{"id":18689,"date":"2026-04-03T18:19:44","date_gmt":"2026-04-03T16:19:44","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/server-cpu-affinity-hosting-optimierung-kernelaffinity\/"},"modified":"2026-04-03T18:19:44","modified_gmt":"2026-04-03T16:19:44","slug":"server-cpu-affinity-hosting-optimering-kernelaffinity","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/da\/server-cpu-affinity-hosting-optimierung-kernelaffinity\/","title":{"rendered":"Server CPU Affinity: Optimering af hosting-drift"},"content":{"rendered":"<p><strong>Server CPU-affinitet<\/strong> tildeler specifikt processer til faste CPU-kerner og reducerer dermed migreringer, kontekstskift og kolde cacher i hosting-stakke. Jeg viser, hvordan denne pinning skaber forudsigelige ventetider, h\u00f8jere cache-hitrater og ensartet gennemstr\u00f8mning i webservere, PHP-FPM, databaser, VM'er og containere.<\/p>\n\n<h2>Centrale punkter<\/h2>\n<p>F\u00f8lgende centrale aspekter udg\u00f8r retningslinjerne for en effektiv implementering af Affinity i hosting.<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Cache-n\u00e6rhed<\/strong> minimerer ventetiden og \u00f8ger effektiviteten af multithreaded workloads.<\/li>\n  <li><strong>Planl\u00e6gbarhed<\/strong> gennem pinning: f\u00e6rre outliers p\u00e5 p99 og konstante svartider.<\/li>\n  <li><strong>NUMA-bevidsthed<\/strong> parrer hukommelse og CPU, reducerer dyr fjernadgang.<\/li>\n  <li><strong>C-grupper<\/strong> supplerer Affinity med kvoter, prioriteringer og retf\u00e6rdig fordeling.<\/li>\n  <li><strong>Overv\u00e5gning<\/strong> med perf\/Prometheus afsl\u00f8rer migreringer og fejl.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Hvad betyder CPU Affinity i hosting?<\/h2>\n\n<p>Affinitet binder <strong>Tr\u00e5de<\/strong> til faste kerner, s\u00e5 planl\u00e6ggeren ikke spreder dem ud over hele soklen. Dette holder L1\/L2\/L3-cacherne varme, hvilket er s\u00e6rligt vigtigt for latency-kritiske <strong>Foresp\u00f8rgsler p\u00e5 nettet<\/strong> t\u00e6ller. Linux CFS balancerer dynamisk som standard, men genererer overfl\u00f8dige migreringer i varme faser. Jeg begr\u00e6nser specifikt disse migreringer i stedet for at bremse planl\u00e6ggeren helt. Jeg giver en mere dybdeg\u00e5ende introduktion til CFS-alternativer her: <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/linux-scheduler-cfs-alternativ-hosting-kernelperf-boost\/\">Indstillinger for Linux-planl\u00e6gning<\/a>.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/cpu-affinity-serverraum-1842.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Analyse og profilering af arbejdsbyrden<\/h2>\n\n<p>F\u00f8r jeg s\u00e6tter en n\u00e5l, unders\u00f8ger jeg <strong>Karakteristisk<\/strong> af tjenesterne. Eventdrevne webservere genererer f\u00e5 kontekst\u00e6ndringer, men har stor gavn af cache-koh\u00e6rens. Databaser er f\u00f8lsomme over for kernemigrationer under intensive joins eller checkpoints. Jeg m\u00e5ler p95\/p99-latency, sporer CPU-migrationer med <strong>perf<\/strong> og kigge efter LLC-missere. F\u00f8rst derefter skriver jeg faste regler og tester dem under spidsbelastning.<\/p>\n\n<h2>CPU-topologi, SMT og kernepar<\/h2>\n<p>Jeg tager h\u00f8jde for den fysiske topologi: kernekomplekser, L3-skiver og <strong>SMT<\/strong>-...s\u00f8skende. Til tail-latency-kritiske tjenester tildeler jeg kun en SMT-tr\u00e5d pr. kerne, s\u00e5 varme tr\u00e5de ikke deler udf\u00f8relsesenheder. SMT forbliver aktiv for batch-jobs, der nyder godt af den ekstra gennemstr\u00f8mning. P\u00e5 AMD-EPYC er jeg opm\u00e6rksom p\u00e5 CCD\/CCX-gr\u00e6nser: Workers holder sig inden for et L3-segment for at holde LLC-hits stabilt h\u00f8je. For NIC-tunge stakke parrer jeg RX\/TX-k\u00f8er med <strong>Kerner<\/strong>, som userspace-arbejderne k\u00f8rer p\u00e5. Denne parring undg\u00e5r snushaner p\u00e5 tv\u00e6rs af kerner og holder stierne mellem IRQ, SoftIRQ og app korte.