# Python CPU高问题分析与解决
## 引言
最近在使用Python进行开发过程中，可能会遇到CPU占用率过高的问题。这种情况可能会导致程序运行速度变慢，甚至影响到整个系统的稳定性。本文将针对Python CPU高的问题进行分析，并提供解决方案。
## 问题分析
Python的高CPU占用率可能是由于以下几个原因导致的：
1. 循环中存在耗时操作
2. 递归操作导致栈溢出
3. 多
原创
2024-05-20 07:03:29
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## Python CPU 使用高
在使用Python编写程序时，可能会遇到CPU使用率过高的问题。这可能会导致程序运行缓慢，甚至使整个系统变得不稳定。本文将介绍一些可能导致Python CPU使用率过高的原因，并提供相应的解决方案。
### 原因一：循环中的无限循环
一个常见的问题是在循环中出现无限循环。这可能是由于逻辑错误或程序设计错误导致的。下面是一个示例：
```python
#
原创
2023-09-08 12:53:23
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我们都知道python因为其GIL锁导致每一个线程被绑定到一个核上，导致python无法通过线程实现真正的平行计算。从而导致大量的核算力的浪费。但是concurrent.futures模块，可以利用multiprocessing实现真正的平行计算。但是在提高python的计算性能前，首先要明白自己的程序目前是什么类型？对于不同类型的程序，如果安装下述方法进行改造，可能效率并不会提高。IO密集型：读
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2023-08-07 14:30:25
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Python 是一种流行的编程语言，但在处理高并发时可能会遇到一些挑战。高并发指的是系统在同一时间处理多个请求或者连接的能力。在 Python 中，有几种解决高并发问题的方案，包括多线程、多进程、异步编程和使用相关的框架。1. 多线程1.1 线程与全局解释器锁（GIL）Python 中的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）是 Python 解释器中的一个机制
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2024-07-02 22:17:12
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如果解决在多用户同时访问服务器运行py脚本文件，服务器CPU占用过高的问题服务器CPU占用过高的问题可能是由于多个用户同时访问服务器运行py脚本文件所致。以下是一些解决该问题的方法：使用任务队列：将任务提交到队列中，让服务器按照队列中的顺序逐个执行任务，这样可以有效地避免同时运行过多的脚本文件导致CPU占用过高的问题。调整Python脚本：如果Python脚本本身存在问题，可能导致CPU占用过高。
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2023-06-14 17:52:42
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文章目录1. free指令查看cpu、内存2. ps指令看进程3. ps sort 进程排序4. 定位创建进程的ip5. 进程创建的时间6. 附录：常用进程管理命令 1. free指令查看cpu、内存通过free查看系统cpu、内存大小、已用情况、剩余可用情况。（考虑到top指令在内存使用率过高的情况下可能会卡 无法马上输出结果）free -h # 带单位的可读形式呈现
free -m # 以M
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2023-09-06 15:52:42
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掌握一些技巧，尽可能提高Python程序性能，也可以避免不必要的资源浪费。今天就为大家带来七个可以提升python程序性能的好习惯，赶快来学习吧：、1、使用局部变量尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。
在日常的运维工作中，经常会用到nginx服务，也时常会碰到nginx因高并发导致的性能瓶颈问题。nginx配置文件和内核参数的优化，如有不妥，敬请指出一、nginx的配置优化1）nginx进程数，建议按照cpu数目来指定，一般跟cpu核数相同或为它的倍数。worker_processes 8;2）为每个进程分配cpu，上例中将8个进程分配到8个cpu，当然可以写多个，或者将一个进程分配到多个cpu
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2024-05-21 16:20:45
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先用一段程序创建几个线程，将其中一个线程设置成高 CPU 使用率的。public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread thread = new Thread(() -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName(
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2023-09-13 21:54:30
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python的任务调度问题首先描述一下现象尝试解决方法思考问题最终解决方案1，用线程方式实现方案2，用函数方式实现循环方案3，在主程序段实现循环正常帧率问题溯源 首先描述一下现象Win10系统，python编程，进行双摄像头采集识别，用到了opencv，由于opencv不支持多进程编程，故而用多线程方式。 程序刚启动时速度很快，但随着时间的推移，几分钟后程序变得很慢，，其间没有其他操作，也没有其
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2023-09-15 17:58:56
