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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<PID>（根据实际RegionServer的进程ID进行替换），具体如下图所示，发现部分线程CPU使用率均达到80%。 PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 75706 omm

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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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设置不当的风险与影响：修改该参数取值可能导致实例无法启动。 backend_resource_attr 参数说明：用于控制后台线程CPU功能的详细属性，修改后台线程cgroup的share和quota的值，该参数仅在enable_mtd打开后生效，仅sysadmin用户可以访问。 参数类型：字符串

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redo线程数。因为启动的更多的线程，CPU和内存的消耗都会比并行回放、串行回放要多。 极致RTO支持备机读，由于增加了对数据页面历史版本的读取，备DN上的查询性能会低于主DN上的查询性能，低于并行回放备机读的查询性能，但是查询阻塞回放的情况有所缓解。 DDL日志的回放速度远远慢于页面修改日志的回放，频繁DDL可能导致主备时延增大。

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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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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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开启/关闭E CS 超线程 操作场景 购买x86架构 弹性云服务器 时，您可以通过设置“CPU选项”，开启或关闭超线程。若不设置，则默认开启超线程。 对于支持超线程的x86架构弹性 云服务器 实例： 开启超线程：适用于需要CPU内核在同一时间并行处理更多的信息和后台任务的场景，开启多线程可以大幅提升计算体验。

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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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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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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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语句在数据库节点上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在数据库节点上的CPU总时间，单位为ms。 query text 正在执行的语句。 top_cpu_dn text

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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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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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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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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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