<\/p>\n\n<h2>Pinning-strategier for webservere og PHP-FPM<\/h2>\n\n<p>Til web-frontends bruger jeg <strong>NGINX<\/strong> Jeg bruger ofte et sn\u00e6vert kernes\u00e6t, f.eks. 0-3, for at sikre ensartede svartider. Jeg opdeler PHP-FPM: hot workers p\u00e5 4-7, baggrundsjobs p\u00e5 8-11. Jeg aflaster Node.js med worker threads og binder CPU-tunge opgaver til mine egne worker threads. <strong>Kerner<\/strong>. Jeg holder Apache i event MPM med stramme gr\u00e6nser i kortvarige k\u00f8er. S\u00e5danne layouts holder pipelines rene og reducerer jitter m\u00e6rkbart.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/server_cpu_affinity_3621.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Kernel- og scheduler-parametre i forbindelse med Affinity<\/h2>\n<p>Affinity har en st\u00e6rkere effekt, hvis kernen ikke permanent modvirker den. For meget cache-f\u00f8lsomme tjenester \u00f8ger jeg <strong>sched_migration_cost_ns<\/strong>, s\u00e5 CFS sj\u00e6ldnere anser migreringer for at v\u00e6re \u201ebillige\u201c. <strong>sched_min_granularitet_ns<\/strong> og <strong>sched_wakeup_granularity_ns<\/strong> p\u00e5virke tidsintervaller og pr\u00e6emptionsadf\u00e6rd; her bruger jeg A\/B-tests. Til isolerede latenstidskerner bruger jeg specifikt <em>Reng\u00f8ring<\/em>CPU'er og placere RCU\/kernel-tr\u00e5de v\u00e6k fra de varme kerner (nohz_full\/rcu_nocbs p\u00e5 udvalgte v\u00e6rter). Disse indgreb er <strong>kontekstafh\u00e6ngig<\/strong>Jeg \u00e6ndrer dem kun pr. arbejdsbelastningsklasse og ruller dem tilbage med n\u00f8je overv\u00e5gning, hvis variansen eller gennemstr\u00f8mningen lider.<\/p>\n\n<h2>Databaser og affinitetsmasker<\/h2>\n\n<p>I databaser er en god <strong>Tildeling<\/strong> Onlinetransaktioner, vedligeholdelsesjobs og I\/O-h\u00e5ndtering. SQL Server underst\u00f8tter affinitetsmasker, som jeg bruger til at definere CPU-s\u00e6t til motortr\u00e5de og separat til I\/O. Jeg undg\u00e5r overlapninger mellem affinitetsmasker og I\/O-masker, da varme tr\u00e5de ellers konkurrerer med blok-I\/O. Til v\u00e6rter med mere end 32 kerner bruger jeg de udvidede 64-bit-masker. Det holder log flushers, check pointers og query workers rene fra hinanden. <strong>isoleret<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Lagringsstier og NVMe-k\u00f8er<\/h2>\n<p>Med <strong>blk-mq<\/strong> Jeg mapper NVMe- og storage-k\u00f8er til kerner i samme NUMA-dom\u00e6ne som DB-arbejderne. Log flush-tr\u00e5de og de tilh\u00f8rende NVMe-k\u00f8-IRQ'er lander p\u00e5 nabokerner, s\u00e5 skrivebekr\u00e6ftelser ikke k\u00f8rer p\u00e5 tv\u00e6rs af soklen. Jeg s\u00f8rger for, at app-tr\u00e5de og meget brugte storage-IRQ'er ikke deler den samme kerne, da der ellers opst\u00e5r head-of-line-blokke. Jeg bruger multik\u00f8-planl\u00e6ggere p\u00e5 en s\u00e5dan m\u00e5de, at antallet af k\u00f8er matcher de kerner, der faktisk er tildelt - for mange k\u00f8er \u00f8ger kun overhead, for f\u00e5 skaber lock retention.<\/p>\n\n<h2>Virtualisering, vCPU-pinning og NUMA<\/h2>\n\n<p>I KVM eller Hyper-V kobler jeg <strong>vCPU'er<\/strong> til fysiske kerner for at undg\u00e5 at stj\u00e6le tid. Jeg adskiller vhost-net\/virtio k\u00f8er fra g\u00e6stens hot cores for at forhindre IO i at neddrosle app-tr\u00e5dene. NUMA kr\u00e6ver ogs\u00e5, at man holder \u00f8je med hukommelsens lokalitet, ellers fordobles adgangstiderne. For mere dybdeg\u00e5ende baggrund om topologier og tuning henvises til denne artikel: <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/blog-numa-arkitektur-server-ydeevne-hosting-hardware-optimering-infrastruktur\/\">NUMA-arkitektur i hosting<\/a>. I t\u00e6tte ops\u00e6tninger giver denne kobling m\u00e6rkbart mere j\u00e6vn <strong>Forsinkelser<\/strong>.