ECPG连接高斯数据库，测试环境正常访问，生产环境报-402无法连接数据库（ecpg需要头文件，库文件从数据库服务器/lib,/liclude获取，ecpg编译/链接均无问题））。生产环境telnet高斯数据库端口正常，gsql访问高斯数据库正常，ecpg 用户名/密码/数据库正确，数据库服务器未发现用户密码错等日志，测试和生产高斯数据库版本一致，建库脚本一致，麻烦大佬帮忙分析分析，可能是哪方面的问题，在此谢过了。

问题背景：select * from schema.tablename where  double::text like '%114.0061705';查询结果为空，但实际有符合条件的数据。根因：double类型的数值，在进行模糊查询时，由于extra_float_digits导致精度不一致，结果集出现误差。 extra_float_digits参数说明：调整浮点值显示的数据位数，浮点类型包括float4、float8 以及几何数据类型。参数值加在标准的数据位数上（FLT_DIG或DBL_DIG中合适的）。参数类型：USERSET取值范围：整型，-15～3说明：设置为3，表示包括部分有效的数据位。对转储需要精确恢复的浮点数据尤其有用。设置为负数，表示摒弃不需要的数据位。默认值：0 通过JDBC进行连接DWS时，需要注意。连接参数第三方工具通过JDBC连接时，JDBC向DWS发起连接请求，会默认添加以下配置参数，详见JDBC代码ConnectionFactoryImpl类的实现。params = { { "user", user }, { "database", database }, { "client_encoding", "UTF8" }, { "DateStyle", "ISO" }, { "extra_float_digits", "3" }, { "TimeZone", createPostgresTimeZone() }, };这些参数可能会导致JDBC客户端的行为与gsql客户端的行为不一致，例如，Date数据显示方式、浮点数精度表示、timezone显示。如果实际期望和这些配置不符，建议在java连接设置代码中显式设定这些参数。通过JDBC连接数据库时，会设置extra_float_digits=3，DWS中设置为extra_float_digits=0，可能会造成同一条数据在JDBC显示和gsql显示的精度不同。对于精度敏感的场景，建议使用numeric类型。

目前我想做迁移的实验，需要在Oracle和MySQL创建大量的表，索引等对象，有什么方式可以模拟真实的生产环境吗

锁相关视图cid:link_1锁相关参数介绍cid:link_2自动处理单点死锁cid:link_3分布式死锁cid:link_4pooler连接池详解cid:link_5postgres工作线程cid:link_6Pooler 连接池复用流程cid:link_7Pooler 连接清理cid:link_8Stream 线程cid:link_0idleRing的作用cid:link_9数据结构设计cid:link_10Stream 线程状态转移DFA设计cid:link_11单个Stream线程执行流程cid:link_12通过表象看Stream线程池逻辑cid:link_13建立多用户场景https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0243194537401613171-1-1.html

Create user ***；(建立多用户) 分别执行带Stream算子的查询；（参考场景一示例） 查询结束，查pgxc_thread_wait_status看DN节点：预期Stream线程状态为wait thread cond。且多user之间Stream线程可以复用。 例：用户一执行完查询，视图中显示共有四个Stream线程在线程池，用户二执行同样查询返回正确结果，视图中的Stream线程个数不变，且线程号也是一致的，则说明复用。 集群基础行为场景——线程清理场景 调整guc 参数 max_stream_pool 的值，观测是否生效；预期：当设置max_stream_pool 小于当前 idle 线程个数，支持线程个数实时减少；当设置max_stream_pool大于当前idle线程个数，将由业务驱动线程个数的增加，但是不会超过max_stream_pool。 执行 clean connection(ALL force)，查看 Stream 线程是否被清理；预期：该database 的Stream线程被完全清理。 执行drop database命令，查看Stream线程是否被清理；预期：该database的Stream 线程被完全清理。 

