来源：juejin.cn/post/7139202066362138654昨天线上容器突然cpu飙升，也是第一次排查这种问题所以记录一下~前言首先问题是这样的，周五正在写文档，突然收到了线上报警，发现cpu占用达到了90多，上平台监控系统查看容器，在jvm监控中发现有一个pod在两个小时内产生了61次youngGc一次fullGc，这个问题特别严重且少见，由于我之前也没有排查过此类问题，所以也是百度，但整个过程也有一些自己的思考，所以跟大家分享一下~推荐一个开源免费的SpringBoot实战项目：https://github.com/javastacks/spring-boot-best-pr
内容大概描述设计思想设计内容设计处理器的结构和方法处理器的操作过程代码测试部分总结参考文献备注大概描述参考《自己动手写CPU》这本书，这本书算是手把手教学写CPU，比较适合初学者。这里完成五级流水结构的处理器，实现70条左右的指令，基本实现全部整数指令，开发工具是Vivado。设计思想设计的处理器是五级流水处理器，取指，译码，执行，访存，回写。(1)取指:取出指令存储器中的指令，PC值递增，准备取下一条指令。(2)译码:对指令进行译码，依据译码结果，从32个通用寄存器中取出源操作数，有的指令要求两个源操作数都是寄存器的值，比如or指令，有的指令要求其中一个源操作数是指令中立即数的扩展，比如or
内容大概描述设计思想设计内容设计处理器的结构和方法处理器的操作过程代码测试部分总结参考文献备注大概描述参考《自己动手写CPU》这本书，这本书算是手把手教学写CPU，比较适合初学者。这里完成五级流水结构的处理器，实现70条左右的指令，基本实现全部整数指令，开发工具是Vivado。设计思想设计的处理器是五级流水处理器，取指，译码，执行，访存，回写。(1)取指:取出指令存储器中的指令，PC值递增，准备取下一条指令。(2)译码:对指令进行译码，依据译码结果，从32个通用寄存器中取出源操作数，有的指令要求两个源操作数都是寄存器的值，比如or指令，有的指令要求其中一个源操作数是指令中立即数的扩展，比如or
1.简介mmsegmentation是目前比较全面和好用的用于分割模型的平台，原始的github链接https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation2.GPU环境配置我是按照自己的经历步骤配置环境的，目前把我配置环境的过程记录一下。我的服务器信息：Ubuntu16.04.6LTS(GNU/Linux4.4.0-151-genericx86_64)在服务器上已经安装了anaconda的，所以使用anaconda创建一个mmsegmentation训练的虚拟环境【1】创建虚拟环境：condacreate-nmmlabpython=3.8目前我觉得3.7，3.
1.简介mmsegmentation是目前比较全面和好用的用于分割模型的平台，原始的github链接https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation2.GPU环境配置我是按照自己的经历步骤配置环境的，目前把我配置环境的过程记录一下。我的服务器信息：Ubuntu16.04.6LTS(GNU/Linux4.4.0-151-genericx86_64)在服务器上已经安装了anaconda的，所以使用anaconda创建一个mmsegmentation训练的虚拟环境【1】创建虚拟环境：condacreate-nmmlabpython=3.8目前我觉得3.7，3.
苏黎世联邦理工学院的研究人员发现了一种新型瞬态执行攻击，能在所有型号的AMDZenCPU上执行特定命令并泄露敏感数据。瞬态执行攻击利用了CPU上的推测执行机制，该机制旨在让CPU处理比较费时的任务时预先设置下一步操作或结果，以此提高CPU性能。但问题在于这可能会留下可供攻击者观察或分析的痕迹，以检索本应受到保护的有价值数据。研究人员将一种名为“幻影推测”的旧漏洞（CVE-2022-23825）与一种名为“瞬态执行训练”(TTE)的新瞬态执行攻击相结合，创建了一种更强大的“初始” 攻击。“幻影推测”允许攻击者触发错误预测，在任意XOR指令处创建推测执行周期（瞬态窗口）；TTE则是通过向分支预测器
per-cpu变量是2.6内核的一个特性，当创建per-cpu变量时，系统中每个处理器都会拥有该变量的副本。对per-cpu变量的访问不需要锁定，可以保存在高速缓存中，频繁更新时有更好的性能。头文件：编译时创建per-cpu变量：DEFINE_PER_CPU(type,name);创建数组变量：DEFINE_PER_CPU(int[2],int_arr);访问某个给定变量的当前处理器副本：get_cpu_var(name);结束访问：put_cpu_var(name);访问其它处理器的变量副本：per_cpu(name,cpu_id);动态分配per-cpu变量： void*al
我经常使用jQuery，尤其是淡入淡出或滑动等动画:)所以我附加了各种在元素上执行此操作的函数，例如$(".fade").each(函数(....)或$('*[class*="slide-"]').each(function(...)...在某些元素上我使用livequery无需指定事件(因此它会检测正在添加到DOM中的新元素)。$('*[class*="slide-"]').livequery(函数(...这会占用大量CPU。无论如何，我要问的是是否有一个应用程序或其他东西，比如代码分析器，可以告诉我有多少CPU使用了这些与选择器/事件Hook的函数中的每一个。
我经常使用jQuery，尤其是淡入淡出或滑动等动画:)所以我附加了各种在元素上执行此操作的函数，例如$(".fade").each(函数(....)或$('*[class*="slide-"]').each(function(...)...在某些元素上我使用livequery无需指定事件(因此它会检测正在添加到DOM中的新元素)。$('*[class*="slide-"]').livequery(函数(...这会占用大量CPU。无论如何，我要问的是是否有一个应用程序或其他东西，比如代码分析器，可以告诉我有多少CPU使用了这些与选择器/事件Hook的函数中的每一个。
在使用Ubuntu操作系统时，了解系统的CPU使用情况对于监控和优化系统性能至关重要。通过检查CPU使用情况，我们可以了解系统的负载情况、进程的消耗以及可能存在的性能瓶颈。本文将介绍如何使用各种工具和命令来检查Ubuntu中的CPU使用情况。1.使用top命令top命令是一个强大的终端工具，用于实时监视系统的资源使用情况。它可以显示当前运行的进程列表以及它们对CPU和内存的使用情况。要使用top命令，可以在终端中输入以下命令：top运行该命令后，将显示一个实时更新的表格，其中包含CPU使用情况的相关信息。在该表格中，我们可以看到CPU的使用率、进程的CPU占用情况以及其他有关系统负载和内存使用
