《CPU》专题

我在应用程序中使用。在环境中运行应用程序时，应用程序使用的不足1%。当同一个应用程序在我的服务器上运行时，它将使用100%的。当禁用线程时，将恢复正常。 我正在使用和。 下面是线程： 为什么要使用100%的？

我注意到Android Studio（运行时）在任何时候都使用超过100%的CPU，即使IDE运行时似乎没有后台进程（索引等）。我可能怀疑这是我的盒子特有的东西，但一些开发人员也遇到了这个问题。 CPU使用率通常在100秒或200秒左右（见下面的截图）。有人也遇到过这个吗？如果是这样，IDE中是否有任何策略或选项来纠正这种对系统资源的密集使用？

我的基于Web的Java EE应用程序基于以下技术： 框架：Struts 2.0 服务器:Tomcat 6.0 前端UI:JSP、JSTL/Struts标记、HTML 数据库：Microsoft SQL Server 9.00.2047.00 语言：核心java、XML、XSLT。 现在我面临的问题是，我的web应用程序的某些进程将消耗更多的CPU使用量。有时我的Tomcat服务器会使用100%的

我在服务器上运行一个Java软件，24小时/天。今天早些时候（在服务器区域设置的午夜后几个小时检测到，这是值得注意的，因为它是本月的第一天），我收到了作为客户端连接到该软件的用户报告，称该软件突然变得不可用。JVM从未被中断或重新启动。它上一次重启是在几天前，从那以后它一直正常运行（使用大约5%或更少的CPU，这是正常的）。 这一次，当我检查该进程时，它实际上是在吞噬它可以从服务器上运行的其他应用

我有一个HttPURLConnection程序，它正在与运行在同一台机器上（本例中是CentOS）但部署在其他tomcat服务器上的某个应用程序建立连接。这意味着在部署在不同tomcats上的两个应用程序之间建立了HttpConnection，其中两个tomcats都运行在同一台机器上。 下面是我的代码： 然而，同样的代码在生产环境中运行得非常好，每秒大约有50个请求。 当我使用JVisualVM

我在Windows上使用Oracle JRE，在Linux上使用OpenJDK6。 我想知道Windows的调度程序是否随机抢占线程而Linux的没有？

谢了！

所以从一开始：当计算机启动时，引导线程（通常是处理器0中核心0中的线程0）就开始从地址0xFFFFFFF0中提取代码。所有剩下的CPU/核都处于特殊的Hibernate状态，称为等待-SIPI(WFS)。 然后，在OS加载后，它开始管理进程，并在CPU/核之间调度它们，通过高级可编程中断控制器(APIC)向WFS中的每个线程发送一个特殊的处理器间中断(IPI)（启动IPI）。SIPI包含该线程应该

有一个 JDK 错误：http://bugs.java.com/bugdatabase/view_bug.do?bug_id=8022628 它将在49.7天内获得java.net.SocketTimeoutException。 在那个链接中，它说“我们已经加速了cpu的正常运行时间”。我想测试一下这个bug，但是我不知道如何“加速cpu的正常运行时间”。 我运行了上面的程序，而不是将时间更改为4

我正试图找到一种很好的并行化代码的方法，对大数据集进行处理，然后将结果数据导入RavenDb。 数据处理是CPU绑定和数据库导入IO绑定。 我正在寻找一种在环境上并行处理的解决方案。ProcessorCount线程数。然后应将生成的数据导入到与上述进程并行的x（假设10）池化线程上的RavenDb中。 这里的主要问题是我希望在导入完成的数据时继续处理，以便在等待导入完成时继续处理下一个数据集。 另

在x86中，我知道多字节对象以内存小端方式存储。 现在一般来说，当涉及到CPU指令时，OPCODE决定指令的目的，数据/内存地址可能遵循其编码格式的操作码。我的理解是指令的操作码部分应该是最高有效字节，因此出现在任何给定指令编码表示的最高地址。 有人能解释一下这个x86 linux gdb示例上的内存布局吗？我可以想象操作码0xb8会出现在更高的地址，因为它是最重要的字节。 指令mov eax，0

我已经掌握了一些YourKit Java探查器的基本工作知识。我想对我的Selenium WebDriver+TestNG框架执行内存和CPU分析。它包含大量PageObject类和Test类形式的测试。我已签出任何可以说明如何执行此操作的指导的联机资源，但找不到任何资源。 有人在WebDriver+TestNG测试上做过内存+CPU分析吗？是否可以首先对这类java应用程序进行内存分析？需要指路

我目前正在将一个模型从TensorFlow转换为TensorFlow Lite。通过首先创建一个检查点和一个保存的失重图（.pbtxt），然后使用freeze\u graph（）函数将模型冻结为具有图权重的.pb，最后在冻结的模型文件上运行tflite\u convert命令，我将模型从常规TF1.x会话转换为.tflite文件。在此过程中没有量化-保留了浮动。在那之后，我把模型放进Android

然而看起来chrome headless消耗了太多的内存和cpu，有人知道我们如何限制chrome headless的cpu/内存使用吗？或者有什么变通办法。 提前道谢。

我已经在Ubuntu 14.04上安装了tensorflow的GPU版本。 我在一个GPU服务器上，在那里Tenorflow可以访问可用的GPU。 我想在CPU上运行tenorflow。 通常我可以使用env CUDA\u VISIBLE\u DEVICES=0在0号GPU上运行。 如何在CPU之间进行选择？ 我对用tf重写代码不感兴趣。设备（“/cpu:0”）：