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使用未充分利用的CPU是否可以阻塞CPU?

我们有一个节点服务,我们检测到CPU阻塞。 罪魁祸首是通常的(JSON.Parse())(这是一个纯粹的计算操作) 在上下文中,我有一个非常愚蠢的问题,CPU是否可能(假设单核心)没有调峰的CPU?

节点JS,读取CPU温度

我目前正在做一个项目,我想读取我的CPU的温度,但我不知道如何正确使用外部程序,如“CpuTemp”等。 根据一些消息,我应该能够使用Node JS和一个包来读取CPU温度。 我设法通过软件包“OS”读取我的PC上的总内存和正常运行时间。 有没有我可以用来显示CPU温度的软件包,或者我应该做些别的事情来读取它? 我被告知我应该使用Node和JS一起,但是我不知道如何继续。

NodeJS中进程的CPU使用情况

我有一个NodeJS应用程序,它在具有24个内核的服务器上派生进程。 一般来说,我不会为每个内核产生多个进程(最多总共有24个进程)。 我想知道每个进程产生的核心的CPU使用率。 是否有可能调查这样的事情? 我知道我可以使用os.cpus() ,但是这会返回机器中所有CPU的更一般的信息,而不是我正在查询的进程正在处理的信息。 是否有可能做到这一点与我们在NodeJS有什么? 我不想依赖从NodeJS执行(重)bash脚本来知道类似的东西。

I / O绑定和CPU绑定

喜。 我用Node.JS使用child_process来产生bash进程。 我试图了解,如果我正在做I / O绑定,CPU绑定或两者兼而有之。 我正在使用pdftotext来提取10k +文件的文本。 为了控制并发,我使用asynchronous 。 码: let spawn = require('child_process').spawn; let async = require('async'); let files = [ { path: 'path_for_file' … }, … ]; let maxNumber = 5; async.mapLimit(files, maxNumber, (file, callback) => { let process = child_process.spawn('pdftotext', [ "-layout", "-enc", "UTF-8", file.path, "-" ]); let result = ''; let […]

Node.js CPU负载平衡

我使用JMeter创build了testing来testingGhost博客平台的性能。 用Node.js编写的Ghost,安装在1Gb RAM,1个CPU的云服务器上。 我注意到400个并发用户JMeter得到错误。 直到400个并发用户负载正常。 我决定增加CPU并增加1个CPU。 但错误复制和添加2个CPU,共4个CPU。 该问题发生在400个并发用户之后。 我不明白为什么1个CPU可以处理400个用户,4个CPU的处理结果是一样的。 在监视过程中,我注意到只有一个CPU忙,另外三个CPU空闲。 当我在控制台检查JMeter概要时,出现了错误,约有5%的请求。 看截图。 我想知道是否可以平衡CPU之间的负载?

通过CPU交易RAM(性能问题)

我正在处理一个处理文件的程序,我可以做很多事情,比如重命名,读取它们的内容等。 今天我正在初始化它,如下所示: return new Promise((resolve, reject) => { glob("path/for/files/**/*", { nodir: true }, (error, files) => { files = files.map((file) => { // properties like full name, basename, extension, etc. }); resolve(files); }); }); 所以,我读了特定目录的内容,返回一个数组中的所有文件,然后使用Array.map迭代数组并更改具有属性的对象的path。 有时候我用200.000个文本文件工作,所以这成为一个问题,因为它消耗了太多的RAM。 所以,我想用一个懒惰加载的构造函数replace..但我从来没有这样做过…所以我正在寻找一个帮助的手。 这是我的代码: class File { constructor(path) { this.path = path; } extension() { return path.extname(this.path); } // etc } […]

将Node.js中os.cpus()的输出转换为百分比

有没有办法将os.cpus()信息转换为百分比? 就像iostat的输出(在CPU部分)。 我的代码: var os = require('os'); console.log(os.cpus()); 输出: [ { model: 'MacBookAir4,2', speed: 1800, times: { user: 5264280, nice: 0, sys: 4001110, idle: 58703910, irq: 0 } }, { model: 'MacBookAir4,2', speed: 1800, times: { user: 2215030, nice: 0, sys: 1072600, idle: 64657440, irq: 0 } }, { model: 'MacBookAir4,2', speed: 1800, times: { […]