-a 命令查看 关闭超线程 系统默认关闭，如果是打开的，需要进行关闭。 判断系统是否开启超线程。 通过查询系统的物理核数和逻辑核数的关系可以判断是否开启多线程，如果：逻辑核数 = 物理核数，说明没有开超线程；逻辑核数 = 2*物理核数，说明系统开启了多线程。 Linux系统可以通

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以采用GDS多线程来支持并发导入。 GDS是根据导入事务并发数来决定服务运行线程数的，也就是说即使启动GDS时设置了多线程，也并不会加速单个导入事务。未做过人为事务处理时，一条INSERT语句就是一个导入事务。 综上，多线程的使用场景如下： 多表并发导入时，采用多线程充分利用资源及提升并发导入效率。

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GaussDB 在基于PostgreSQL做多线程化改造后，PQbackendPID接口不同于PostgreSQL原生的libpq语义。PQbackendPID函数返回值在GaussDB中表示后台线程的槽位ID (SlotID)，而并非后台线程的BackendPid。由于存在上述差异

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ClickHouse数据批量导入 本章节适用于 MRS 3.3.0及之后版本。 操作场景 当同时存在较多待导入的数据文件，用户可以使用多线程导入工具批量导入ClickHouse。 前提条件 已安装ClickHouse客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 如果集群

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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%。 表1 企业版Redis线程数 实例内存规格 线程数（企业版高性能型主备实例） 线程数（企业版存储型主备实例）

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创建HDFS文件并写入内容 追加信息到HDFS指定文件 读取HDFS指定文件内容 删除HDFS指定文件 删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略（Colocation） 父主题： HDFS开发指南（普通模式）

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创建HDFS文件并写入内容 追加信息到HDFS指定文件 读取HDFS指定文件内容 删除HDFS指定文件 删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略（Colocation） 父主题： HDFS开发指南（安全模式）

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创建HDFS文件并写入内容 追加信息到HDFS指定文件 读取HDFS指定文件内容 删除HDFS指定文件 删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略（Colocation） 父主题： HDFS开发指南（普通模式）

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} 不允许多个线程在同一时间共用同一个Table实例 Table是一个非线程安全类，因此，同一个Table实例，不应该被多个线程同时使用，否则可能会出现并发问题。 Table实例缓存 如果一个Table实例可能长时间会被同一个线程固定且频繁地用到，例如，通过一个线程不断的往一个表

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carbontable1 = 1, 3, 9; 多线程模式查询指定段示例如下： CarbonSession.threadSet ("carbon.input.segments.default.carbon_table_MulTI_THread", "1,3"); 在多线程环境中使用CarbonSession

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GeminiDB备份及数据同步期间无性能抖动。 大Key场景慢时延问题 单线程架构，后续请求都会变慢 采用单线程架构，大Key请求会导致后续所有请求变慢，还容易起引起分片OOM和流控等问题。 多线程架构，能有效减少后续Key影响 GeminiDB采用多线程架构，提高并发的同时，也能减少大Key对后续其他key读写影响。

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ALM-50219 当前查询执行线程池等待队列的长度超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查当前查询执行线程池等待队列的长度超过阈值，当检查到该值超出阈值（默认值为20）时产生该告警。 当前查询执行线程池等待队列的长度低于阈值时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除

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创建HDFS文件并写入内容 追加信息到HDFS指定文件 读取HDFS指定文件内容 删除HDFS指定文件 删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略（Colocation） 父主题： HDFS开发指南（安全模式）

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和开源Redis相比，GeminiDB Redis性能如何？ GeminiDB Redis采用多线程架构，QPS可随CPU数量线性扩展，可支持1w-1000w线性扩展；单点访问通常平均时延<1ms，P99<2ms，和开源Redis时延接近，详细性能数据可参考性能测试报告。 父主题：

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界面可以看到集群的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 > Ela

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可以通过修改“KafkaConsumerMultThread.java”文件中的“CONCURRENCY_THREAD_NUM”参数值调整消费者线程数量。 如果要使用多线程消费Kafka集群数据的话，请确保消费的主题分区数大于1。 需要将Kafka客户端配置文件“client.properties”和“log4j

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h"；代表资源池指定到DefaultClass控制组下的"High" Timeshare控制组。 多租户场景下，组资源池关联的控制组为class级别，业务资源池关联Workload控制组。且不允许在各种资源池间相互切换。 取值范围：已创建的控制组。 stmt 资源池语句执行的最大并发数量。

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该线程池组的Listener线程数量。 worker_info text 线程池中线程相关信息，包括以下信息： default：该线程池组中的初始线程数量。 new：该线程池组中新增线程的数量。 expect：该线程池组中预期线程的数量。 actual：该线程池组中实际线程的数量。 idle：该线程池组中空闲线程的数量。

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该线程池组的Listener线程数量。 worker_info text 线程池中线程相关信息，包括以下信息： default：该线程池组中的初始线程数量。 new：该线程池组中新增线程的数量。 expect：该线程池组中预期线程的数量。 actual：该线程池组中实际线程的数量。 idle：该线程池组中空闲线程的数量。

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分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传，每个段都是对象数据的连续部分，您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败，可以重新传输该段且不会影响其他段。通过多线程并发上传同一对象的多个段，可大大提高传输效率。 具体代码样例可参见多段相关接口(Python SDK)。 父主题： 常见问题(Python

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该线程池组的Listener线程数量。 worker_info text 线程池中线程相关信息，包括以下信息： default：该线程池组中的初始线程数量。 new：该线程池组中新增线程的数量。 expect：该线程池组中预期线程的数量。 actual：该线程池组中实际线程的数量。 idle：该线程池组中空闲线程的数量。

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