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/cpu-affinity-optimization-7253.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Container-orkestrering: cpuset-politikker og QoS<\/h2>\n<p>I beholdere placerer jeg <strong>cpuset.cpus<\/strong> i overensstemmelse med CPU-kvoter. Kubernetes bruger CPU-manageren (\u201estatisk\u201c politik) til at give eksklusive kerner til pods i Guaranteed QoS-klassen, hvis Requests=Limits er indstillet. Det betyder, at kritiske pods lander p\u00e5 faste kerner, mens best-effort workloads forbliver fleksible. Jeg planl\u00e6gger pods topologibevidst: Jeg opdeler latency-stier (ingress, app, cache) pr. NUMA-node, s\u00e5 hukommelse og IRQ-belastning forbliver lokal. Det er vigtigt, at <strong>Planl\u00e6gbarhed<\/strong> ogs\u00e5 til udrulninger: Replikater f\u00e5r identiske kernes\u00e6t, ellers glider m\u00e5lte v\u00e6rdier fra hinanden mellem instanser.<\/p>\n\n<h2>C-grupper, retf\u00e6rdighed og isolation<\/h2>\n\n<p>Tilh\u00f8rsforhold alene garanterer ikke <strong>Retf\u00e6rdighed<\/strong>, hvilket er grunden til, at jeg kombinerer dem med cgroups. cpu.shares prioriterer grupper relativt, cpu.max s\u00e6tter h\u00e5rde \u00f8vre gr\u00e6nser pr. time slice. Det er s\u00e5dan, jeg holder st\u00f8jende naboer i skak, selv om de k\u00f8rer CPU-bound. I hosting med flere lejere beskytter jeg kritiske tjenester med h\u00f8jere shares. Tilsammen skaber dette en klar <strong>Adskillelse<\/strong> uden at p\u00e5tage sig for store risici.<\/p>\n\n<h2>Energi- og frekvensstyring for forudsigelige ventetider<\/h2>\n<p>Str\u00f8mtilstande har en m\u00e6rkbar indflydelse p\u00e5 jitter. Til strenge p99-m\u00e5l holder jeg h\u00f8je basisfrekvenser stabile p\u00e5 varme kerner (guvern\u00f8rydelse eller h\u00f8j <em>pr\u00e6ference_for_energiydelse<\/em>) og begr\u00e6nse dybe C-tilstande, s\u00e5 opv\u00e5gningstiderne ikke dominerer. Jeg bruger Turbo med m\u00e5de: individuelle tr\u00e5de har gavn af det, men termiske gr\u00e6nser kan for\u00e5rsage parallelk\u00f8rsel. <strong>Kerner<\/strong> gash\u00e5ndtag. For at f\u00e5 en j\u00e6vn gennemstr\u00f8mning s\u00e6tter jeg \u00f8vre\/nedre frekvensgr\u00e6nser pr. socket og flytter energibesparende logik til kolde kerner. Det reducerer variansen uden at begr\u00e6nse det samlede genneml\u00f8b for meget.<\/p>\n\n<h2>systemd, taskset og Windows: Implementering<\/h2>\n\n<p>Til permanente tjenester bruger jeg <strong>systemd<\/strong> med CPUAffinity=0-3 i enheden, kombineret med CPUSchedulingPolicy=fifo for RT-arbejdsbelastninger. Jeg starter engangsjobs med taskset -c 4-7, s\u00e5 backups ikke ryger ind i varme cacher. Jeg indkapsler containere via cpuset.cpus og cgroupv2, s\u00e5 pods f\u00e5r deres faste kerner. Under Windows indstiller jeg ProcessorAffinity til en bitmaske hex via PowerShell. Disse indstillinger giver mig pr\u00e6cise <strong>Kontrol<\/strong> op til kernegr\u00e6nsen.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/cpu_affinity_optimization_9876.