assertEquals("https://contrib.org", pom.getValue("contributors[1]/organizationUrl"));
        assertEquals("+1", pom.getValue("contributors[1]/timezone"));
        assertEquals("yes", pom.getValue("contributors[1]/properties/contributor"));
        assertEquals(1, ((List<?>) pom.getValue("contributors[1]/roles")).size());
        assertEquals("contrib", pom.getValue("contributors[1]/roles[1]"));

- Some are corrupt (missing format.json)
- Any unrecognized disks - return failure

No read quorum
-----------------
failure for all cases.

// Pseudo code for managing `format.json`.

// Generic checks.
if (no quorum) return error
if (any disk is corrupt) return error // Always error
if (jbod inconsistent) return error // Always error.
if (disks not recognized) // Always error.

// Specific checks.

	}

	return prof, nil
}

// minioProfiler - minio profiler interface.
type minioProfiler interface {
	// Return recorded profiles, each profile associated with a distinct generic name.
	Records() map[string][]byte
	// Stop the profiler
	Stop() ([]byte, error)
	// Return extension of profile
	Extension() string
}

// Global profiler to be used by service go-routine.
var (

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.

---

    * The body size limit does not apply to subresources like pods/proxy that proxy request content to another server.
* The apiserver, including both the kube-apiserver and apiservers built with the generic apiserver library, will now return 413 RequestEntityTooLarge error if a json patch contains more than 10,000 operations. ([#74000](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/74000), [@caesarxuchao](https://github.com/caesarxuchao))

* AWS: Recognize ca-central-1 region ([#38410](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/38410), [@justinsb](https://github.com/justinsb))
* Add TLS conf for Go1.7 ([#38600](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/38600), [@k82cn](https://github.com/k82cn))

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；

  These files could interfere with Bazel parsing.
  """
  makefile_download_dir = os.path.join(_TF_WORKSPACE_ROOT, 'tensorflow',
                                       'contrib', 'makefile', 'downloads')
  if os.path.isdir(makefile_download_dir):
    for root, _, filenames in os.walk(makefile_download_dir):
      for f in filenames:
        if f.endswith('BUILD'):

### Um Processo por Contêiner { #one-process-per-container }

Nesse tipo de cenário, provavelmente você desejará ter **um único processo (Uvicorn) por contêiner**, pois já estaria lidando com a replicação no nível do cluster.