MySQL的行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的。不是所有的引擎都支持行锁，MyISAM就不支持。不支持行锁意味着并发控制只能用表锁，对于这种引擎的表，同一张表上任何时刻只能有一个更新在执行，这就会影响到业务并发度。 InnoDB是支持行锁的，这也是MyISAM被InnoDB替代的重要原因之一。
这里，推荐使用历史版本的potplayer64，因为新版本的功能有点多余，https://www.videohelp.com/download/PotPlayerSetup64-1.7.16291.exe
SyterKit 是一个纯裸机框架，用于 TinyVision 或者其他 v851se/v851s/v851s3/v853 等芯片的开发板，SyterKit 使用 CMake 作为构建系统构建，支持多种应用与多种外设驱动。同时 SyterKit 也具有启动引导的功能，可以替代 U-Boot 实现快速启动
BGP(Border Gateway Protocol)是一种在自治系统之间动态交换路由信息的路由协议。
前面两周的问卷结果，收到了很多读者的点赞回复，也有很多开发朋友饶有兴趣的来读，一方面是为了对号入座，一方面也是想了解下同行们的生存现状。
查询AS是几线BGP [root@h101 ~]# whois AS58879 [Querying whois.radb.net] [whois.radb.net] aut-num: AS58879 as-name: MYASNAME-1 descr: ʏº£°²³©θç¿Ƽ¼¹ɷޓя admin-c: jiang yuanming tech-c: jiang yuanming mnt-by: MAINT-AS58879 changed: jiangym@5
Linux是一个多用户多任务的操作系统，任何一个要使用系统资源，都需要先向管理员申请一个帐号，然后以这个帐号的身份登录进系统。
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能，因此让我们一起去探索吧！
我该为我的物理服务器分配多少虚拟CPU给虚机才合理，分配比1:1，2:1，听说还可以到8:1？
CPU密集型，也叫计算密集型，一般是指服务器的硬盘、内存硬件性能相对CPU好很多，或者使用率低很多。系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成，几乎没有阻塞（等待I/O的实时间）时间，而CPU一直有大量运算要处理，因此CPU负载长期过高。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
你有一个思想，我有一个思想，我们交换后，一个人就有两个思想 If you can NOT explain it simply, you do NOT understand it well enough
创建多少线程合适， 要看多线程具体的应用场景。一般来说，我们可以将程序分为：CPU密集型程序和I/O密集型程序， 而针对于CPU密集型程序和I/O密集型程序，其计算最佳线程数的方法是不同的 。
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
最重要的是找到哪些线程在消耗CPU，通过线程栈定位到问题代码 如果没有找到个别线程的CPU使用率特别高，考虑是否线程上下文切换导致了CPU使用率过高。
如果问你选择多线程的原因就是一个【快】字，面试也就不会出那么多幺蛾子了。你有没有问过你自己
经验丰富的架构师，懂得如何配置这些参数，使得系统的性能达到最优：有些业务设置为CPU核数的2倍，有些业务设置为CPU核数的8倍，有些业务设置为CPU核数的32倍。
对于不同性质的任务来说，CPU密集型任务应配置尽可能小的线程，如配置CPU个数+1的线程数，IO密集型任务应配置尽可能多的线程，因为IO操作不占用CPU，不要让CPU闲下来，应加大线程数量，如配置两倍CPU个数+1，而对于混合型的任务，如果可以拆分，拆分成IO密集型和CPU密集型分别处理，前提是两者运行的时间是差不多的，如果处理时间相差很大，则没必要拆分了。
面试中经常有人被问到线程池的数据设置多少合适呢，今天我们就看一下这个问题，首先我们需要知道两个问题
大家都知道多线程可以提高程序整体执行效率，但是为什么多线程可以执行效率呢？线程是越多越好吗？如何估算线程数以使程序执行吞吐量达到最优呢？
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候，突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面，对于CPU的工作原理都不完全清楚，于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深，怕自己迷路...，其中如有错误，望知道的朋友在下面留言评论，我会及时更新的。
以前古老的DOS操作系统，是单进行的系统。系统每次只能做一件事情，完成了一个任务才能继续下一个任务。每次只能做一件事情，比如在听歌的时候不能打开网页。所有的任务操作都按照串行的方式依次执行。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
👨💻个人主页： 才疏学浅的木子 🙇♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 🙇♂️ 📒 本文来自专栏： 面试 🌈 每日一语：人的一生，好不好只有自己知道，乐不乐只有自己明白。 🌈 本文目录 CPU密集型 IO密集型 选择线程数量 区别 总结 CPU密集型 CPU密集型 又叫做计算密集型，系统运作大部分是CPU Loading，CPU密集就是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行 IO密集型 IO密集型指的是在系统运行过程中，大部分的状况是CPU在等I/O的读
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
1、无限循环的while会导致CPU使用率飙升吗？ 2、经常使用Young GC会导致CPU占用率飙升吗？ 3、具有大量线程的应用程序的CPU使用率是否较高？ 4、CPU使用率高的应用程序的线程数是多少？ 5、处于BLOCKED状态的线程会导致CPU使用率飙升吗？ 6、分时操作系统中的CPU是消耗 us还是 sy？
其中 Runnable , ThreadPool 都是基于 Thread 执行的 ;
最近在研究Linux系统负载的时候，接触到一些关于CPU信息查看的知识，和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析，也学到了不少东西。
线程 线程是CPU调度的最小单位 CPU 执行过程图 比如我们有一个单核CPU，目前有3个想要执行的线程，这3个线程在执行过程中先执行1,在下一个时间片cpu让渡出来执行线程2，在下一个时间片cpu让渡出来执行线程3，以此类推，最终将3个线程执行完毕。 如果我们不将CPU进行分片，按顺序先执行完线程1，再执行线程2，最后执行线程3。 我们是否有一个疑惑，前者(CPU切片)和后者(顺序执行)使用的时间貌似是一样的，并且后者(顺序执行)只切换了2次上下文，这样是不是执行的效率更高呢？那多线程存在的意义有体现
线程池设置多大,并没有固定答案, 需要结合实际情况不断的测试才能得出最准确的数据.
