e HBase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 HBase集群的连接器，创建过多连接会加重Zookeeper负载，并损耗业务读写性能。多个客户端线程可以共享一个Conne

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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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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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} 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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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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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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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（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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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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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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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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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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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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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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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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