程序性能下降。可以通过使用更高效的算法来减少循环次数。 使用并行计算：对于一些计算密集型的算法，可以使用并行计算来提高程序性能。可以使用多线程或者分布式计算来实现并行计算。 父主题： 算法优化

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HBase通过加载配置文件来获取配置项。 加载配置文件是一个比较耗时的操作，如非必要，请尽量使用同一个Configuration对象。 样例代码未考虑多线程同步的问题，如有需要，请自行增加。其它样例代码也一样，不再一一进行说明。 代码样例 下面代码片段在com.huaweicloudtable

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text 包含第一次解析 SQL 语句时正在执行的模块的名称。 elapsed_time_delta bigint 有效的DB时间花费，多线程将累加（单位：微秒）。 cpu_time_delta bigint CPU时间（单位：微秒）。 executions_delta integer

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兼容性说明 JDBC、ODBC、libpq、Psycopg 驱动前向兼容数据库，若需使用驱动与数据库同步增加的新特性，须升级数据库。 在多线程环境下使用驱动： JDBC驱动程序不是线程安全的，不保证连接上的方法是同步的。由调用者来同步对驱动程序的调用。 父主题： 应用程序开发教程

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load数值突然飙升。 原因分析 集群出现load升高的可能原因如下： 查询请求命中的数据较多导致查询线程执行缓慢。 写入压力过大导致很多线程出现卡死现象。 排查步骤 方法1：Cerebro工具 登录 云搜索服务 管理控制台。 左侧导航栏，选择“集群管理 > Elasticsearch”，进入集群列表页面。

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where name is not null;注：表tbl_src的id字段为Int类型，name字段为String类型。 多线程安全登录方式 如果有多线程进行login的操作，当应用程序第一次登录成功后，所有线程再次登录时应该使用relogin的方式。 login的代码样例：

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测试环境不同，测试结果可能会有小范围的波动，此为正常现象。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github.com/akopytov/sysbench。

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在掌握本代码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解，以“/user/hdfs-examples/test.txt

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超内存的容量和极致的性能。热数据在内存中，全量数据在存储池中。有以下特点： 稳定低延迟： 单点读写平均时延<1ms，P99<2ms；采用多线程架构，单实例QPS可支撑1w-1000w线性扩展。 高性价比： 综合降本30%：无需备节点，具备4:1超高数据压缩，存储扩容成本更低。 运维效率提升：

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控制并发连接数。连接数据库时，需要计算业务一共有多少个客户端， 每个客户端配置的连接池大小是多少，总的连接数不宜超过当前实例能承受的最大连接数的80%。连接太多会导致内存和多线程上下文的开销增加，影响请求处理延时。 建议配置连接池，连接池最大不要超过200。 降低单次请求的内存开销，例如通过创建索引减少集合的扫描、内存排序等。

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工程。 导入并配置Kafka样例工程 根据场景开发工程 提供了Producer和Consumer相关API的使用样例，包含了新旧API和多线程的使用场景，帮助用户快速熟悉Kafka接口。 Kafka样例程序开发思路 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并打包，上传到VPC的Linux节点运行。

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integer 包含第一次解析SQL语句时正在执行的模块的名称。 elapsed_time_delta bigint 有效的DB时间花费，多线程将累加（单位：微秒）。 cpu_time_delta bigint CPU上的时间消耗（单位：微秒）。 executions_delta bigint

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学习。 导入并配置Kafka样例工程 根据业务场景开发工程 提供了Producer和Consumer相关API的使用样例，包含了API和多线程的使用场景，帮助用户快速熟悉Kafka接口。 开发Kafka应用 编译与运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 调测Kafka应用

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integer 包含第一次解析SQL语句时正在执行的模块的名称。 elapsed_time_delta bigint 有效的DB时间花费，多线程将累加（单位：微秒）。 cpu_time_delta bigint CPU的时间消耗（单位：微秒）。 executions_delta bigint

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在掌握本代码样例之后，再扩展学习。 本代码样例讲解顺序为： HDFS初始化 创建目录 写文件 追加文件内容 读文件 删除文件 删除目录 多线程 设置存储策略 Colocation 开发思路 根据前述场景说明进行功能分解，以“/user/hdfs-examples/test.txt

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过增加分片的方式，来增加整个集群的处理性能。集群实例每个节点默认分配1核CPU进行处理。 Redis企业版： D CS Redis企业版为多线程版本，企业版Redis线程数请参考表1。企业版Redis的CPU最大使用率=线程数x100%，例如线程数为3的企业版Redis，最大CPU使用率为300%。

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Connection的生命周期由调用者维护，调用者通过调用close()，释放资源。 建议业务代码连接同一个CloudTable集群时，多线程创建并复用同一个Connection，不必每个线程都创建各自Connection。Connection是连接CloudTable集群的连接

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涉及使用以下场景的特性需要配合将JDBC驱动升级到503.1及以上的配套版本： 开启s2兼容性参数，设置sessiontimezone的合法性校验。 在多线程环境下使用驱动： JDBC驱动程序是非线程安全的，无法保证连接上的方法同步。由调用者来同步对驱动程序的调用。 父主题： 应用程序开发教程

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据结果提高或减少并发量。常用资源监控命令有：内存和CPU监控top命令，I/O监控命令iostat，网络监控命令sar等。相关案例请参见多线程导出。 任务示例 示例1：将表reason的数据通过外表foreign_tpcds_reasons导出到数据文件中。 1 INSERT INTO

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Connection的生命周期由调用者维护，调用者通过调用close（），释放资源。 建议业务代码连接同一个CloudTable集群时，多线程创建并复用同一个Connection，不必每个线程都创建各自Connection。Connection是连接CloudTable集群的连接

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通过JDBC使用record、array、tableof嵌套自定义类型。 开启s2兼容性参数，设置sessiontimezone的合法性校验。 在多线程环境下使用驱动： JDBC驱动程序线程不是安全的，无法保证连接上的方法同步。由调用者来同步对驱动程序的调用。 父主题： 应用程序开发教程

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