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**摘要：**对于如此多的管控功能，管控起来实际的效果到底如何，本篇文章就基于当前最新版本，进行效果实测，并进行一定的分析说明。
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) 资源负载管理：并发管控以及CPU管控效果实测以及分析说明【这次高斯不是数学家】》，作者： Malick 。
GaussDB(DWS)提供了复杂多样的资源负载管理手段：既可以从单个cn的总并发数限制作业的数量(max_active_statements)，也可以创建资源池，对于指定资源池的用户进行并发限制。在资源池上，即可以进行内存、CPU的限制，也可以不进行资源限制。对于CPU资源的管控，即可以使用指定具体核数的硬限制，也可以使用空闲时按需分配，cpu跑满时按照配比分配资源的软限制。
正因为有这么多的功能配置，才可以让DWS在不同的业务场景中，采取不同的配置方案，维持业务稳定性，保证重要业务的资源使用。
对于如此多的管控功能，管控起来实际的效果到底如何，本篇文章就基于当前最新版本，进行效果实测，并进行一定的分析说明。主要分为以下几个部分：
所谓资源瓶颈，即CPU、内存、IO、网络其中的一项或者多项达到瓶颈，出现作业之前争抢资源，造成性能大幅下降。对于此类场景，我们日常解决问题时，通常想到的几个办法：
1.降低业务的并发量; 2.抓出消耗资源高的sql语句，令其优化；3.对于耗费cpu高的作业进行资源限制，保障其他作业有足够的资源可以使用。
理论上每个方法都有效果，但是效果如何，并不能简单得说清楚，需要数据来进行一些印证。
1.配置：3台物理机，规格：
2.GaussDB（DWS）集群规格：
PS：集群的版本对测试结果基本没有影响，各个版本功能规格基本没有变化。
测试CPU资源管控对于灵活短查询以及复杂查询的影响，复杂查询采取TPCDS数据和灵活查询采取TPCC数据。此处构造1500x的TPCDS/100xTPCC。
数据来源：
说明：tpcds-Q9，在本测试环境1500x数据下，单并发可使物理机cpu达到30%-50%，单并发运行时间在100s左右。；本测试采取Q9*30作为一批作业。控制不同并发数，记录每批的运行情况；4并发时cpu基本已经达到瓶颈，因此本轮测试从4并发开始。
测试结果如下：
图表如下：
2.图表分析，由上折线图可以看出：
根据测试结论分析，在CPU瓶颈的情况下，限制并发数，实际并不能提升整体运行的性能；但是在不同场景下，可以选择不同的配置策略。
例如：需要有作业及时响应的，可以将并发数限制少一些，这样能保证总有作业能以较快的速度完成；需要整体作业运行性能较快的，根据测试数据，可以将并发数设大，这样整体运行的时间最短。
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