分类：cpu

2022
05-27

一篇文章学会java死锁与CPU 100%的排查

目录00本文简介01Java死锁排查和解决1、啥是死锁？2、为啥子会出现死锁？3、怎么排查代码中出现了死锁？【重点来了】第一个姿势：使用jps+jstack第二个姿势：使用jconsole第三个姿势：使用JavaVisualVM4、如何避免死锁？02、JavaCPU100%排查技巧第一个姿势，步骤有点多，难度四星第二个姿势，待开发[奸笑脸]03推荐两个高效排查问题工具04总结05彩蛋-另一个姿势00本文简介作为一名搞技术的程序猿或者是攻城狮，想必你... 继续阅读 >

2021
09-29

服务器大量php-cgi.exe进程导致CPU占用100%的解决方法

 windows2003+IIS6中优化fastcgi配置文件fcgiext.ini，减少php-cgi.exe进程数量和所占内存大小本来听说fastcgi比isapi好就在服务器中装上了，配置环境为windows2003+IIS6+fastcgi(FCGI)+PHP5.2.17，经过与很长一段时间观察，发现工作在FastCGI模式下的PHP会占用越来越多的内存，访问量稍微多点php-cgi进程就多了N个，同样情况下能比原来用isapi模式的时候多出几百M，我的服务器内存只有2G伤不起啊。我在网上搜索了一下，发... 继续阅读 >

2021
09-29

SQL 尚未定义空闲 CPU 条件 - OnIdle 作业计划将不起任何作用

windowsserver2019安装了SQL2016,启动sqlagent代理时候，提示“尚未定义空闲cpu条件onidle作业计划将不起任何作用”，这样会导致原来设置的数据库作业无法执行这条警告表明一个SQLServer代理设置没有配置，可能阻止某些作业运行。SSMS有日志文件查看器，切换到错误日志，展开SQLServer代理文件夹，错误日志文件夹，你会看到当前SQLServer代理的日志还有最近的日志。双击【当前】（或右击选择【查看代理日志】）你会看到SQL... 继续阅读 >

2021
07-17

Java多线程导致CPU占用100%解决及线程池正确关闭方式

简介情景：1000万表数据导入内存数据库，按分页大小10000查询，多线程，15条线程跑。使用了ExecutorServiceexecutor=Executors.newFixedThreadPool(15)本地跑了一段时间后，发现电脑CPU逐渐升高，最后CPU占用100%卡死，内存使用也高达80%。排查问题Debug发现虽然创建了定长15的线程池，但是因为数据量大，在For中循环分页查询的List会持续加入LinkedBlockingQueue()队列中每一个等待的任务，又加载了1万的数据。所以不管是线程... 继续阅读 >

2021
06-04

yolov5 win10 CPU与GPU环境搭建过程

前言最近实习任务为黑烟检测，想起了可以尝试用yolov5来跑下，之前一直都是用的RCNN系列，这次就试试yolo系列。一、安装pytorch1.创建新的环境打开AnacondaPrompt命令行输入创建一个新环境，并激活进入环境。#创建了名叫yolov5的，python版本为3.8的新环境condacreate-nyolov5python=3.8#激活名叫yolov5的环境condaactivateyolov52.下载YOLOv5github项目下载地址为：https://github.com/ultralytics/yolov5如果安装了gi... 继续阅读 >

2021
03-05

用gpu训练好的神经网络,用tensorflow-cpu跑出错的原因及解决方案

训练的时候当然用gpu，速度快呀。我想用cpu版的tensorflow跑一下，结果报错，这个错误不太容易看懂。大概意思是没找到一些节点。后来发现原因，用gpu和cpu保存的pb模型不太一样，但是checkpoints文件是通用的。使用tensorflow-cpu再把checkpoints文件重新转换一下pb文件就可以了。完美解决！补充：tensflow-gpu版的无数坑坑坑！（tf坑大总结）自己的小本本，之前预装有的pycharm+win10+anaconda3+python3的环境2019/3/24重新安装发... 继续阅读 >

2021
03-02

Pytorch如何切换 cpu和gpu的使用详解

前言，在pytorch中，当服务器上的gpu被占用时，很多时候我们想先用cpu调试下代码，那么就需要进行gpu和cpu的切换。方法1：x.to(device)把device作为一个可变参数，推荐使用argparse进行加载：使用gpu时：device='cuda'x.to(device)#x是一个tensor，传到cuda上去使用cpu时：device='cpu'x.to(device)方法2：使用x.cuda()+CUDA_VISIBLE_DEVICES很多贴子中说，使用x.cuda()和x.to('cuda')虽然是等效的，但是x.cuda()的缺点是... 继续阅读 >

2020
12-16

Window10上Tensorflow的安装(CPU和GPU版本)

