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多任务系统使用互斥锁达到资源互斥的目的，其他任务不能强行抢占任务已经占有的资源。使用互斥锁时，可能存在任务间相互等对方释放资源的情况，从而造成死锁。死锁会使任务陷入无限循环等待，导致业务功能障碍。开启dlock互斥锁死锁检测功能后，每个任务在成功获取互斥锁时，会记录该互斥锁为本任务持有，因此通过任务ID可以得知持有的互斥锁。此外，互斥锁控

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多核环境下，多任务系统使用自旋锁达到互斥访问资源的目的。自旋锁的检测模块（lockdep），能够检测以下几种类型的错误（包括使用错误）：重复上锁。死锁，以ABBA为例进行说明：任务A持有自旋锁X，并永久等待自旋锁Y。任务B持有自旋锁Y，并永久等待自旋锁X。此时任务A和任务B死锁。任务A持有自旋锁X，并永久等待自旋锁Y。任务B持有自旋锁Y，

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队列是一种生产者消费者模型，生产者生产消息放入队列，等待被消费者使用。如果队列已满，生产者被挂起，如果队列已空，消费者被挂起。Huawei LiteOS中使用队列传递消息时，可以设置超时时间，队列的主要作用是实现任务间的异步通信。通过Shell命令queue可以查看队列的使用情况。queue命令依赖LOSCFG_DEBUG_QUEUE，使

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性能压测用例调试失败，提示访问url超时。 可能的原因一： 请求的响应超时时长设置太短。 处理方法一： 增加请求的响应超时时长。详细操作见配置性能自动化用例步骤 图1 可能的原因二： 压测对象没有添加压测工具ip为白名单，导致请求没拦截。 处理方法二： 检查压测对象的相关安全设备

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前提条件：使用性能测试服务进行压测，您需要预先准备好待压测的应用。 测试资源准备：购买合适的性能测试服务套餐，创建私有资源组。如果是使用共享资源组，无需额外创建私有资源组。 任务创建、调试及启动：根据业务实际情况，创建需要压测的任务，可以多任务并行压测。 测试报告分析：查看实时报告

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数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题： 培训服务

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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WEBSOCKET协议报文参数 参数 参数说明 请求方法 Connect：与压测网站建立WebSocket连接。 DisConnect：关闭与压测网站的连接。 Pong：向压测网站发送pong。 Ping&Pong：向压测网站发送pong期望返回ping。 Request：向压测网站发送请求并接收响应。

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性能测试服务测试时申请的带宽大小对测试有什么影响？ 用户压测的请求和响应的模型不一样，所需带宽也不一样。 例如5000TPS，每个请求包大小是1KB，那么总的上行带宽是5000KB，下行带宽也是一样的估算方式。 对于带宽的限制是限制上行带宽，因此POST/PUT等带Body的请求会比较消耗带宽资源。 压测时如果带宽不足

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在不安装探针的情况下，分别使用1TPS、500TPS、1000TPS、2000TPS压测样本，每次的持续时长为30分钟，压测结果将作为基线性能指标。 安装探针，采样策略设置为智能采样和100%采样两种情况下，重复步骤1的压测过程，对比CPU、内存、RT上的差异。 安装带Profiler探针，性

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数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为存算一体和存算分离。其中存算一体还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 低配置集群，如内存16G、vCPU4核及以下的规格，建议不要用于生产环境，可能会导致资源过载风险。 存算一体规格 存算一体

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数据仓库类型 产品类型概述 存算一体：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、低时延、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性

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oxy。 传输文件总量很大的话，会消耗很多资源，目前proxy分配内存128M，在压测场景下，损耗非常大，最终导致请求失败。 目前压测所有流量都经过Proxy，业务量大就要加大分配资源。 解决方法 传文件涉及大量报文复制，会占用内存，建议把Proxy内存根据实际场景调高后再进行访问和上传。

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，因此压缩比偏低。根据经验，实际生产数据压缩比一般在30%-50%左右，仍可以达到很好的压缩效果。 压测命令 在三台E CS 上对GeminiDB Redis实例执行多个压测任务，压测任务分别为： ECS1上，对类型一进行hgetall查询操作，通过key范围控制仅访问部分高频数据：

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4xlarge.2，16U32GB，操作系统镜像使用CentOS 7.5 64位版本。 压测数据模型：单行1KB大小。 压测平均CPU负载：50%。 被测试实例的规格：覆盖以下规格类型，详见表1 实例规格。 表1 实例规格 编号 规格 cluster1 4U16GB cluster2 8U32GB

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通用方法 相关类 GatewayClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法，基于SDK开发时，必须先构造该对象。 client.GatewayClient BsClient对象包含富媒体文件上链、下载、操作记录查询等方法，使用 区块链 富媒体存储相关功能时，必须先构造该对象。

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计算增强型 | c7.8xlarge.4 | 32vCPUs | 128GB，操作系统镜像使用CentOS 7.6 64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议ECS绑定弹性IP。 测试工具 表1 测试工具 工具名称 描述及下载方式 版本号 Sysbench Sys

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Server，简称ECS）：规格选择通用计算型c3.2xlarge.2，8U16GB，操作系统镜像使用CentOS7.4 64位版本，详见图1。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议ECS绑定弹性IP。 图1 ECS配置 测试环境如下： 区域：华北-北京四 可用分区：可用区1 弹性云服务器 （Elastic

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