一款热门的开源操作系统，广泛用于服务器和个人电脑领域。在Linux系统中，进程和CPU占用率是一个非常重要的话题。在本文中，我们将重点讨论在Linux系统中如何监控和管理进程的CPU占用率。
首先，让我们简单地介绍一下Linux系统中的进程。进程是正在运行的程序的实例，每个进程都有自己的唯一标识符（PID），以及它占用的资源，包括CPU和内存。在Linux系统中，进程的CPU
在Linux系统中，进程占用CPU是一个常见的现象，在处理大量数据或者执行复杂的计算任务时，可能会导致某些进程消耗大量的CPU资源，影响系统的性能表现。而为了监控和管理这些进程，红帽系统提供了一些工具和命令，帮助用户定位和解决问题。
其中，最常用的工具之一是top命令。通过在终端输入top命令，用户可以实时监控系统中运行的进程信息，包括CPU占用率、内存占用量、进程ID等。在top命令的输出结果
有时候辛辛苦苦写个网站，挂到服务器上一看，CPU给百分百了，这种问题百分之八九十都是因为代码写有问题，而不是因为系统设置的问题，这种问题也比较难排查。但是结合一些工具也可以找到原因的，关于windbg的使用，好像有本关于.net调试的书，大家有兴趣可以看看，网上也有一些帖子，但关于ANTS Profiler的帖子就比较少了，大家也可以下载试用版来帮助解决问题<!--[if !supportL
在Linux系统中，用户可能会遇到一个问题，就是某个进程占用过多的CPU资源，导致系统运行变得缓慢甚至不稳定。这时候我们就需要使用一些工具来帮助定位问题，找出是哪个进程造成了CPU占用过高的情况。
其中，一个非常有用的工具就是红帽公司开发的top命令。top命令是一个动态监视系统进程的工具，可以实时显示系统中CPU、内存等资源的使用情况，以及各个进程的运行状态。通过使用top命令，我们可以很容易
我在用wamp，后来经过一步步的排查，调试Apache里面的httpd.conf发现是80端口被占用，之后一直用8088端口，但是很不方便，于是决定找出并释放80端口。发现是system进程在占用80端口，之后开始一步步寻找如何结束system进程及释放80端口的方法。
原创
2021-07-09 14:38:12
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