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线上FullGC问题排查实践——手把手教你排查线上问题 | 京东云技术团队

作者:京东科技 韩国凯 一、问题发现与排查 1.1 找到问题原因 问题起因是我们收到了jdos的容器CPU告警,CPU使用率已经达到104% 观察该机器日志发现,此时有很多线程在执行跑批任务。正常来说,跑批任务是低CPU高内存型,所以此时考虑是FullGC引起的大量CPU占用(之前有类似情况,告知用户后重启应用后解决问题)。 通过泰山查看该机器内存使用情况: 可以看到CPU确实使用率偏高,**但是内存使用率并不高,只有62%,**属于正常范围内。 到这里其实就有点迷惑了,按道理来说此时内存应该已经打满才对。 后面根据其他指标,例如流量的突然进入也怀疑过是jsf接口被突然大量调用导致的cpu占满,所以内存使用率不高,不过后面都慢慢排除了。其实在这里就有点一筹莫展了,现象与猜测不符,只有CPU增长而没有内存增长,**那么什么原因会导致单方面CPU增长?**然后又朝这个方向排查了半天也都被否定了。 后面突然意识到,会不会是监控有“问题”? 换句话说应该是我们看到的监控有问题,这里的监控是机器的监控,而不是JVM的监控! JVM的使用的CPU是在机器上能体现出来的,而JVM的堆内存高额使用之后...

绘画手残党的福音:涂鸦线稿秒变绝美图像

摘要:涂鸦线稿秒变绝美图像,ControlNet-Scribble2Img适配华为云ModelArts,提供更加便利和创新的图像生成体验,将你的想象变为真实的图像。 本文分享自华为云社区《AIGC拯救手残党:涂鸦线稿秒变绝美图像》,作者:Emma_Liu 。 ControlNet 什么是ControlNet?简而言之,文本到图像的生成涉及使用预训练的扩散模型来生成基于某些文本的图像。 从输入图像中提取特定信息的过程称为注释(在paper中)或预处理(在 ControlNet extension中)。 这个扩散模型是在数十亿张图片上预训练的,当我们输入文字时,模型会根据输入的内容生成一张图片。然而,有时输出结果与我们的意图并不完全一致。这就是ControlNet的作用… ControlNet最早是在L.Zhang等人的论文《Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Model》中提出的,目的是提高预训练的扩散模型的性能。特别是,在预训练的扩散模型中加入另一个神经网络模型(ControlNet),使我们对输出有更多的控制。 ...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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