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Overv\u00e5gning og test: M\u00e5l i stedet for at g\u00e6tte<\/h2>\n\n<p>Jeg tjekker succesen med <strong>perf<\/strong> (kontekstskift, migrationer, cache-misser) og spore p95\/p99 pr. tidsserie. Workload-replays med wrk, hey eller sysbench viser, om outliers bliver mindre. Jeg overv\u00e5ger ogs\u00e5 steal-tid i VM'er og IRQ-belastning p\u00e5 host-kerner. En kort A\/B-sammenligning under spidsbelastning afsl\u00f8rer forkerte antagelser. F\u00f8rst n\u00e5r tallene stemmer overens, fastfryser jeg reglerne som permanente <strong>Politikker<\/strong> i.<\/p>\n\n<h2>Risici, begr\u00e6nsninger og anti-m\u00f8nstre<\/h2>\n\n<p>Stive pinning-d\u00e5sekerner <strong>l\u00f8be t\u00f8r<\/strong> n\u00e5r trafikken svinger. Jeg indstiller derfor kun kritiske tr\u00e5de og lader ikke-kritiske tr\u00e5de v\u00e6re i skemal\u00e6ggeren. Overcommit \u00e6der ogs\u00e5 ressourcer, hvis to st\u00f8jende VM'er vil have den samme kerne. Hvis du fikser for meget, vil du senere f\u00e5 problemer med hotspots og d\u00e5rlig udnyttelse. Et godt realitetstjek: Denne artikel om CPU-pinning er <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/cpu-pinning-hosting-sjaeldent-fornuftigt-optimeringstuning\/\">Sj\u00e6ldent brugbar<\/a> kr\u00e6ver en velovervejet tilgang med klare m\u00e5l og overbevisende resultater. <strong>Metrikker<\/strong>.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/server_cpu_affinity_1984.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>S\u00e6rlige tilf\u00e6lde: H\u00f8jfrekvens og realtid<\/h2>\n\n<p>For sub-millisekunder linker jeg <strong>Affinitet<\/strong> med RT-politik, IRQ-tuning og NUMA-konsistens. Jeg binder netv\u00e6rks-IRQ'er til deres egne kerner og holder userspace-tr\u00e5de v\u00e6k fra dem. P\u00e5 AMD-EPYC med chiplet-topologi sikrer jeg korte stier mellem kerne, hukommelsescontroller og NIC. Store sider (HugeTLB) hj\u00e6lper med at reducere TLB-missraten. Disse trin reducerer variansen betydeligt og skaber <strong>Planl\u00e6gbarhed<\/strong> med HF-trafik.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/serverraum-cpu-affinitat-8291.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Finjustering til popul\u00e6re stakke<\/h2>\n\n<p>Med <strong>PHP-FPM<\/strong> Jeg s\u00e6tter pm dynamic med matchende pm.max_children og process_idle_timeout, s\u00e5 inaktive arbejdere udelades. NGINX k\u00f8rer med worker_processes auto, men jeg binder workers specifikt til de varme kerner. Jeg holder Apache i event-MPM kort, s\u00e5 k\u00f8rek\u00f8en ikke vokser. For Node.js indkapsler jeg CPU-belastningen i worker-tr\u00e5de med deres egen affinitet. Det holder event-loopet frit og responsivt. <strong>hurtig<\/strong> til I\/O.<\/p>\n\n<h2>IRQ-kontrol og I\/O-adskillelse<\/h2>\n\n<p>I pin <strong>IRQ<\/strong>-handler via smp_affinity p\u00e5 dedikerede kerner, s\u00e5 pakkeoversv\u00f8mmelser ikke fortr\u00e6nger app-tr\u00e5de. Jeg deler multik\u00f8-NIC'er p\u00e5 tv\u00e6rs af flere kerner for at matche RSS-distributionen. Jeg adskiller storage interrupts fra netv\u00e6rks-IRQ'er for at undg\u00e5 head-of-line blocking. Asynkron I\/O og tr\u00e5dpuljer i NGINX forhindrer blokering af syscalls p\u00e5 varme kerner. Denne adskillelse holder stierne korte og beskytter <strong>Spidsbelastning<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Guide til gradvis introduktion<\/h2>\n\n<p>Jeg begynder med <strong>Profilering<\/strong> under Real-Traffic og indstiller derefter kun kritiske tjenester. S\u00e5 tjekker jeg p95\/p99 og migrationer, f\u00f8r jeg binder flere tr\u00e5de. Cgroups giver mig korrektionsmuligheder uden genstart. Jeg dokumenterer \u00e6ndringer pr. host og opsummerer regler i systemd-enheder. F\u00f8rst efter stabile m\u00e5lte v\u00e6rdier udruller jeg <strong>Konfiguration<\/strong> I det store og hele.