分片：分片是将数据划分为多个部分的方法，可以将数据存储到多台服务器里面，这种方法在解决某些问题时可以获得线性提升。范围分片：例如将用户id 0-10000 存到redis 1 中，10001-20000 存到 redis2中。但是这样需要维护一张映射范围表，维护操作代价很高。hash分片：使用CRC32哈希函数将键转换为一个数字，在对redis实例数量求模就能直到存储的redis实例。根据执行分片
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2023-08-15 21:09:32
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# 如何在 Redis 中指定使用多核 CPU
## 1. 概述
在 Redis 中指定使用多核 CPU 可以提高性能和并发处理能力。本文将向你介绍实现该功能的步骤和相应的代码示例。
## 2. 实现步骤
下面是实现 Redis 指定使用多核 CPU 的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 确定 CPU 核心数量 |
| 2 | 修改 Redis 配置文件 |
原创
2024-02-16 11:47:55
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# 自建Redis并指定CPU核数的实践
在当今高性能的应用环境中，Redis作为一种高效的内存数据库，因其快速的读写速度和丰富的数据结构而受到广泛欢迎。如果你打算在自己的服务器上部署Redis，并希望能够高效利用服务器的所有CPU资源，你就需要掌握如何为Redis指定CPU核数。本篇文章将详细讲解如何自建Redis并进行相应的配置，确保Redis能够在多核环境中高效运行。
## 1. Red
原创
2024-10-11 07:19:28
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# Python指定CPU运行
在多核CPU的时代，我们可以通过指定Python代码运行在特定的CPU核心上，以提高程序的性能和效率。本文将介绍如何在Python中指定CPU运行，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要指定CPU运行？
在Python中，默认情况下，代码会在操作系统的调度下运行在所有可用的CPU核心上。这是因为Python解释器（如CPython）是一个多线程的应用程序，可
原创
2023-08-16 08:49:15
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# 如何在Python中指定CPU
## 1. 简介
在某些情况下，我们希望在Python程序中指定代码运行在特定的CPU核心上。通过指定CPU，我们可以更好地控制程序的性能和资源使用。本文将介绍如何在Python中实现指定CPU的方法。
## 2. 实现步骤
下面是实现指定CPU的步骤，我们可以将其以表格的形式展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1
原创
2023-11-03 16:02:21
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在处理“ollama 指定cpu”这一问题时，我发现一个可靠的备份策略是必要的，以确保操作系统与模型的一致性。为了详细记录解决过程，我将整个流程整理为以下结构：备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案和扩展阅读。
---
在备份策略中，我会通过流程图和相关命令代码示范一次完整的备份过程。
```mermaid
flowchart TD
A[启动备份] --> B{选择备份模式}
C-state1. Overview插播：s3: disable timer as wake source, app not run, suspend driver, save device status rtc精确到ms( 取决于晶振)，靠这个同步时间，同时 rtc 是唤醒源。s0i3: kernel timer activeapp are runni
进程概念内核功用：进程管理、文件系统、网络功能、内存管理、驱动程序、 安全功能等Process: 运行中的程序的一个副本，是被载入内存的一个指令集合进程ID（Process ID，PID）号码被用来标记各个进程UID、 GID、和SELinux语境决定对文件系统的存取和访问权限通常从执行进程的用户来继承它存在生命周期
task struct：Linux内核存储进程信息的数据结构格式task
前言现在小编给大家分享一个可以分析CPU使用情况的代码，CPU分析是通过分享CPU执行代码的方式来测量代码的性能，以此来找到代码的不妥之处，然后处理它们，接下来我们将看看如何跟踪python脚本使用时CPU使用情况，重点关注几个方面 ：1、cProfile2、line_profiler3、pprofile4、vprof测量CPU使用率，主要使用与内存分析中使用脚本相同的脚本，具体如下：
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2023-10-06 21:46:49
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【问题】11号早上10点左右redis的cpu突然飙高，过一会儿部分节点突然因为连接超时而被熔断掉一看到服务名立马就意识到前几天刚用scan替代keys的服务 redis的cpu突然飙高到100%，过一会儿部分节点突然因为连接超时而被Hystrix熔断并服务降级了2020-12-11 10点12分 运维人员在群里问谁操作redis了，我登上去看了一下阿里云Redis的慢日志，没看到任何慢
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2023-09-08 18:08:16
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Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能。因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素、机制以及应对方案。影响Redis性能的五大方面的潜在因素，分别是：Redis内部的阻塞式操作CPU核和NUMA架构的影响Redis关键系统配置Redis内存碎片Redis缓冲区这一讲，我们来学习一下CPU对Redis的性能影响及应对方法。主流CPU架构学习之前，我们先来了解主流CPU架构有哪些，