当程序要执行的部分被装载到内存后，CPU要从内存中取出指令，然后指令解码(以便知道类型和操作数，简单的理解为CPU要知道这是什么指令)，然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行，以此类推直到程序退出。
打开cpu使用率 可以看到在线程数量为8的时候，我的这8核机器中的8个cpu全部满负载运行
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn ❝沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！? ❞ 目录 一、前言 二、面试题 三、Thread 状态关系 四、Thread 状态测试
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
工作线程数究竟要设置为多少 | 架构师之路
一、需求缘起 Web-Server通常有个配置，最大工作线程数，后端服务一般也有个配置，工作线程池的线程数量，这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值，有些业务设置为CPU核数的2倍，有些业务设置为CPU核数的8倍，有些业务设置为CPU核数的32倍。 “工作线程数”的设置依据是什么，到底设置为多少能够最大化CPU性能，是本文要讨论的问题。 二、共性认知 在进行进一步深入讨论之前，先以提问的方式就一些共性认知达成一致。 问：工作线程数是不是设置的越大越好？ 答：肯定不是的 服务器CPU核数有限，能够同
代码中存在无限循环或者条件判断错误导致的死循环，使得CPU一直在执行相同的操作，导致CPU利用率达到100%。
在高并发的场景之下，Java经常使用到的技术就是多线程。而多线程的使用，到底是否真的能够有效地提高服务的性能和效率，就必须拿捏得当，从计算机操作系统，到服务代码，到应用上线之后的监测。得谨小慎微的行走~
相信多线程各位大佬都用过，不管是在单核cpu还是多核cpu上都可以执行，但是多线程是同时执行多个线程的吗？
生产环境中 CPU 利用率飙高的情况该如何排查？你是否在面试的时候也被问到过类似的问题呢？今天，我们就一起研究一下。
一、需求缘起 Web-Server通常有个配置，最大工作线程数，后端服务一般也有个配置，工作线程池的线程数量，这个线程数的配置不同的业务架构师有不同的经验值，有些业务设置为CPU核数的2倍，有些业务设置为CPU核数的8倍，有些业务设置为CPU核数的32倍。 “工作线程数”的设置依据是什么，到底设置为多少能够最大化CPU性能，是本文要讨论的问题。 二、一些共性认知 在进行进一步深入讨论之前，先以提问的方式就一些共性认知达成一致。 提问：工作线程数是不是设置的越大越好？ 回答：肯定不是的 1）一来服务器CPU
Android 开发者来说 Kotlin 语言已经是很熟悉的了，但 Kotlin 中的 协程 不了解的同学可能还有很多。
在多任务操作系统中，为了提高CPU的利用率，可以让当前系统运行远多于CPU核数的线程。但是由于同时运行的线程数是由CPU核数来决定的，所以为了支持更多的线程运行，CPU会把自己的时间片轮流分给其他线程，这个过程就是上下文切换。 导致上下文切换的原因有很多，比如通过wait()、sleep()等方法阻塞当前线程，这时CPU不会一直等待，而是重新分配去执行其他线程。当后续CPU重新切换到当前线程时，CPU需要沿着上次执行的指令位置继续运行。因此，每次在CPU切换之前，需要把CPU寄存器和程序计数器保存起来，这些信息会存储到系统内核中，CPU再次调度回来时会从系统内核中加载并继续执行。简而言之，上下文切换，就是CPU把自己的时间片分配给不同的任务执行的过程。
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