什么是 CPU 窃取
CPU 窃取(CPU steal)指的是一个虚拟 CPU 核心必须等待物理 CPU 的时间百分比。通常 CPU 窃取发生在共享主机上,简短地来说就说当共享主机去处理一个请求时发生延迟。这种情况通常会发生在资源争夺的时候,当处理 CPU 密集型任务时。
为什么会发生 CPU 窃取
在共享主机、或云主机中,虚拟机管理程序会安装在物理硬件和虚拟机化化境之间,然后将 CPU 时间、内存等等资源分配给虚拟机。
当进程准备好由虚拟 CPU 执行时,等待管理程序分配物理 CPU,而如果管理程序将此 CPU 已经分配给了另一个虚拟机时,就会
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在之前看 Perfect Media Server 的时候看到作者有推荐一本叫做 《Infrastructure as Code》, O’REILLY 出品,作者描述了一个使用文本文件来定义基础设施的框架。在没有了解到这个概念之前我只是简单了解过 [[Ansible]] 这个代码即配置的应用,也就是定义了软件的配置,而 [[Terraform]] 则更像是用纯文本(代码)定义了硬件配置。
这句话让我茅塞顿开:
Infrastructure as Code
在过去很长的一段时间里面,我都保存我使用的 docker-compose 配置文件,这
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之前购买的 So you Start(OVH 旗下品牌) 的独服,配置有 4 块 2T 的硬盘,但是 So you Start 后台默认的 RAID 级别是 RAID1,这样使得可用的空间只有 8T 中的 2T,25% 的使用率,虽然硬盘安全性级别比较高(允许多块硬盘损坏的情况下依然不丢数据),但是空间可用率太低了,所以折中一下可以使用 RAID-10(允许一块硬盘损坏而不丢失数据),这里就记录一下如何把 So you Start 的独服从 RAID-1 级别在线调整成 RAID-10。正常情况下 OVH 旗下的主机品牌,包括 OHV,So you St
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Meta Muse 使用教程:上手设置、提示词技巧与实用案例
上一篇 Meta Muse 介绍与注册指南:一个会替你跑腿的个人 AI Agent 把 [[Muse]] 是什么、怎么注册、额度怎么算都整理了一遍,但是留了一个结尾:注册完之后到底该让它干什么。Muse 上线这几周,我查阅了一些测评体验,整理了 X 和 Threads 上用户晒出来的用法,发现大家的使用路径其实很像:从提醒和文件这类零风险的任务开始,确认它靠谱之后再慢慢接入邮箱、日历,最后才让它碰钱。这篇就按这个顺序来整理,从界面和设置讲起,再到具体的案例和踩过的坑。
Meta Muse 介绍与注册指南:一个会替你跑腿的个人 AI Agent
2026 年 9 月 8 日,[[Meta]] 发布了个人 AI Agent [[Muse]],宣传语只有一句:「它去做,而不是告诉你怎么做」。用 [[ChatGPT]] 或 [[Claude]] 时,我们得到的往往是一份说明书,真正动手的部分,打开网页、填表单、下单付款,还得自己来。Muse 想把这一段也接过去:你交给它的不是一个问题,而是一件事,它会自己打开浏览器一步步做完,需要你拍板时再回来问你。这是 Meta 迄今为止在消费级 AI 上下的最大一笔注,两周后的 Connect 2026 大会几乎整场都围绕它展开。
Jev:不聊天只做判断的 System One 决策模型
过去一两年,大模型的发展方向几乎都是更长的思考链、更大的上下文、更强的 Agent 能力。但在日常写代码和搭建自动化流程的过程中,我发现很多地方用到大模型,其实只是为了让它做一个简单的判断,却要付出几秒钟的等待和解析 JSON 的麻烦。TypeSafe AI 发布的 Jev 走了一条相反的路:不聊天、不写代码,只做快速的判断。
Executor:多 Agents 和外部世界之间的统一代理层
同时使用 Claude Code,Codex,Pi,OpenClaw 等等 Agent 工具时有一个非常尴尬的状况,就是不同的 Agent 工具维护了不同的配置格式,如果要配置 MCP server 就需要分别到不同的配置文件中定义,相同的配置散落在系统的各个角落中。同一份 API Key 也需要重复粘贴到不同的配置中,更麻烦的是如果一旦有更新或者 API Key 变动就需要重复修改多个地方,我之前还调查过如何[[跨平台管理 MCP]],主要的思路还是通过脚本和同步来对齐配置,但本质上还是在管理多个副本,直到我看到了 Executor 这个项目。