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2023-07-09 19:45:54
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和下述几乎一致 一、现象：redis-cluster某个分片内存飙升，明显比其他分片高很多，而且持续增长。并且主从的内存使用量并不一致。二、分析可能原因：1、redis-cluster的bug （这个应该不存在）2、客户端的hash(key)有问题，造成分配不均。（redis使用的是crc16, 不会出现这么不均的情况）3、存在个别大的key-value: 例如一个包含了几百万数据set
Redis CPU占用过高会导致所有使用Redis的客户端性能大幅下降，可能的原因中其中一个是大量的请求，尤其是keys命令请求过多，查询流程：1. 使用info和monitor命令(这两个命令也可以登录之后使用，不过有可能造成client的crash)redis-cli -h 192.168.1.xx -a 'xxx' info redis-cli -h 192.168.1
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2023-05-25 10:18:58
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我们不能任由操作系统负载均衡，因为我们自己更了解自己的程序，所以，我们可以手动地为其分配CPU核，而不会过多地占用CPU0，或是让我们关键进程和一堆别的进程挤在一起。”。在文章中提到了Linux下的一个工具，taskset，可以设定单个进程运行的CPU。 同时，因为最近在看redis的相关资料，redis作为单进程模型的程序，为了充分利用多核CPU，常常在一台server上会启动多个实例。而为了减
1）查看某服务的pid$ ps -aux|grep redis1）显示进程运行的CPU#命令
$ taskset -p 21184显示结果：pid 21184’s current affinity mask: ffffff注：21184是redis-server运行的pid 显示结果的ffffff实际上是二进制24个低位均为1的bitmask，每一个1对应于1个CPU，表示该进程在24个CPU上运
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2024-01-12 11:23:10
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nginx基础配置优化一：CPU亲和性优化二：nginx模型优化（IO流事件模型）三：nginx传输方式优化（零拷贝） 一：CPU亲和性优化所谓的 CPU 亲和性是作什么呢？现在的CPU通常是多核的，并可以通过超线程来虚拟更多核数 ，那亲和力就是为多核 CPU 需做到让 Nginx 服务充分的配合使用，从而提高性能。 Nginx运行时会启用 1 个 master 进程及多个 worker 进程，
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2024-04-09 14:14:28
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socket
A CPU socket or a CPUpackage refers to a physical unit of CPU which is plugged into a system board.For example, a 4-way system or a 4-socket system can contain up to
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2024-06-02 08:11:09
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# Redis CPU使用率科普
## 引言
在使用Redis时，经常会遇到CPU使用率过高的问题。本文将介绍Redis CPU使用率的含义、原因以及解决方法，并给出相应的代码示例。
## 什么是Redis CPU使用率
Redis是一个高性能的内存数据库，其CPU使用率指的是Redis服务器在一段时间内用于处理命令和任务的CPU资源的占用情况。CPU使用率高通常意味着Redis服务器正在使用
原创
2023-08-03 08:31:48
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一、在python的list数组中没有类型要求，万物旨可以存储，查了网上好像没人指定类型，哈哈。。。二、如果list中存储的是一个自定义对象，该对象属性较多，在IDE编辑器（如：pycharm）不能很好提示，总是要查看对象的代码，比较麻烦 三、不指定数组的对象类型，对变量也不能很好约束四、在定义数组时指定类型self.__klines: list[KlineObject] = []  
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2023-06-07 20:09:29
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Redis效率高的主要原因有下面几个：基于内存操作，速度非常快采用单线程，避免了上下文的切换导致消耗CPU采用单线程，不用去考虑各种加锁释放锁的问题使用IO多路复用模型，非阻塞IORedis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库，由C语言编写，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memca
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2023-11-19 18:11:52
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