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线程
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数据类型 默认聚合方式 线程详情（threadDetail，线程详情。） threadName 线程名 线程名 - ENUM LAST memory 内存 内存 - INT SUM stack 线程堆栈 线程堆栈 - CLOB LAST ids 线程id 线程id - STRING
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线程池
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cpubind_info'，这3个部分的具体含义如下： thread_num：线程池中的线程总数，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小推荐根据硬件配置设置，计算公式如下：thread_num
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线程池
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cpubind_info'，这3个部分的具体含义如下： thread_num：线程池中的线程总数，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小推荐根据硬件配置设置，计算公式如下：thread_num
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线程池
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cpubind_info'，这3个部分的具体含义如下： thread_num：线程池中的线程总数，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小推荐根据硬件配置设置，计算公式如下：thread_num
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线程池
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cpubind_info'，这3个部分的具体含义如下： thread_num：线程池中的线程总数，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小推荐根据硬件配置设置，计算公式如下：thread_num
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多线程任务
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多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT
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多线程任务
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多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT
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多线程任务
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多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT
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多线程任务
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多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT
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开启/关闭超线程
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配置线程监控项
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配置线程监控项 在“编辑【线程】监控配置”页面配置以下参数： 采集间隔：默认60s，此处不支持修改。 线程详情最大行数：默认值为10，可配置最大行数为50。勾选“使用默认值”，会优先使用继承的标签的值。 图1 线程监控项 父主题： 应用监控配置
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连接线程池
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threadpool_oversubscribe 是 integer [1,50] 每个线程组中最多能创建的额外线程数。 threadpool_size 是 integer [1,512] 线程组数量。 查询线程池状态 通过show status命令查询线程池状态。 show status like 'threadpool%';
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JVM监控界面线程监控处为何没有tomcat线程指标？
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JVM监控界面线程监控处为何没有tomcat线程指标？ 当服务使用springboot2.1.x及以上版本时，需在配置文件中配置server.tomcat.mbeanregistry.enabled=true，启用Tomcat的MBean注册表以便APM探针获取到tomcat指标。
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合理配置线程池参数
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合理配置线程池参数 线程池是微服务的主要业务处理单元，合理的规划线程池不仅可以最大限度提升系统性能，还能防止异常情况导致系统无法给正常用户提供服务。线程池优化和业务自身的性能有很大关系，不同的场景参数设置不同，需要具体分析。下面分两种场景介绍。开始之前需要对业务的性能做一些基本的摸底，对常见的接口进行测试，查看时延。
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其他因素对SMP性能的影响
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据join列的值对该表数据做hash重分布，使得某个并行线程的数据量远多于其他线程，造成长尾问题，导致并行后效果差。 系统并发度对SMP性能的影响 SMP特性会增加资源的使用，而在高并发场景下资源剩余较少。所以，如果在高并发场景下，开启SMP并行，会导致各查询之间严重的资源竞争问
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多线程Consumer样例
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多线程Consumer样例 功能介绍 在Consumer API使用样例基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目起相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei.bigdata.kafka
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多线程Consumer样例
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多线程Consumer样例 功能简介 在Consumer API样例基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目起相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei.bigdata.kafka.example
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多线程Consumer样例
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多线程Consumer样例 功能简介 在Consumer API样例基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目起相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei.bigdata.kafka.example
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多线程Consumer样例
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多线程Consumer样例 功能简介 在Consumer API样例基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目起相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei.bigdata.kafka.example
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RDS for MySQL部分SQL的commit时间偶现从几毫秒陡增到几百毫秒
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秒。 原因分析 开启线程池时，SQL请求需通过任务队列进入worker线程处理，在低并发长连接时并无性能优化作用，可能导致由于线程池调度机制偶现短暂延迟。 在高并发或大量短连接的情况下，可能会因为大量创建和销毁线程以及上下文切换导致性能劣化。 解决方案 线程池参数“threadp
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多线程Producer样例
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多线程Producer样例 功能简介 在Producer API样例基础上，实现了多线程Producer，可启动多个Producer线程，并通过指定相同key值的方式，使每个线程对应向特定Partition发送消息。 下面代码片段在com.huawei.bigdata.kafka
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