之前摸索tensorflow的时候安装踩坑的时间非常久，主要是没搞懂几个东西的关系，就在瞎调试，以及当时很多东西不懂，很多报错也一知半解的。这次重装系统后正好需要再配置一次，把再一次的经历记录一下。我的电脑是华为的matebook13，inteli5-8625U，MX250显卡，win10系统。（不得不吐槽很垃圾，只能满足测试测试调调代码的需求）深度学习利用Tensorflow平台，其中的KerasSequentialAPI对新用户非常的友好，可以将各基础组件组合... 继续阅读 >

2020
11-17

线上Java程序占用CPU过高解决方案

这个问题可以说是Java面试的高频面试题了，有很多面试官都喜欢问这个问题，问题可能是下面这样的。线上一台服务器CPU使用率100%了，如果你碰到这样的情况，如何排查并找到问题原因？这就是一个套路题，所谓套路题就是有标准的套路解法的，掌握了套路，不仅能解决面试官，还能解决问题。不然真的就掉进套路里了。当我们真碰到这个问题的时候应该怎么排查呢？模拟一个高CPU场景先用一段程序创建几个线程，将其中一个线程设置... 继续阅读 >

2020
11-16

docker CPU限制的实现

1、--cpu=<value>       1）指定一个容器可以使用多少可用的CPU资源，但无法让容器始终在一个或某几个CPU上运行       2）例如：如果主机有2个CPU，设置--cpus="1.5"，则可以报称容器醉倒容纳一半的CPU，相当于设置--cpu-period="100000"和--cpu-quota="150000"4核服务器中启动centos基础镜像，并设置使用1核CPUdockerrun-itd--cpus="1"--name=cent... 继续阅读 >

2020
10-13

Java进程cpu频繁100%问题解决方案

1.在一次周末收到部门的反馈，线上机器java进程的cpu会频繁100%监控系统发了很多报警邮件，于是登录跳板机进行排查解决2.使用top命令查看进程情况发现每隔个几秒cpu就达到100%左右，报警邮件确实是诚不欺我，java进程有问题2.于是查看下到底是java进程下的哪个线程造成的cpu频繁100%使用top-Hp25567查看进程下的线程信息得到线程编号262503.查看该线程的栈信息printf'%x\n'26250获取26250的16进制数为668ajstack25567|grep... 继续阅读 >

2020
10-10

MongoDb CPU利用率过高问题如何解决

在公司的项目中，突然出现过一个情况，mongodb的CPU利用率到达100%,导致服务器这边卡死了，请求了半天无响应，提示请求超时。因为，当时APP用户可能会在某一个时间段集中的使用，所以，请求量一下子就飙上去了，刚好APP打开请求的时候，有一个mongodb的请求。当时因为Mongodb的服务器不在我们这边，所以一下子没反应过来，不过最后还是给排除出，并解决了。这里就来记录下排查和解决的全过程。问题分析：1.根据代码，定位到了是Mo... 继续阅读 >

2020
10-09

torchxrayvision包安装过程（附pytorch1.6cpu版安装）

torchxrayvision包安装过程（附pytorch1.6cpu版安装）torchxrayvision是一个尚待完整的包，里面有X光胸片的数据和模型，包括一些预训练模型，在利用深度学习检验新冠肺炎阴阳性时有一些作用。本机环境，anaconda3，win1064位，原python版本3.8.3配置虚拟环境同安装TensorFlow一样，我们也希望有一个独立的虚拟环境来运行pytorch，直接用conda指令配置会比较慢，这里选择更换源。condaconfig--addchannelshttps://mirrors.ustc... 继续阅读 >

2020
10-09

Python限制内存和CPU使用量的方法（Unix系统适用）

问题你想对在Unix系统上面运行的程序设置内存或CPU的使用限制。解决方案resource模块能同时执行这两个任务。例如，要限制CPU时间，可以像下面这样做：importsignalimportresourceimportosdeftime_exceeded(signo,frame):print("Time'sup!")raiseSystemExit(1)defset_max_runtime(seconds):#Installthesignalhandlerandsetaresourcelimitsoft,hard=resource.getrlimit(resource.RLIMIT_CPU)resource.setr... 继续阅读 >

2020
10-08

使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

禁用GPU设置#在importtensorflow之前importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1'CPU与GPU对比显卡：GTX1066CPUGPU简单测试：GPU比CPU快5秒补充知识：tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况在跑的时候可以让加些选项：withtf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,log_device_placement=True))其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时，自动切换成... 继续阅读 >

2020
10-08

pytorch cuda上tensor的定义 以及减少cpu的操作详解

cuda上tensor的定义a=torch.ones(1000,1000,3).cuda()某一gpu上定义cuda1=torch.device('cuda:1')b=torch.randn((1000,1000,1000),device=cuda1)删除某一变量dela在cpu定义tensor然后转到gputorch.zeros().cuda()直接在gpu上定义，这样就减少了cpu的损耗torch.cuda.FloatTensor(batch_size,self.hidden_dim,self.height,self.width).fill_(0)补充知识：pytorchcuda.FloatTensor->FloatTensor错误类型：RuntimeError:In... 继续阅读 >