*
   * <p>Usage example:
   *
   * <pre>{@code
   * ListenableFuture<Integer> fetchCounterFuture = ...;
   *
   * // Falling back to a zero counter in case an exception happens when
   * // processing the RPC to fetch counters.
   * ListenableFuture<Integer> faultTolerantFuture = Futures.catching(
   *     fetchCounterFuture, FetchException.class, x -> 0, directExecutor());
   * }</pre>
   *

- 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...

Y como la mayor parte del tiempo de ejecución lo coge el trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en un sistema lo realiza una <abbr title = "Central Processing Unit. En español: Unidad Central de Procesamiento."> CPU </abbr>, a estos problemas se les llama "<abbr title="En español: atado a CPU.">CPU bound</abbr>".

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   *     helpful predefined constants
   * @param callback the {@link LineProcessor} to use to handle the lines
   * @return the output of processing the lines
   * @throws IOException if an I/O error occurs
   * @deprecated Prefer {@code asCharSource(file, charset).readLines(callback)}.
   */
  @Deprecated
  @InlineMe(

👉 😐, 🔠 1️⃣ 🧹 (🔌 👆) 🔜 🕹, 🤸 👫 🍕 👨‍🏭.

&amp; 🏆 🛠️ 🕰 ✊ ☑ 👷 (↩️ ⌛), &amp; 👷 💻 ⌛ <abbr title="Central Processing Unit">💽</abbr>, 👫 🤙 👫 ⚠ "💽 🎁".

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⚠ 🖼 💽 🔗 🛠️ 👜 👈 🚚 🏗 🧪 🏭.

🖼:

* **🎧** ⚖️ **🖼 🏭**.
* **💻 👓**: 🖼 ✍ 💯 🔅, 🔠 🔅 ✔️ 3️⃣ 💲 / 🎨, 🏭 👈 🛎 🚚 💻 🕳 🔛 📚 🔅, 🌐 🎏 🕰.

   *     helpful predefined constants
   * @param callback the {@link LineProcessor} to use to handle the lines
   * @return the output of processing the lines
   * @throws IOException if an I/O error occurs
   * @deprecated Prefer {@code asCharSource(file, charset).readLines(callback)}.
   */
  @Deprecated
  @InlineMe(

        }
        hasSkip = true;
        partsSkipped++; // :: means we skipped an extra part in between the two delimiters.
        if (i == 0) {
          partsSkipped++; // Begins with ::, so we skipped the part preceding the first :
        }
        if (i == ipString.length() - 2) {
          partsSkipped++; // Ends with ::, so we skipped the part after the last :
        }
      }
    }

		u.Path = path.Clean(u.Path)
		if isEmptyPath(u.Path) {
			return ep, fmt.Errorf("empty or root path is not supported in URL endpoint")
		}

		// On windows having a preceding SlashSeparator will cause problems, if the
		// command line already has C:/<export-folder/ in it. Final resulting
		// path on windows might become C:/C:/ this will cause problems

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（包括您）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；

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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