码。 API测试与API设计同源，设计示例一键导入测试步骤。 丰富的可扩展插件 运行时插件实现API一键托管，保障API高安全、高可用、高并发调用。 API一键注册到网关 实现API一键发布到运行时插件APIG（云原生网关），确保API开发态与运行态的一致性。

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户提供JMeter原生引擎的支持，用户可在PerfTest-JMeter测试工程里导入JMeter脚本，使用JMeter原生引擎快速发起高并发的性能测试，可查看完备的性能测试报告。 全局变量使用全流程 全局变量用于构造数据集合，使测试数据更加丰富。在报文事务请求信息的报文内容中引

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MySQL产品优势 低成本 享更多的服务 只需支付实例费用，无需其他硬件、托管等费用。 超高性能 极致用户体验 100%兼容MySQL应用。 高并发性能满足苛刻性能要求。 支持大量连接，响应更快速。 高安全性 保证数据库安全 网络隔离、访问控制、传输加密、存储加密、防DDos攻击，全系列的数据库高安全等级，保证数据库安全。

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JMeter测试工程旨在为用户提供JMeter原生引擎的支持，用户可在JMeter测试工程里导入JMeter脚本，使用JMeter原生引擎快速发起高并发的性能测试，且可查看完备的性能测试报告。 创建JMeter测试工程 登录性能测试服务控制台，在左侧导航栏中选择“JMeter测试工程”，单击“创建JMeter测试工程”。

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Doris应用场景 应用场景 报表分析 实时看板（Dashboards）。 面向企业内部分析师和管理者的报表。 面向用户或者客户的高并发报表分析（Customer Facing Analytics）。比如面向网站主的站点分析、面向广告主的广告报表，并发通常要求成千上万的QPS ，

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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于华为自研的鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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架构 传统主备架构，主备通过binlog同步数据。 存算分离架构，计算节点共享一份数据，无需通过binlog同步数据。 性能 十万级QPS，高并发场景下性能提升3倍。 支持百万级QPS；对于某些业务负载，吞吐量最高可提升至开源MySQL7倍；复杂查询场景，支持将提取列、条件过滤、聚合

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Middleware，简称DDM），解决单机关系型数据库对硬件依赖性强、数据量增大后扩容困难、数据库响应变慢等难题。突破了传统数据库的容量和性能瓶颈，实现海量数据高并发访问。 云图说 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DDM 01 了解 分布式数据库 中间件（Distributed Database M

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修改模型服务QPS 流量限制QPS是评估模型服务处理能力的关键指标，它指示系统在高并发场景下每秒能处理的请求量。这一指标直接关系到模型的响应速度和处理效率。不当的QPS配置可能导致用户等待时间延长，影响满意度。因此，能够灵活调整模型的QPS对于保障服务性能、优化用户体验、维持业务流畅及控制成本至关重要。

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为TaurusDB多主实例新增读写节点 多主版实例包含最少2个最多63个读写节点，通过多个读写节点来实现多写多读，从而解决高并发读写的应用场景。 多主版实例创建成功后，可以根据业务需要增加读写节点。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面左上角单击，选择“数据库

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Call），以云服务的方式提供语音通信能力，支持语音回呼、语音验证码、语音通知。方便快捷，拨通率高；安全可靠，防盗取，防攻击；性能稳定，支持大容量、高并发。 产品介绍 价格说明 立即体验 入门使用 从0到1，快速学习语音通话服务 入门 快速入门 语音通话使用全流程 更多 用户指南 开通服务 添加应用

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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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兼容MongoDB协议，游戏应用可以将一些游戏数据，如用户装备、用户积分等存储其中。游戏玩家活跃高峰期，对并发能力要求较高，可以快速灵活添加计算节点以应对高并发场景。 优势： 灵活 游戏开服6小时内需多次扩容，GeminiDB Mongo计算节点增加，扩容性能倍数提升，可灵活轻松应对。 数据恢复快

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架构 传统主备架构，主备通过binlog同步数据。 存算分离架构，计算节点共享一份数据，无需通过binlog同步数据。 性能 十万级QPS，高并发场景下性能提升3倍。 支持百万级QPS；对于某些业务负载，吞吐量最高可提升至开源MySQL7倍；复杂查询场景，支持将提取列、条件过滤、聚合

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点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。 AutoBucket: 根据数据量，计算分桶数。 对于分区表，可以根据历史分区的数据量、机器数、盘数，确定一个分桶。 分桶的数量理论上没有上限。

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每次向资源池获取连接时是否做连接有效性检测（发送PING请求），无效连接会被释放。 false 建议使用默认值。设为true相当于在每个命令执行完前先发一个PING命令，对高并发请求应用的性能有影响。对于业务可用性要求比较高的场景，可以设为true，可以保证连接有效的。 testOnReturn 每次向连接池归还连

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和各种场景上，并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。

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数据量在1000万条以下的表，不建议分片。 数据量在1000万条以上的表，建议分片。将数据分片存储后，既能解决单张表容量过大带来的性能瓶颈，同时提高并发支持。注意要选择合适的拆分键，提前做好规划。 业务读取尽量少用多表JOIN，同一个事务避免跨分片。 查询条件尽量带上拆分键，避免全拆分表扫描。

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部分表发生死锁，导致CPU一定幅度抬升。 死锁的表中有大量的外键，这些表的记录在更新时，不仅需要获取本表的行锁，还需要检查外键关联表的记录，获取相应锁。高并发情况下，比普通表更容易锁冲突或死锁，详解官方文档。 当MySQL检查到死锁的表时，会进行事务的回滚。其影响范围不仅是某个表，还会影响外键所在的表，最终导致数据库相关操作变慢。

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一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提

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图像各边的像素大小在1px至10000px之间。 图片base64编码后大小不超过10MB（原图像大小不超过7.5MB）。 默认API调用最大并发为10，更高并发需要，请提交工单联系专业工程师为您服务。 服务所支持的区域是指服务部署在该区域下的 服务器 ，用户所在地区与服务部署区域不一致也是可以开通和使用本服务的。有如下两种情况：

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