统崩溃的严重后果。 GaussDB (for MySQL)提供的非阻塞DDL功能，可以保证即使在无法获得MDL-X锁的情况下，依然允许新事务进入目标表，从而保证整个业务系统的稳定。 前提条件 内核版本为2.0.54.240600及以上版本支持使用该功能。 使用须知 开启非阻塞DDL功

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阻塞的SQL语句，协助定位并处理阻塞问题。 不升级高级智能运维包的情况下，最多只保留7天的记录。 采集原理 系统每10秒会对锁阻塞的情况进行一次采集。在系统进行采集的时间点，只要当一个会话执行SQL阻塞了其他会话的执行，就会被捕捉并统计到锁阻塞统计页面。可以把最后一次采集的样本的执行耗时，近似等于阻塞其他会话的时间。

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分析作业是否被阻塞 数据库系统运行时，在某些业务场景下查询语句会被阻塞，导致语句运行时间过长，可以强制结束有问题的会话。 操作步骤 查看阻塞的查询语句及阻塞查询的表、模式信息。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 SELECT w.query as waiting_query

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免密登录，从而重连失败。 2. 对于使用PG_TERMINATE_BACKEND函数结束非活跃的后台线程时。如果打开了线程池，此时空闲的会话没有线程ID，无法结束会话。非线程池模式下，结束的会话不会自动重连。 父主题： 确定性能调优范围

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分析作业是否被阻塞 数据库系统运行时，在某些业务场景下查询语句会被阻塞，导致语句运行时间过长，可以强制结束有问题的会话。 操作步骤 查看阻塞的查询语句及阻塞查询的表、模式信息。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 SELECT w.query as waiting_query

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xxx. 在真实报错信息中，上文中的xxx为实际数据。 global_recycle_xid（Undo子系统的全局回收事务XID）长时间不发生变化。 pg_running_xacts与pg_stat_activity视图查询存在长事务，阻塞oldestxmin和global_r

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xxx. 在真实报错信息中，上文中的xxx为实际数据。 global_recycle_xid（Undo子系统的全局回收事务XID）长时间不发生变化。 pg_running_xacts与pg_stat_activity视图查询存在长事务，阻塞oldestxmin和global_r

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分析作业是否被阻塞 数据库系统运行时，在某些业务场景下查询语句会被阻塞，导致语句运行时间过长，可以强制结束有问题的会话。 操作步骤 参考连接数据库，连接数据库。 查看阻塞的查询语句及阻塞查询的表、模式信息。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 SELECT

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分析作业是否被阻塞 数据库系统运行时，在某些业务场景下查询语句会被阻塞，导致语句运行时间过长，可以强制结束有问题的会话。 操作步骤 查看阻塞的查询语句及阻塞查询的表、模式信息。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 SELECT w.query as waiting_query

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当前页 page_size Integer 每页的数量 pages Integer 总页数 pre_page Integer 前一页 size Integer 当前页的数量 start_row Long 当前页面第一个元素在数据库中的行号 total Long 总条数 表5 Sub

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xxx. 在真实报错信息中，上文中的xxx为实际数据。 global_recycle_xid（Undo子系统的全局回收事务XID）长时间不发生变化。 pg_running_xacts与pg_stat_activity视图查询存在长事务，阻塞oldestxmin和global_r

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xxx. 在真实报错信息中，上文中的xxx为实际数据。 global_recycle_xid（Undo子系统的全局回收事务XID）长时间不发生变化。 pg_running_xacts与pg_stat_activity视图查询存在长事务，阻塞oldestxmin和global_r

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如何手工重启阻塞的质量作业或对账作业？ 可能原因 质量作业或对账作业运行阻塞。 解决方案 阻塞的作业需要进行手工重启，如不重启1天内也会因作业超时自动结束该作业。 手工重启需要选择“运维管理”，先单击对应作业操作栏中的“取消”，作业运行状态变更为“失败”，此时然后单击操作栏中的“重跑”即可完成作业重启。

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问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark Streaming中是一个常驻的Spark Job，Receiver对于Spark是一个普通的任务，但它的生命周期和Spark

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out，如果不配置该参数，会一直阻塞。 原因分析 客户端环境随机数产生的速度太慢，无法满足产品要求，熵源不足，导致服务启动失败。当前已知在一些Linux环境中存在此问题。 处理方法 方法1：启动客户端环境中的haveged服务，增加系统熵池熵值以提高读取随机数的速度。启动命令为： systemctl

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out，如果不配置该参数，会一直阻塞。 原因分析 客户端环境随机数产生的速度太慢，无法满足产品要求，熵源不足，导致服务启动失败。当前已知在一些Linux环境中存在此问题。 处理方法 方法1：启动客户端环境中的haveged服务，增加系统熵池熵值以提高读取随机数的速度。启动命令为： systemctl

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问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark Streaming中是一个常驻的Spark Job，Receiver对于Spark是一个普通的任务，但它的生命周期和Spark

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out，如果不配置该参数，会一直阻塞。 原因分析 客户端环境随机数产生的速度太慢，无法满足产品要求，熵源不足，导致服务启动失败。当前已知在一些Linux环境中存在此问题。 处理方法 方法1：启动客户端环境中的haveged服务，增加系统熵池熵值以提高读取随机数的速度。启动命令为： systemctl

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out，如果不配置该参数，会一直阻塞。 原因分析 客户端环境随机数产生的速度太慢，无法满足产品要求，熵源不足，导致服务启动失败。当前已知在一些Linux环境中存在此问题。 处理方法 方法1：启动客户端环境中的haveged服务，增加系统熵池熵值以提高读取随机数的速度。启动命令为： systemctl

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kv_store = mxnet.kv.create('dist_async') print('end') 原因分析 worker阻塞的原因可能是连不上server。 处理方法 将如下代码放在“启动文件”里“import mxnet”之前可以看到节点间相互通信状态，同时ps能够重新发送。

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rows) 查看当前正在运行（非idle）的SQL信息： 1 SELECT datname,usename,query FROM PG_STAT_ACTIVITY WHERE state != 'idle' ; 查看耗时较长的语句 查看当前运行中的耗时较长的SQL语句： 1 SELECT

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