DB_TIME 所有线程端到端的墙上时间（WALL TIME）消耗总和（单位：微秒）。 EXECUTION_TIME 消耗在执行器上的时间总和（单位：微秒)。 PL_EXECUTION_TIME 消耗在plpgsql执行上的时间总和（单位：微秒）。 CPU_TIME 所有线程CPU时间消耗总和（单位：微秒）。

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语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query text 正在执行的语句。 node_group

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间。其原理是业务在每个CPU调度周期内使用的CPU配额有剩余时，系统对这些CPU配额进行累计，在后续的调度周期内如果需要突破CPU Limit时，使用之前累计的CPU配额，以达到突破CPU Limit的效果。 未开启CPU Burst时，容器可以使用的CPU配额会被限制在Limit以内，无法实现Burst。

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配置Region Transition恢复线程 操作场景 在故障环境中，由于诸如region 服务器 响应慢，网络不稳定，ZooKeeper节点版本不匹配等各种原因，有可能导致region长时间处于transition下。在region transition下，由于一些region不

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配置Region Transition恢复线程 操作场景 在故障环境中，由于诸如Region服务器响应慢，网络不稳定，ZooKeeper节点版本不匹配等各种原因，有可能导致Region长时间处于Transition下。当Region处于Transition下，由于一些Region

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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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原因74300：单板上数据面CPU使用率超过告警阈值，数据面CPU使用率包含基础转发业务和其他数据面业务CPU使用率。 处理步骤 原因74299：在不区分业务的情况下，单板CPU利用率超过设定的过载门限。 执行display cpu-usage命令查看CPU使用率及其过载门限值。 如果CPU使用率高于过载门限值，则请执行步骤2。

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0条。 查看线程 可以直接在APM服务页面查看对应实例的线程信息，参见表4。 图6 查看线程 表4 线程指标说明 指标集 指标 说明 线程详情 线程名称 线程名称。 线程数量 线程数量。 cpu耗时(ms) 线程cpu耗时。 内存（M） 内存（M）。 线程堆栈 线程堆栈。 单击“

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使用多线程Consumer消费消息 功能介绍 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei

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什么是鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构 弹性云服务器 实例主要包含两种架构，x86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC（Complex Instruction Set Computer），CISC是一种计算机体系结构，其中每个指令可以执行一些

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如何修改CPU的阈值？ SAP应用弹性伸缩安装后，默认CPU的阈值为85%，当CPU的使用率超过85%，自动扩展实例，根据实际业务可修改CPU的阈值，保障系统稳定运行。 操作步骤 登录公有云管理控制台。 在公有云管理控制台首页上，选择“服务列表 > 管理与部署 > 云监控”。 在左侧的导航栏，单击“告警

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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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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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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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采集周期内gc的时间 - INT SUM 线程(thread，JVM线程数统计) liveCount 当前线程数 当前线程数 - INT AVG daemonCount 守护线程数 守护线程数 - INT AVG peakCount 峰值线程数 峰值线程数 - INT AVG runnableStateThreadCount

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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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对gc进行监控，展示gc时间以及gc次数指标的趋势图。 cpu 对cpu进行监控，展示cpu使用率的趋势图。 线程 对线程进行监控，展示BLOCKED状态线程数、峰值线程数、TERMINATED状态线程数、RUNNABLE状态线程数、存活线程数、守护线程数、WAITING线程数的趋势图。 类加载 对加载类

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