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磁盘读频繁，数据量大 ---> iowait高 ---> CPU飙升IO（input output）主要指：文件IO，网络IO。“等待IO就绪“究竟等的什么？你一定不止在一个地方看到类似"cpu等待IO就绪，线程挂起..."的描述，不知你有没有想过CPU到底在等待
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2023-06-30 21:16:11
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说明服务CPU高的本质原因是某个方法一直在执行，导致其他线程阻塞。场景场景一：使用RedisLockCPU高原因：使用RedisLock，导致未获取到锁的线程排队阻塞。解决办法：减少RedisLock内的操作，特别是耗时长的操作。 场景二：kafka多线程消费CPU高原因：Kafka的消费者，开启了多个线程进行消费，然后在每个线程中，又开启多线程处理，该子线程可能会出现大量Waiting
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2023-07-06 16:44:27
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最近在做一个定时任务的项目，项目上线后。过段时间发现cpu不断飙高，10%,20%,30%,50%,70%,80%还再继续往上涨，吓得我赶紧下掉了项目。但是下掉了项目，就没有办法去排查cpu飙高的原因了，于是又重新上线。庆幸的是，当cpu飙到90%多的时候，没有在继续上涨。趁着这个机会抓紧排查问题。排查问题从几个方面入手：1、
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2023-08-18 15:29:38
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内存使用过高处理方法：查询手段使用top查看，处理方法1、将没有用的进程杀掉2、查看占用进程高的应用的日志，对其做相应用的优化3、增加内存或者通过pstack这些工具去查对应进程的pid对系统调用的情况来定位故障原因。 CPU负载过高处理方法：查询手段：CPU资源负载过高，可通过使用top命令查出对应cpu资源使用率高的进程，分析原因：根据进程判断是什么应用，再去查对应应用的访问量大小，
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2023-10-24 14:52:45
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# 模拟电脑CPU高负载的python实现
## 介绍
在本文中，我们将介绍如何使用Python来模拟电脑CPU高负载。我们将使用一些简单的代码和一些基本的概念来实现这个目标。首先，我们将讨论整个过程的流程，然后我们将逐步介绍每个步骤的代码实现。
## 流程图
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[设置CPU负载]
B --> C[运行]
原创
2023-12-03 09:53:53
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# 排查Python进程使用CPU高
在进行Python程序开发和运行过程中，有时候会遇到Python进程占用CPU过高的情况，这会导致系统负载过高，影响系统的稳定性和性能。在面对这种情况时，我们需要及时排查问题，找出是什么原因导致Python进程占用CPU过高，以便及时解决问题。
## 问题排查方法
要排查Python进程使用CPU高的问题，一般可以通过以下方法进行：
1. **使用系统
原创
2024-03-23 03:41:31
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# Python程序CPU占用高定位
在日常开发和运维中，有时候会遇到Python程序占用CPU高的情况，导致系统负载过高，影响系统的正常运行。这时候就需要定位问题，找出造成CPU占用高的原因，并进行相应的优化和调整。
## 定位问题
### 使用top命令查看CPU占用情况
我们可以通过top命令查看系统中进程的CPU占用情况，找出CPU占用高的进程。在终端中输入以下命令：
```ba
原创
2024-03-18 04:12:01
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import paramiko
import timelinux = [‘192.168.11.111’]
def connectHost(ip, uname=‘root’, passwd=‘bjzh@2020#7120’):
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()
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2024-08-26 22:57:52
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流程：把线程dump出来，然后分析 1：Threaddump的方法：
kill -3 pid
jstack -l pid
jvisualvm中来thread dump
2：找到导致cpu高的线程
top -H -p pid
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
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2015-12-05 23:51:00
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Linux CPU高性能优化探索
在Linux操作系统中，对CPU的高性能需求是一项重要的挑战。Linux作为一种自由开放的操作系统，被广泛应用于各种服务器环境和嵌入式设备中。然而，由于不同应用场景和硬件配置的差异，Linux在实现高性能方面仍然面临一些挑战。本文将探索Linux系统中CPU高性能的一些优化方法。
首先，了解CPU绩效监控是优化CPU性能的第一步。在Linux系统中，可以使用一
原创
2024-02-01 10:42:00
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