<\/p>\n\n<h2>Drift, \u00e6ndringsh\u00e5ndtering og rollback<\/h2>\n<p>Jeg behandler affinitetsregler som kode. Jeg versionerer systemd-enheder og cgroup-politikker, ruller dem <strong>iscenesat<\/strong> (f\u00f8rst kanariefugle, s\u00e5 bredere) og have en klar vej tilbage klar. En hurtig tilbagerulning er obligatorisk, hvis p99 SLO'er g\u00e5r i stykker, eller gennemstr\u00f8mningen falder. Jeg fastfryser \u00e6ndringer f\u00f8r spidsbelastningsperioder og overv\u00e5ger migrationsrater, LLC-missrater og udnyttelse pr. kerne efter hvert trin. Det reducerer driftsrisikoen og forhindrer, at \u201egode\u201c individuelle optimeringer skaber u\u00f8nskede bivirkninger i netv\u00e6rket.<\/p>\n\n<h2>Sikkerheds- og isolationseffekter<\/h2>\n<p>Affinity hj\u00e6lper ogs\u00e5 med <strong>Isolering<\/strong>I milj\u00f8er med flere lejere deler jeg ikke SMT-s\u00f8skende mellem klienter for at minimere krydstale og sidekanaler. F\u00f8lsomme tjenester k\u00f8rer p\u00e5 eksklusive kerner, adskilt fra st\u00f8jende IRQ-kilder. Kernelbegr\u00e6nsninger mod huller i spekulativ udf\u00f8relse \u00f8ger omkostningerne ved kontekstskift - ren pinning minimerer effekten, fordi f\u00e6rre tr\u00e5de krydser flisegr\u00e6nser. Vigtigt: Afvej sikkerhedsm\u00e5l og performancem\u00e5l; nogle gange er \u201eSMT off\u201c berettiget for nogle f\u00e5 workloads, der er s\u00e6rligt beskyttelsesv\u00e6rdige, mens resten fortsat nyder godt af SMT-gennemstr\u00f8mningen.<\/p>\n\n<h2>KPI'er, SLO'er og rentabilitet<\/h2>\n<p>Jeg definerer <strong>p\u00e5 forh\u00e5nd<\/strong> klare KPI'er: p95\/p99-latency, throughput, cs\/req (context switches per request), migreringer per sekund og LLC miss rate. M\u00e5lkorridorer hj\u00e6lper med at evaluere afvejninger, s\u00e5som \u201ep99 -25% ved \u22645% mindre max throughput\u201c. P\u00e5 v\u00e6rtsniveau overv\u00e5ger jeg kerneubalance og tomgangstid, s\u00e5 pinning ikke f\u00f8rer til dyr tomgangstid. Affinitet giver \u00f8konomisk mening, hvis den opn\u00e5ede forudsigelighed reducerer SLO-straffe eller \u00f8ger t\u00e6theden i klynger, fordi reservebuffere kan v\u00e6re mindre. Uden dette numeriske spor forbliver pinning en mavefornemmelse - med det bliver det en modstandsdygtig <strong>Optimering<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Gennemgang og kategorisering<\/h2>\n\n<p>Affinity leverer p\u00e5 <strong>Servere<\/strong> med mange kerner giver ofte en fantastisk m\u00e6ngde forudsigelighed for lidt indgriben. I VM'er med overcommit eller st\u00e6rkt svingende trafik drosler jeg implementeringen. NUMA-bevidsthed, IRQ-tuning og fair kvoter afg\u00f8r succesen. Uden overv\u00e5gning bliver pinning hurtigt en byrde, med tal forbliver det et v\u00e6rkt\u00f8j. Den selektive tilgang vinder <strong>Forudsigelighed<\/strong> og udnytter hardware effektivt.<\/p>\n\n<h2>Sammenfatning<\/h2>\n\n<p>Jeg bruger <strong>Serverens CPU-affinitet<\/strong>, for at holde varme tr\u00e5de t\u00e6t p\u00e5 deres data, reducere migreringer og udj\u00e6vne latency-spikes. I webservere, PHP-FPM, databaser og VM'er kombinerer jeg Affinity med Cgroups, IRQ-tuning og NUMA-disciplin. Systemd-optioner, taskset og container-cpusets g\u00f8r implementeringen velegnet til daglig brug. Jeg sikrer effekten med m\u00e5linger ved hj\u00e6lp af perf og tidsserier og skruer gradvist op for kontrollerne. Hvis du bruger pinning p\u00e5 en m\u00e5lrettet m\u00e5de, f\u00e5r du konstante svartider, rene cacher og en m\u00e5lbar h\u00f8jere ydelse. <strong>Gennemstr\u00f8mning<\/strong>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Server CPU Affinity optimerer hosting-ydelsen ved hj\u00e6lp af processpinning og tuning. Mindre ventetid, h\u00f8jere gennemstr\u00f8mning - praktiske tips.