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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设置建议：（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）"40

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已经被使用的内存大小 Byte INT SUM 线程（thread，JVM线程数统计。） currentThreadCpuTime 线程cpu时间 当前线程的cpu时间 - INT SUM currentThreadUserTime 线程用户时间 当前线程的用户时间 - INT SUM daemonThreadCount

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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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ion时会使用大量CPU导致CPU较高。 定位办法 使用top命令查看CPU使用率高的进程号。 查看此进程中占用CPU高的线程。 使用命令top -H -p <PID>即可打印出某进程<PID>下的线程的CPU耗时信息。 一般某个进程如果出现问题，是因为某个线程出现问题了，获取查询到的占用CPU最高的线程号。

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为外部I/O操作耗时，另外线程切换耗时忽略不计，I/O操作不消耗CPU，线程需有足够消息等待处理且内存充足。 此处最大线程数的计算模型是在理想环境下得到的，在实际应用中建议逐步调大线程数，在观察效果后再进行调整。 实施方法 为了避免在实际业务中出现非预期的消息堆积问题，需要在业务

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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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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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GaussDB (for MySQL)实例在空负载下CPU占用说明 GaussDB(for MySQL)实例上包括操作系统进程、mysqld进程、监控进程、增量备份进程等。mysqld进程包含多个线程比如主备通信线程、连接线程、刷新线程等。监控进程负责实时监控实例的状态，增量备份进程

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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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163840（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16

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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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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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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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时，会自动分配到其他利用率较低的CPU上，进而保障了应用的响应能力。 开启增强型CPU管理策略时，应用性能优于不开启CPU管理策略（none），但弱于静态CPU管理策略（static）。 应用分配的优先使用的CPU并不会被独占，仍处于共享的CPU池中。因此在该Pod处于业务波谷时

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默认值：163840（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16

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是否支持CPU架构的变更？ 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构，可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式，创建新的CPU架构的实例，并进行数据迁移，实现CPU架构的变更。具体操作请参考使用迁移任务在线迁移Redis实例。 父主题： Redis使用

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bigint 后端线程ID。 start_time timestamp with time zone 语句执行的开始时间。 min_cpu_time bigint 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。

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每分钟累积积分计算公式如下： 每分钟累计的CPU积分 = 1个CPU积分 x (基准CPU计算性能 - 实际CPU计算性能) 以t6.large.1为例，基准CPU计算性能为40%，当 云服务器 实际计算性能为10%时，1分钟可以累积0.3个CPU积分。 关机对CPU积分的影响 CPU积分变化因计费模式和网络类型而异。

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