CPU管控 GS_263200040 错误码： Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案：请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level： WARNING 父主题： WLM

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有些应用对CPU敏感，CPU敏感型应用有如下特点。 对CPU throttling 敏感 对上下文切换敏感 对处理器缓存未命中敏感 对跨Socket内存访问敏感 期望运行在同一物理CPU的超线程 如果您的应用有以上其中一个特点，可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为

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创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT

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创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT

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JVM监控界面线程监控处为何没有tomcat线程指标？ 当服务使用springboot2.1.x及以上版本时，需在配置文件中配置server.tomcat.mbeanregistry.enabled=true，启用Tomcat的MBean注册表以便APM探针获取到tomcat指标。

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合理配置线程池参数 线程池是微服务的主要业务处理单元，合理的规划线程池不仅可以最大限度提升系统性能，还能防止异常情况导致系统无法给正常用户提供服务。线程池优化和业务自身的性能有很大关系，不同的场景参数设置不同，需要具体分析。下面分两种场景介绍。开始之前需要对业务的性能做一些基本的摸底，对常见的接口进行测试，查看时延。

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CPU流控 背景信息 CPU流控可以基于当前节点的CPU占用率实现流量控制。 CPU流控通过配置节点的最大CPU占用率来避免流量冲击下节点掉线风险，可以基于流量阈值预估CPU占用率最大值。当节点CPU超过配置阈值后，CPU流控会丢弃节点请求，达到保护集群的目的，节点内流量和elasticsearch

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创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT

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创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT

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threadpool_oversubscribe 是 integer [1,50] 每个线程组中最多能创建的额外线程数。 threadpool_size 是 integer [1,512] 线程组数量。 查询线程池状态 通过show status命令查询线程池状态。 show status like 'threadpool%';

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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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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PL/SQL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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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PL/SQL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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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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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数目起相应个数的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数目起相应个数的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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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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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7 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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