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":18682,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_crdt_document":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[676],"tags":[],"class_list":["post-18689","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-server_vm"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":null,"_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"525","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_automatically_translated_slug_hu_hu":null,"_trp_automatically_translated_slug_fi":null,"_trp_automatically_translated_slug_ja":null,"_trp_automatically_translated_slug_lt_lt":null,"_elementor_edit_mode":null,"_elementor_template_type":null,"_elementor_version":null,"_elementor_pro_version":null,"_wp_page_template":null,"_elementor_page_settings":null,"_elementor_data":null,"_elementor_css":null,"_elementor_conditions":null,"_happyaddons_elements_cache":null,"_oembed_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_time_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_time_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_time_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_time_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_oembed_time_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_elementor_screenshot":null,"_oembed_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_oembed_time_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_elementor_controls_usage":null,"_elementor_page_assets":[],"_elementor_screenshot_failed":null,"theplus_transient_widgets":null,"_eael_custom_js":null,"_wp_old_date":null,"_trp_automatically_translated_slug_it_it":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_pt":null,"_trp_automatically_translated_slug_zh_cn":null,"_trp_automatically_translated_slug_nl_nl":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_br":null,"_trp_automatically_translated_slug_sv_se":null,"rank_math_analytic_object_id":null,"rank_math_internal_links_processed":"1","_trp_automatically_translated_slug_ro_ro":null,"_trp_automatically_translated_slug_sk_sk":null,"_trp_automatically_translated_slug_bg_bg":null,"_trp_automatically_translated_slug_sl_si":null,"litespeed_vpi_list":null,"litespeed_vpi_list_mobile":null,"rank_math_seo_score":null,"rank_math_contentai_score":null,"ilj_limitincominglinks":null,"ilj_maxincominglinks":null,"ilj_limitoutgoinglinks":null,"ilj_maxoutgoinglinks":null,"ilj_limitlinksperparagraph":null,"ilj_linksperparagraph":null,"ilj_blacklistdefinition":null,"ilj_linkdefinition":null,"_eb_reusable_block_ids":null,"rank_math_focus_keyword":"Server CPU Affinity","rank_math_og_content_image":null,"_yoast_wpseo_metadesc":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_yoast_wpseo_focuskeywords":null,"_yoast_wpseo_keywordsynonyms":null,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":null,"rank_math_description":null,"surfer_last_post_update":null,"surfer_last_post_update_direction":null,"surfer_keywords":null,"surfer_location":null,"surfer_draft_id":null,"surfer_permalink_hash":null,"surfer_scrape_ready":null,"_thumbnail_id":"18682","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18689","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=18689"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18689\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18682"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18689"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=18689"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=18689"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}