batch”或“TabletWriter add batch with unknown id”。 原因分析 系统并发量较大或数据量大导致任务执行超时。 处理步骤 登录MySQL客户端，执行以下命令适当调大“query_timeout”参数值，默认为300秒。 SET GLOBAL query_timeout

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集群控制器并发配置 deployment并发处理数 允许同时同步的资源对象的数量。配置数量越大，管理响应越快，但 CPU（和网络）负载也越高 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 concurrent-deployment-syncs 大于等于0 5 允许 CCE Standard/CCE

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执行HDFS文件并发操作命令 操作场景 集群内并发修改文件和目录的权限及访问控制的工具。 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 因为集群内使用文件并发修改命令会对集群性能造成较大负担，所以在集群空闲时使用文件并发操作命令。 前提条件 已安装HDFS客户端或者包括H

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ALM-45442 SQL并发数过高 告警解释 告警模块按30秒周期检测ClickHouse服务的实际并发数，若并发数超过界面配置的并发阈值，系统产生此告警。 当系统检测到实际并发数低于并发阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 45442 重要 是 告警参数

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并发写入事务的潜在死锁情况 只要事务涉及多个表的或者同一个表相同行的更新时，同时运行的事务就可能在同时尝试写入时变为死锁状态。事务会在提交或回滚时一次性解除其所有锁定，而不会逐一放弃锁定。 例如，假设事务T1和T2在大致相同的时间开始： 如果T1开始对表A进行写入且T2开始对表B

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并发写入事务的潜在死锁情况 只要事务涉及多个表的或者同一个表相同行的更新时，同时运行的事务就可能在同时尝试写入时变为死锁状态。事务会在提交或回滚时一次性解除其所有锁定，而不会逐一放弃锁定。 例如，假设事务T1和T2在大致相同的时间开始： 如果T1开始对表A进行写入且T2开始对表B

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执行HDFS文件并发操作命令 操作场景 集群内并发修改文件和目录的权限及访问控制的工具。 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 对系统的影响 因为集群内使用文件并发修改命令会对集群性能造成较大负担，所以在集群空闲时使用文件并发操作命令。 前提条件 已安装HDFS客户端或者包括H

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Sysbench 测试环境 区域：华东-上海二 可用分区：可用区4 分片数：16个 逻辑表数量：1个 数据量：3.2亿 RDS规格：8vCPUs | 16GB，16vCPUs | 32GB，32vCPUs | 64GB， 存储类型为“超高IO” 压力机（1台sysbench）：32U64G

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图1 选择高性能参数模板 性能对比 测试环境： GaussDB (for MySQL)实例规格：独享型 8U32GB 内核版本：2.0.51.240300 Sysbench测试过程： 测试场景：只读、只写、读写 数据量：只读（250张表 * 25000行数据）、只写（250张表 * 25000行数据）、读写（25张表

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10。 最小处理的数据量、最大并发数、源文件的大小和当前集群BE节点的个数共同决定了本次任务导入的并发数： 本次导入并发数 = Math.min（源文件大小/最小处理量，最大并发数，当前BE节点个数） 本次导入单个BE的处理量 = 源文件大小/本次导入的并发数 通常一个导入作业支

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令参考： userdel mysql groupdel mysql 创建mysql 用户组和用户 输入命令： groupadd mysql useradd -r -g mysql mysql 图7 创建mysql 安装MySQL5.7 解压安装mysql安装包到/xz/目录下 输入命令：

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实例安全组的入方向规则已放通22、3306端口。 操作步骤 安装MySQL服务端和客户端。 执行以下命令安装MySQL服务端和客户端。 dnf install mysql-server mysql-common mysql -y 执行以下命令查看MySQL的版本号。 mysql -V 如果返回如下类似信息，表示安装成功。

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分析对应时间点的慢日志记录，该时间点有大量的多值批量插入语句，该插入方式会导致每个会话申请较多的SESSION级内存，并发高，很容易引起实例OOM。 图4 慢日志 解决方案 针对多值插入方式引起的OOM，建议减少单次插入数据量，分多次插入，且及时断开重连会话以释放内存。可执行show full processlist查看是否有明显占用内存高的会话。

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增量同步 全量+增量 时间：配置的位点时间早于日志最早时间点时，会以日志最早时间点消费。增量同步时需要设置该参数。 增量：需要选择同步时间。即源端SQ执行时间及 Kafka写入时间。 全量+增量：先同步全量数据，后同步增量数据。 MYSQL - Hudi MYSQL - DMS Kafka

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自建MySQL迁移到RDS for MySQL 方案概述 资源规划 操作流程 上云操作 父主题： RDS for MySQL

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自建MySQL迁移到RDS for MySQL 方案概述 资源规划 操作流程 上云操作 父主题： 实时迁移

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迁移任务启动后，会经历全量迁移和增量迁移两个阶段，对于不同阶段的迁移任务，您可以进行任务管理。 全量迁移 查看迁移进度：全量迁移中的任务，您可单击任务名称，在“迁移进度”页签下，查看全量迁移进度，您可以查看结构、数据、索引迁移的进度，也查看具体迁移对象的迁移进度。当全量迁移进度显示为100%，表示全量迁移已经完成。

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高兼容性： 完全兼容MySQL，应用无需改造即可轻松迁移上云。 高效备份 全量备份采用快照机制，秒级完成创建快照，具有更高的备份效率。 基于底层存储系统的多时间点特性，不需增量日志回放，可直接实现按时间点回滚。 海量存储 华为自研DFV分布式存储，容量高达128TB。 根据数据量自动伸缩，无须提前规划，节约成本。

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分析对应时间点的慢日志记录，该时间点有大量的多值批量插入语句，该插入方式会导致每个会话申请较多的SESSION级内存，并发高，很容易引起实例OOM。 图4 慢日志 解决方案 针对多值插入方式引起的OOM，建议减少单次插入数据量，分多次插入，且及时断开重连会话以释放内存。可执行show full processlist查看是否有明显占用内存高的会话。

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RDS for MySQL 测试方法 RDS for MySQL 5.6测试数据 RDS for MySQL 5.7测试数据 RDS for MySQL 8.0测试数据

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确保同步实例创建成功，仅显示已经开启DHCP的子网。 同步模式 DRS任务支持的同步模式，此处以“全量+增量”为示例。DRS全量、增量底层实现原理可参考产品架构和功能原理。 全量+增量 该模式为数据持续性实时同步，通过全量过程完成目标端数据库的初始化后，增量同步阶段通过解析日志等

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