Cluster集群实例容量和性能未达到瓶颈，但某个分片容量或性能已过载是什么原因？ 这是由于Cluster集群采用的是分片设计理念，每个具体的Key只能分布到某一个具体的分片节点上，计算Key的分布过程有以下两个步骤： 针对Key值进行CRC16算法计算后对16384取模，得到对应的槽位（Slot）值。

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Service，简称EVS）的IO性能，具体请参见《云硬盘产品介绍》中“磁盘类型及性能介绍”中“超高IO”的内容。 极速型SSD 极速型SSD云盘，结合25 GE网络和RDMA技术，为您提供单盘最大吞吐量达1000 MB/s并具有亚毫秒级低时延性能。 仅RDS for MySQL、RDS for

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Kafka实例的超高IO和高IO如何选择？ 高IO：平均时延1-3ms，最大带宽150MB/s（读+写）。 超高IO：平均时延1ms，最大带宽350MB/s（读+写）。 建议选择超高IO，云硬盘服务端压力大场景，都不能达到最大带宽，但是超高IO可达到的带宽比高IO高很多。 父主题：

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PERF04-06 建立性能可观测性体系 风险等级 中 关键策略 可观测性体系是指在云原生架构中通过使用各种工具和技术来实现对应用程序和基础设施的监控告警、日志、故障排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。

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常见情况有： 业务处理时间长，导致返回超时。 tomcat建链和等待耗费时间太长（连接数、线程数等），导致返回超时。 容器所在节点，磁盘IO等性能达到瓶颈，导致业务处理超时。 父主题： 容器设置

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行SQL命令中顺序包含这些关键字，就会受到并发规则限制。 最大并发数：即满足同一规则的语句最大并发数，超过最大并发数会被拒绝执行。 在添加SQL限流规则之前，已经开始执行的SQL语句，不会被记入并发数。 当添加上述规则，并且设定最大并发度为0，执行以下SQL命令会被限流： "select

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行SQL命令中顺序包含这些关键字，就会受到并发规则限制。 最大并发数：即满足同一规则的语句最大并发数，超过最大并发数会被拒绝执行。 在添加SQL限流规则之前，已经开始执行的SQL语句，不会被记入并发数。 当添加上述规则，并且设定最大并发度为0，执行以下SQL命令会被限流： "select

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客户端往 GaussDB (DWS)写入数据较慢，客户端数据会有积压。 原因分析 如果通过单条INSERT INTO语句的方式单并发写数据入库，客户端很可能会出现瓶颈。INSERT是最简单的一种数据写入方式，适合数据写入量不大，并发度不高的场景。 处理方法 如果遇到写数据慢的问题，建议通过以下两种方式进行处理： 建议选

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购买DDM实例后，可以关联同一虚拟私有云中的RDS for MySQL实例，实现 分布式数据库 计算与存储。 云数据库GaussDB(for MySQL) 购买DDM实例后，可以关联同一虚拟私有云中的GaussDB(for MySQL)实例，实现分布式数据库计算与存储。 云监控服务 （CES）

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原因4：DRS任务规格限制。DRS不同规格对应的性能上限不同，详细可参考规格说明，当源库数据写入量过大达到瓶颈时，就会导致任务出现延迟。 原因5：目标库规格受限，达到写入瓶颈。以目标实例为RDS for MySQL为例，用户可以在RDS控制台查看数据库性能指标。 原因6：可能存在热点更新。无

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最大并发数 5千 1000万 APM报告集成，性能TOP瓶颈智能推荐 支持，最多添加关联5个分析对象 支持，关联分析对象数量与测试任务数配额一致 更详细介绍请参考性能测试价格计算器查看。

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最大并发数 5千 1000万 APM报告集成，性能TOP瓶颈智能推荐 支持，最多添加关联5个分析对象 支持，关联分析对象数量与测试任务数配额一致 更详细介绍请参考性能测试服务价格计算器查看。

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总体调优思路 GaussDB的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，通过系统资源、吞吐量、负载等因素来帮助定位和分析性能问题，使系统性能达到可接受的范围。 GaussDB性能调优过程需要综合考虑多方面因素，因此，调优人员应对系统软件架构、软硬

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ClickHouse的总体性能调优思路为性能瓶颈点分析、关键参数调整以及SQL调优。在调优过程中，需要综合系统资源、吞吐量、集群负载等各种因素来分析，定位性能问题，设定调优目标，调优达到客户所需目标即可。 ClickHouse调优人员需要系统软件架构、软硬件配置、数据库架构原理及配置参数、并发控制、

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由业务对性能的要求决定。 表3 节点数量计算方式 类型 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1.5MB/s。 写入节点数=业务峰值时的流量/单节点的核数/单核写入性能基线*副本数

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由业务对性能的要求决定。 表3 节点数量计算方式 类型 性能基线 节点数量计算方式 示例 写入节点 对于挂载云盘的节点，其单核写入性能基线为1MB/s。 对于超高IO型的节点，其单核写入性能基线为1.5MB/s。 写入节点数=业务峰值时的流量/单节点的核数/单核写入性能基线*副本数

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0列。 多并发抽取/写入速率，定义为分别取作业抽取并发数为1、10、20、30、50时，最大的抽取/写入速率。 数据源抽取写入性能实测数据 常见数据源的性能实测结果分别如表1和表2所示。 表1 读取性能实测数据 数据源 数据源规格 版本 单并发抽取速率（行/s） 多并发抽取速率（行/s）

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数据库的系统资源（CPU资源、内存资源、IO资源和存储资源）是有限的，GaussDB(DWS)在同时运行多种类型的业务（如数据加载、批量分析、实时查询等）时，各类型业务之间可能会竞争资源，从而出现资源性能瓶颈，导致吞吐量下降，造成整体的查询性能低下。那么对系统的资源进行合理的分配，

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务，可以多任务并行压测。 测试报告分析：查看实时报告，根据报告提前识别一网通办系统的性能瓶颈。 了解性能测试服务基本概念 并发用户数：并发用户数指在同一时刻内，对系统进行业务操作的用户数量，在性能测试服务中指用户在定义测试任务阶段设置的虚拟用户数。 RPS（QPS）：平均每秒发出请求的次数（RPS

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的时间点并发读取数据，I/O超高；当前SFS服务端的机制是：当SFS盘的性能到上限时，就会IO排队。IO排队造成处理时间超过 1 分钟时，客户端内核会打印"rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed"日志。这个日志只是说明某个IO处理时间超过

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设置建议：可参考磁盘带宽和作业模型。无限制时或无作业干扰时，全量build在性能良好的磁盘（如SSD盘）下占磁盘带宽比例较小，磁盘IO未达到瓶颈，对业务性能影响较小，不需要设置阈值限制。在普通10000RPM转速的SAS盘下，如果build过程中，发现业务性能明显下降，可对该参数进行设置，当前推荐设置为20MB。

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