) {
          result.flush()
          handleSocketEffect(socketEffect, socket, stream)
        }
    }

    return result
  }

  /** Returns true if processing this exchange is complete. */
  private fun handleSocketEffect(
    effect: SocketEffect?,
    socket: MockWebServerSocket,
    stream: Http2Stream? = null,
  ): Boolean {
    if (effect == null) return false

	}
	return paxHdrs, nil
}

// readHeader reads the next block header and assumes that the underlying reader
// is already aligned to a block boundary. It returns the raw block of the
// header in case further processing is required.
//
// The err will be set to io.EOF only when one of the following occurs:
//   - Exactly 0 bytes are read and EOF is hit.
//   - Exactly 1 block of zeros is read and EOF is hit.

Y como la mayor parte del tiempo de ejecución se dedica al trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en una computadora lo realiza una <abbr title="Central Processing Unit – Unidad Central de Procesamiento">CPU</abbr>, llaman a estos problemas "CPU bound".

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Ejemplos comunes de operaciones limitadas por la CPU son cosas que requieren procesamiento matemático complejo.

Et comme la plupart du temps d'exécution est pris par du "vrai" travail (et non de l'attente), et que le travail dans un ordinateur est fait par un <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>, ce sont des problèmes dits "CPU bound".

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Des exemples communs d'opérations "CPU bounds" sont les procédés qui requièrent des traitements mathématiques complexes.

Par exemple :

Und da die meiste Ausführungszeit durch tatsächliche Arbeit (anstatt durch Warten) in Anspruch genommen wird und die Arbeit in einem Computer von einer <abbr title="Central Processing Unit – Zentrale Recheneinheit">CPU</abbr> erledigt wird, werden diese Probleme als „CPU-lastig“ („CPU bound“) bezeichnet.

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labels.send_testmail=Send Test Mail
labels.backup_configuration=Backup
labels.backup_name=Name
labels.backup_bulk_file=Bulk File
labels.backup_button_upload=Upload
labels.process_time_is_exceeded=The search processing time has exceeded the limit. The displayed results may be partial.
labels.user_given_name=Given Name
labels.givenName=Given Name
labels.user_surname=Surname
labels.surame=Surname
labels.user_mail=Mail

- Fix that prevents repeated fetching of PVC/PV objects by kubelet when processing of pod volumes fails. While this prevents hammering API server in these error scenarios, it means that some errors in processing volume(s) for a pod could now take up to 2-3 minutes before retry. ([#88141](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/88141), [@tedyu](https://github.com/tedyu)) [SIG Node and...

無論輪流執行與否（並行），你都需要相同的工時完成任務，同時需要執行相同工作量。

但是，在這種情境下，如果你可以邀請8位前收銀員/廚師（現在是清潔工）來幫忙，每個人（加上你）負責房子的某個區域，這樣你就可以 **平行** 地更快完成工作。

在這個場景中，每個清潔工（包括你）都是一個處理器，完成工作的一部分。

由於大多數的執行時間都花在實際的工作上（而不是等待），而電腦中的工作由 <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr> 完成，因此這些問題被稱為「CPU 密集型」。

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常見的 CPU 密集型操作範例包括那些需要進行複雜數學計算的任務。

例如：

* **音訊**或**圖像處理**；
* **電腦視覺**：一張圖片由數百萬個像素組成，每個像素有 3 個值/顏色，處理這些像素通常需要同時進行大量計算；

无论是否轮流执行（并发），都需要相同的时间来完成，而你也会完成相同的工作量。

但在这种情况下，如果你能带上 8 名前收银员/厨师，现在是清洁工一起清扫，他们中的每一个人（加上你）都能占据房子的一个区域来清扫，你就可以在额外的帮助下并行的更快地完成所有工作。

在这个场景中，每个清洁工（包括你）都将是一个处理器，完成这个工作的一部分。

由于大多数执行时间是由实际工作（而不是等待）占用的，并且计算机中的工作是由 <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr> 完成的，所以他们称这些问题为"CPU 密集型"。

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CPU 密集型操作的常见示例是需要复杂的数学处理。

例如：

* **音频**或**图像**处理；
* **计算机视觉**: 一幅图像由数百万像素组成，每个像素有3种颜色值，处理通常需要同时对这些像素进行计算；

이 시나리오에서, (당신을 포함한) 각각의 청소부들은 프로세서가 될 것이고, 각자의 역할을 수행합니다.

실행 시간의 대부분이 대기가 아닌 실제 작업에 소요되고, 컴퓨터에서 작업은 <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>에서 이루어지므로, 이러한 문제를 "CPU에 묶였"다고 합니다.

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CPU에 묶인 연산에 관한 흔한 예시는 복잡한 수학 처리를 필요로 하는 경우입니다.

예를 들어:

* **오디오** 또는 **이미지** 처리.