本文就官方redis分布式的部署进行总结说明，redis分布式中集成了高可用HA功能，依次进行说明，现对redis的分布式部署做以下总结。下载redis版本 redis编译 解压redis-3.2.4.tar.gz包，进入到redis-3.2.4 我一般添加快捷方式：ln -s redis-3.2.4 redis 进入redis目录的src下,执行：.configure完成编译即可部署环境说
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2023-10-13 19:12:27
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一、Redis基础1）知识图和问题画像图 Redis知识全景图都包括“两大维度，三大主线”。“两大维度”就是指系统维度和应用维度，“三大主线”也就是指高性能、高可靠和高可扩展。 高性能主线，包括线程模型、数据结构、持久化、网络框架；高可靠主线，包括主从复制、哨兵机制；高可扩展主线，包括数据分片、负载均衡。 Redis 各大典型问题，同时结合相关的技术点，手绘了一张 Redis 的问题画像
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2023-07-27 22:14:50
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导读前面文章【一、深入理解redis之需要掌握的知识点 】中，我们对redis需要学习的内容框架进行了一个梳理。【二、redis中String和List两种数据类型和应用场景 】、【二、redis中Hash、Set、SortedSet应用场景 】两篇文章我们对redis中String、List、Hash、Set、SortedSet五种数据类型做了一下讲解，并且对他们各自的应用场景进行了介绍。【三、
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2024-10-15 21:29:25
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redis进程 绑定2个cpu核数脚本
原创
2019-03-12 15:03:33
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# Python绑核：利用Python在并行计算中的应用
在进行大规模计算时，利用多核处理器可以显著提高计算效率。而Python作为一种流行的编程语言，也提供了一些方法来利用多核处理器进行并行计算。本文将介绍如何在Python中绑核（即将计算任务分配给多个核心）来实现并行计算，并通过代码示例来展示具体操作。
## 什么是绑核
绑核是指将计算任务分配给多个处理器核心来并行执行，从而提高计算效率
原创
2024-06-08 03:19:09
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1.3 lab1我的版本0 前置知识-MapReduce0.1 MapReduce的出现背景与应用场景MapReduce的思想是，应用程序设计人员和分布式运算的使用者，只需要写简单的Map函数和Reduce函数，而不需要知道任何有关分布式的事情，MapReduce框架会处理剩下的事情。分布式Grep：map函数在匹配到给定的pattern时输出一行。reduce函数只是将给定的中间数据复制到输出上
# Python绑核的实现步骤
## 1. 了解Python绑核的概念
在开始讲解Python绑核的实现步骤之前，首先需要明确绑核（Binding）的概念。绑核是指将Python与其他编程语言（如C/C++）结合起来，使得Python可以调用其他语言编写的函数和库。通过绑核，我们可以利用其他语言的高效性能和底层功能来提升Python的执行效率和功能扩展性。
## 2. Python绑核实现步骤
原创
2023-07-22 05:33:41
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# PyTorch绑核：深度学习中的GPU优化
随着深度学习技术的不断发展，GPU已经成为训练模型的重要工具。PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一，提供了丰富的GPU支持功能。其中，绑核（Binding Cores）是一种优化GPU使用的方法，可以显著提高模型训练的速度和效率。
## 什么是绑核？
在PyTorch中，绑核是指将模型的计算任务分配到特定的GPU核心上。通过合理地分配
原创
2024-07-22 10:25:45
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一、现代CPU模式 现代一个CPU中，可以有多个运行核心（称之为物理核），每个物理核都有自己独立的一级缓存（L1）和二级缓存（L2）。并且每个物理核一般会有两个超线程（称之为逻辑核）；同一个物理核下的两个逻辑核同享L1和L2缓存。并且现在机器主流都是多CPU处理器结构（CPU Socket），每个C
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2020-11-26 02:46:00
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一、现代CPU模式现代一个CPU中，可以有多个运行核心（称之为物理核），每个物理核都有自己独立的一级缓存（L1）和二级缓存（L2）。并且每个物理核一般会有两个超线程（称之为逻辑核）；同一个物理核下的两个逻辑核同享L1和L2缓存。并且现在机器主流都是多CPU处理器结构（CPU Socket），每个CPU拥有自己的L1和L2以及L3级缓存和自己所管理的内存空间；不同处理器之间通过总线进行连接。一台机器
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2023-12-06 16:35:51
