AstroZero如何解决高并发、大数据的性能问题？ AstroZero引擎层是基于GO语言实现的，GO语言的协程机制支持高并发。同时网络层采用了ELB、Nginx进行负载均衡，合理动态的分担服务压力来满足业务高并发需求。 父主题： 产品咨询类

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配置Region Transition恢复线程 操作场景 在故障环境中，由于诸如region 服务器 响应慢，网络不稳定，ZooKeeper节点版本不匹配等各种原因，有可能导致region长时间处于transition下。在region transition下，由于一些region不

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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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配置Region Transition恢复线程 操作场景 在故障环境中，由于诸如Region服务器响应慢，网络不稳定，ZooKeeper节点版本不匹配等各种原因，有可能导致Region长时间处于Transition下。当Region处于Transition下，由于一些Region

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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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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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使用多线程Consumer消费消息 功能介绍 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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使用多线程Producer发送消息 功能介绍 在使用Producer API向安全Topic生产消息基础上，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

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使用多线程Producer发送消息 功能简介 在使用Producer API向安全Topic生产消息基础上，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

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使用多线程Producer发送消息 功能简介 在使用Producer API向安全Topic生产消息基础上，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

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如何使用多线程进行技能推理？ 问题描述 如果在局域网内对多个rtsp摄像头画面进行推理，每路摄像头开一个线程进行推理，线程内模型加载、推理都是独立的，不会相互影响。如果多路线程合并，如何使用多线程进行技能推理？ 解决方法 如果多路线程合并做batch推理，对多路摄像头的推理实时性

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使用多线程Producer发送消息 功能简介 在使用Producer API向安全Topic生产消息基础上，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

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Kafka 多线程Consumer API 使用样例 功能介绍 在Kafka 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线程来对应消费消息。 下面代码片段在com.huawei.bigdata

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能否在函数代码中使用线程和进程？ 用户可使用编程语言和操作系统的功能，在函数中创建额外的线程和进程。 父主题： 配置函数

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设置建议：建议设置为热点DB个数和线程个数的最小值乘以每个DB分配的内存大小，即global_syscache_threshold = min(count(hot dbs)，count(threads)) * memofdb。 热点DB数即访问较为频繁的数据库数量。线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后

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GeminiDB备份及数据同步期间无性能抖动。 大Key场景慢时延问题 单线程架构，后续请求都会变慢 采用单线程架构，大Key请求会导致后续所有请求变慢，还容易起引起分片OOM和流控等问题。 多线程架构，能有效减少后续Key影响 GeminiDB采用多线程架构，提高并发的同时，也能减少大Key对后续其他key读写影响。

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互联网热点事件、大咖直播等高并发访问场景。Redis 6.0之前版本，通常受到慢请求单线程处理的制约，任何一个慢请求的出现都会带来其它用户请求的延时。Redis多线程高性能版对从IO到后端事件处理的全流程，进行了多线程并行优化；通过公平自旋锁实现多线程高效访问缓存数据；通过优化K

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full innodb status来查看master thread的状态信息。 如果有高并发的工作负载，您需关注SEMAPHORES信号量，它包含了两种数据：事件计数器以及可选的当前等待线程的列表，如果有性能上的瓶颈，可使用这些信息来找出瓶颈。 父主题： RDS相关类

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Broadcast：将数据广播到DN内部的每个线程 Local RoundRobin：在DN内部各线程之间实现数据轮询分发 Split Redistribute：在集群跨DN的并行线程之间实现数据重分布 Split Broadcast：将数据广播到集群所有DN的并行线程 上述新增算子可以分为Loc

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Broadcast：将数据广播到DN内部的每个线程 Local RoundRobin：在DN内部各线程之间实现数据轮询分发 Split Redistribute：在集群跨DN的并行线程之间实现数据重分布 Split Broadcast：将数据广播到集群所有DN的并行线程 上述新增算子可以分为Loc

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