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文档简介

本发明实施例公开了数据抽取自适应优化明实施例的方法可实现不影响业务系统的情况取的效益最大化，提高整体系统的稳定性和效23处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项45[0033]本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明通过根据监控指标确定综合利用6[0042]图7为本发明实施例提供的数据抽取自适应优化装置的因子确定单元的示意性框[0043]图8为本发明实施例提供的数据抽取自适应优化装置的动态调整单元的示意性框[0049]请参阅图1和图2，图1为本发明实施例提供的数据抽取自适应优化方法的应用场[0050]图2是本发明实施例提供的数据抽取自适应优化方法的流7[0061]因为当线程过多时，CPU的缓存命中率会显著下降，同时多个线程竞争一个CPU3212181[0074]20％<综合利用率<50％:线程数量=1(1-综合利用率)×cpu核心数」;线程数量=1(1-综合利用率)×cpu核心数]-1;[0079]所述协程子任务数量的计算方式即线性关系为协程子任务数量＝(1一综合利用[0083]20％<综合利用率<50％:协程子任务数量=1(1-综合利用率)x[0084]50％<综合利用率<70％:协程子任务数量=1(1-综合利用率)×9[0110]可采用动态采集后的综合利用率与综合利用率的差值除以综合利用率得到的百[0116]在本实施例中，动态采集后的综合利用率小于20％时为数据库服务器低负载区[0118]动态采集监控的指标时，应该尽可能小的对数据库服务[0121]采用本实施例的方法，在MySQL数据库服务器上一段时间内提取数据的实时效果2020％<综合利用率<5070％<综合利用率<80综合利用率>80％调整区间；而传统300。该数据抽取自适应优化装置300包括用于执行上述数据抽取自适应优化方法的单元，[0127]在一实施例中，如图7所示，所述因子确定单元302包括综合利用率确定子单元[0132]上述数据抽取自适应优化装置300可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机[0135]该非易失性存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行一种数据抽取自适应优化方[0142]在一实施例中，处理器502在实现所述根据所述监控指标确定线程的各项因子步[0151]应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecifi[0152]本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方[0169]该集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独

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