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假设业务模型中耗费cpu的分四种类型，(1)网卡中断(2)1个处理网络收发包进程(3)耗费cpu的n个worker进程(4)其他不太耗费cpu的进程基于1中的 负载均衡是针对进程数，那么(1)(2)大部分时间会出现在cpu0上，(3)的n个进程会随着调度，平均到其他多个cpu上，(4)里的进程也是随着调度分配到各个cpu上；当发生网卡中断的时候，cpu被打断了，处理网卡中断，那么分配到cpu0上的worker进程肯定是运行不了的其他cpu上不是太耗费cpu的进程获得cpu时，就算它的时间片很短，它也是要执行的，那么这个时候，你的worker进程还是被影响到了；按照调度逻辑，一种非常恶劣的情况是
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2012-02-15 21:17:00
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Kubernetes是一个用于容器编排和管理的开源平台。在Kubernetes中，容器是最小的可部署的单元，它们被打包在可称为Pods的虚拟机中。在运行这些容器之前，我们需要了解如何将它们与核心绑定。
在Kubernetes中，通过节点上的容器运行时来管理容器。容器运行时是一个负责运行和管理容器的软件，例如Docker。此外，核心是计算机处理器的物理或逻辑核心，通过将核心绑定到容器，我们可以为它
原创
2024-01-23 10:07:51
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# Java CPU 绑核的实现指南
在程序性能优化中，CPU 绑核是一种常用技术，特别是在大型系统或高性能应用程序中。本文将逐步引导你实现 Java 中的 CPU 绑核，确保你能清晰理解每个步骤及其背后的逻辑。
## 流程概述
在进行 Java CPU 绑核前，我们需要遵循一个清晰的流程。以下是具体的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-28 03:28:47
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# Android 系统绑核
## 简介
在 Android 系统中，绑核是指将一个进程的执行线程与特定的 CPU 核心绑定在一起。通过绑定核心，可以提高程序的性能和响应速度，减少因为 CPU 调度造成的延迟。
绑核是一个高级的系统操作，一般需要在开发过程中使用 C/C++ 来实现。本文将介绍如何在 Android 系统中进行绑核，并提供一些示例代码帮助读者理解。
## 绑核方法
And
原创
2023-12-11 07:03:52
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一、Lock定义 lock 关键字可以用来确保代码块完成运行，而不会被其他线程中断。它可以把一段代码定义为互斥段（critical section），互斥段在一个时刻内只允许一个线程进入执行，而其他线程必须等待。这是通过在代码块运行期间为给定对象获取互斥锁来实现的。 在多线程中，每个线程都有自己的资源，但是代码区是
前言
继续源码。。。
核心结构
Nginx核心的框架代码是一直在围绕 ngx_cycle_t这个核心结构体来控制进程运行的。
无论是master管理进程，worker工作进程还是cache manager(loader)进程，它们都毫无例外地拥有唯一的一个ngx_cycle_t结构体。
ngx_cycle_t结构体
首先，Ngin
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2024-10-10 17:41:51
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Linux操作系统中的CPU资源管理一直是系统管理员和开发人员关注的重点之一。为了更好地管理CPU核心资源，Linux内核提供了一种称为cpuset的机制来限制进程使用的CPU核心。
cpuset是一种Linux内核中的特性，它允许用户将CPU核心绑定到特定的进程或进程组。通过cpuset，用户可以将进程限制在特定的CPU核心上运行，避免不必要的CPU资源浪费和进程之间的干扰。
通常，Linu
原创
2024-04-16 10:02:54
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# 如何实现Java CPU绑核
## 简介
在多核处理器中，为了充分利用硬件资源，我们可以将Java应用程序绑定到特定的CPU核心上。这样可以提高程序的性能和稳定性。本文将为刚入行的开发者介绍如何实现Java CPU绑核的步骤和相应的代码示例。
## 整体流程
以下是实现Java CPU绑核的整体流程：
```mermaid
journey
title 实现Java CPU绑核流程
原创
2023-11-15 12:20:54
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引言Docker发布于2013年,Docker是dotCloud公司创始人在法国期间发起的一个公司内部项目,他是dotCloud多年云技术的一个革新.Docker在容器基础上进行了一步的封装,从网络进程到网络互连到进程隔离极大的减少了容器的创建和维护,Docker比虚拟机技术更加便捷.
Docker是个跨时代的开源项目,他释放了虚拟化的威力,降低了云计算的开发成本,可以让线上线下的部署的成本变低,
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2024-09-27 21:47:58
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类中定义的函数分成两大类一：绑定方法（绑定给谁，谁来调用就自动将它本身当作第一个参数传入）:绑定到类的方法：用classmethod装饰器装饰的方法为类量身定制
类.boud_method(),自动将类当作第一个参数传入
（其实对象也可调用，但仍将类当作第一个参数传入） 2.绑定到对象的方法：没有被任何装饰器装饰的方法 为对象量身定制
对象.boud_method()，自动将对象当作第一个参
