测试方法 云数据库 TaurusDB是最新一代企业级高扩展海量存储云原生数据库，完全兼容MySQL。采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，数据0丢失，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。 测试环境 TaurusDB测试环境如下： 区域：华北-北京四。 可用分区：多可用区。

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9]} 使用建议：数值越大，则每秒流量阈值和每秒报文数阈值越大 appType 是 应用类型ID 参数类型：integer 取值说明：可取0或1，使用UDP协议或通用应用的为类型0，使用TCP协议或web应用的类型为1 默认值：1 取值约束：{u'valid_values': [0, 1]}

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PG_OS_THREADS PG_OS_THREADS视图提供当前节点下所有线程的状态信息。 表1 PG_OS_THREADS字段 名称 类型 描述 node_name text 当前节点的名称。 pid bigint 当前节点进程中正在运行的线程号。 lwpid integer

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r，范围是1~10000）。对于同一个UploadId，该分段号不但唯一标识这一段数据，也标识了这段数据在整个对象内的相对位置。如果您用同一个分段号上传了新的数据，那么OBS上已有的这个段号的数据将被覆盖。除了最后一段以外，其他段的大小范围是100KB~5GB；最后段大小范围是0

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调优场景 num.recovery.threads.per.data.dir 10 在Kafka启动过程中，数据量较大情况下，可调大此参数，可以提升启动速度。 background.threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。

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OS OS_RUNTIME GLOBAL_OS_RUNTIME OS_THREADS GLOBAL_OS_THREADS NODE_NAME 父主题： DBE_PERF Schema

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CPU使用率高的原因 数据操作相关线程数（num.io.threads、num.network.threads、num.replica.fetchers）过多，导致CPU繁忙。 分区设置不合理，所有的生产和消费都集中在某个节点上，导致CPU利用率高。 磁盘写满的原因 业务数据增长较快，已有的磁盘空间不能满足业务数据需要。

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PGXC_OS_THREADS PGXC_OS_THREADS视图显示当前集群中所有正常节点下的线程状态信息。该视图只有系统管理员和监控管理员才可以访问。 表1 PGXC_OS_THREADS字段 名称 类型 描述 node_name text 当前集群中正常节点的名称。 pid

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购买证书 scm purchaseScmCert 上传用户认证信息 scm uploadScmUserMessage 补全证书信息 scm completeScmCert 下载证书 scm downloadScmCert 删除证书 scm deleteScmCert 取消证书审核 scm

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GLOBAL_OS_THREADS 提供数据库中所有正常节点下的线程状态信息。 表1 GLOBAL_OS_THREADS字段 名称 类型 描述 node_name text 节点名称。 pid bigint 当前节点进程中正在运行的线程号。 lwpid integer 与pid对应的轻量级线程号。

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reation_threads Global，Session 并行创建索引的线程数。 如果值大于1，并行创建；否则，单线程创建。 该值范围建议cpu核数的一半，同时不要超过innodb_rds_parallel_index_creation_threads_max，该值默认为8。

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reation_threads Global，Session 并行创建索引的线程数。 如果值大于1，并行创建；否则，单线程创建。 该值范围建议cpu核数的一半，同时不要超过innodb_rds_parallel_index_creation_threads_max，该值默认为8。

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maxSpareThreads：75 在一般情况下够用，如果同时并发用户数量很大，需要调整maxThreads参数，调整原则为每秒用户请求数*请求操作执行时间，比如每秒有100个请求，每个请求执行时间为1秒，maxThreads设置为100即可。同时要适当调整maxSpareThreads参数，不

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OS OS_RUNTIME GLOBAL_OS_RUNTIME OS_THREADS GLOBAL_OS_THREADS 父主题： DBE_PERF Schema

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创建写数据的Java DStream。 JavaDStream wStream = ssc.queueStream(sent); // 写入Kafka。 JavaDStreamKafkaWriterFactory.fromJavaDStream(wStream).writeToKafka(

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创建写数据的Java DStream。 JavaDStream wStream = ssc.queueStream(sent); // 写入Kafka。 JavaDStreamKafkaWriterFactory.fromJavaDStream(wStream).writeToKafka(

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创建写数据的Java DStream。 JavaDStream wStream = ssc.queueStream(sent); // 写入Kafka。 JavaDStreamKafkaWriterFactory.fromJavaDStream(wStream).writeToKafka(

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创建写数据的Java DStream。 JavaDStream wStream = ssc.queueStream(sent); // 写入Kafka。 JavaDStreamKafkaWriterFactory.fromJavaDStream(wStream).writeToKafka(

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调优场景 num.recovery.threads.per.data.dir 10 在Kafka启动过程中，数据量较大情况下，可调大此参数，可以提升启动速度。 background.threads 10 Broker后台任务处理的线程数目。数据量较大的情况下，可适当调大此参数，以提升Broker处理能力。

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限制在200KB以下；3、为了头像展示效果，建议图片宽高比为1:1 函数原型 uploadSelfAvatar(selfAvatarInfo: SelfAvatarInfo, onUploadSelfAvatarResult?: (ret: SDKERR, reason: string)

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ObsClient) ListMultipartUploads(input *ListMultipartUploadsInput, extensions...extensionOptions) (output *ListMultipartUploadsOutput, err error) 请求参数说明

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