推荐计算公式：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，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线

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推荐计算公式：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，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台

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推荐计算公式：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，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台

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名称 类型 描述 database text 数据库名称。 user_name text 用户名。 tid bigint 非线程池逻辑下为连接CN的线程id，线程池逻辑下为连接CN的sessionid。 node_oid bigint 连接的实例节点OID。 node_name name

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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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要。 节点内磁盘使用率不均衡，生产的消息集中在某个分区，导致分区所在的磁盘写满。 Topic的数据老化时间设置过大，保存了过多的历史数据，容易导致磁盘写满。 实施步骤 CPU使用率高的处理措施： 优化线程参数num.io.threads、num.network.threads和num

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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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设置建议：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，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台

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放内存中的缓存，请注意对业务进行预热，避免业务高峰期出现阻塞。 建议重启过程中，减少数据库操作以快速完成重启。 存在大量慢SQL、会话或线程池满的情况下会增加一定的重启耗时。 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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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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sum_thread_pool_write_threads Write线程池总大小 CSS 集群中各节点写入线程池的大小之和。 ≥ 0 CS S集群 1分钟 sum_thread_pool_search_threads Search线程池总大小 CSS集群中各节点搜索线程池的大小之和。 ≥ 0 CSS集群 1分钟

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sum_thread_pool_write_threads Write线程池总大小 CSS集群中各节点写入线程池的大小之和。 ≥ 0 CSS集群 1分钟 sum_thread_pool_search_threads Search线程池总大小 CSS集群中各节点搜索线程池的大小之和。 ≥ 0 CSS集群 1分钟

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设置建议：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，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台

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推荐计算公式：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，线程数在线程池模式下取线程池线程个数和后台线

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sessid text 关闭线程池（enable_thread_pool = off）时该字段表示线程启动时间+session标识（字符串信息为timestamp.sessionid）。 开启线程池（enable_thread_pool = on）时，内存上下文是线程级别的，则对应的该字

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用户，后端线程所连接的数据库的属主，后端线程的属主或者继承了内置角色gs_role_signal_backend权限的用户有权使用该函数。若执行该函数后未成功终止目标会话，则会强制关闭该会话和客户端的socket连接。 该函数可终止非线程池的线程、活跃状态的线程池线程，但无法终止非活跃状态的线程池线程。

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objectPendingFinalizationCount 正在回收数量 采集时间点正在回收的对象个数 - INT SUM 内存池（memoryPool ，JVM内存池数据，以内存池名称为维度统计。） committed 可使用内存 当前可使用的内存大小 Byte INT SUM init 初始化内存

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sessid text 关闭线程池（enable_thread_pool = off）时该字段表示线程启动时间+session标识（字符串信息为timestamp.sessionid）。 开启线程池（enable_thread_pool = on）时，内存上下文是线程级别的，则对应的该字

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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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