max_stream_pool：设置 Stream线程池能够容纳Stream线程的最大个数。该参数8.1.2 及以上版本支持。默认值为65535。设置为-1表示不开启Stream线程池。该参数支持reload更新，更新规则：设置max_stream_pool小于当前可用线程个数，支持线程个数实时减少；当设置max_stream_pool大于当前idle线程个数，将由业务驱动线程个数的增加。wait stream task：空闲的Stream线程； wait node：等待其他DN的数据，需要关注对端状态； flush data：发送数据给其他DN时因为对端buffer满而阻塞； wait cmd：DN上空闲的postgres线程，等待CN的下一个query； none：未定义状态，极有可能是阻塞原因； synchronize quit：同步退出状态，自身任务已完成，在等待同一个query的其他线程一起退出。Create database ***；(建立多库) 分别执行带Stream算子的查询； 查询结束，查pgxc_thread_wait_status看DN节点：预期Stream线程状态为wait thread cond。且多database之间Stream线程不复用。 例：create table test_01(c1 int, c2 int)with(orientation=column) distribute by hash(c1); insert into test_01 select generate_series(1,100), generate_series(1,100);analyze test_01; select * from test_01 a, test_01 b, test_01 c, test_01 d, test_01 e, test_01 f where a.c2 =b.c2 and c.c2 = d.c2 and e.c2=f.c2 limit 100;

Stream 线程初始化仅初始化一次，执行完query之后，便将连接归还到连接池里，循环执行上图中黄色部分的语句，如果有异常则线程退出，连接销毁，slot 归还至emptyRing；如果正常执行结束，将连接中内容清理，避免下个连接误用，并将slot归还至idleRing 等待下个连接复用。 那么Stream线程复用时如何保持参数的一致性呢，对应上图中的set GUC params阶段。父线程保存自己的guc_variables在syncGucVariables中，syncGucVariables是需要传递给 Stream 的结构用以保证父子线程 guc 参数的一致。然后父线程在初始化StreamProducer 时将 syncGucVariables 保存在该结构中传递。Stream 线程根据StreamProducer 初始化自己的 syncGucVariables 变量，首先 reset 所有的 guc 变量，然后根据syncGucVariables修正自己的variables。 STREAM_SLOT_EXIT：idleRing(idle 线程超时)、emptyRing(初始化或者FATAL)； STREAM_SLOT_IDLE：idleRing STREAM_SLOT_HOLD：运行空间（从无锁队列中取出）、idleRing（idle线程超时或中断）； STREAM_SLOT_RUN：运行空间。 根据各状态所处的位置情况，从idleRing中取出的slot可能有三种状态：EXIT、IDLE、HOLD。当取出IDLE状态的slot，说明线程可复用；当取出EXIT状态的slot，说明线程已退出，此时需要将slot转存到emptyRing；当取出HOLD状态，说明线程正在被使用，此时需要放回idleRing。 

每一个记录线程信息的结构ThreadSlot中都保存了线程当前的状态status，记录线程状态的目的是为了保障线程执行过程的有序控制，也可以通过状态的互斥避免threadSlot 不会被两个线程同时使用。 Stream 线程状态转移用确定性有限状态机（DFA，definite automata）表征，共包含 4 个状态：STREAM_SLOT_EXIT 、 STREAM_SLOT_IDLE 、STREAM_SLOT_HOLD和STREAM_SLOT_RUN状态。其物理含义如下： STREAM_SLOT_EXIT：线程退出状态，表示线程未被创建或线程已退出； STREAM_SLOT_IDLE：线程可复用状态，表示线程在idleRing中，可以被复用； STREAM_SLOT_HOLD：线程临时独占状态，表示线程在做进入下一个状态的准备工作； STREAM_SLOT_RUN：线程运行状态，表示线程正在执行任务。与状态对应的，是 slot 所处的位置，slot 所处的位置有三处，分别是 idleRing、emptyRing和运行空间，slot从无锁队列中拿出，运行时所处的位置，我们称之为运行空间。

定义结构体ThreadSlot保存线程池中每一个线程的信息，包含：线程状态、线程号、线程对应的database oid、线程执行所需的信息StreamProducer，StreamProducer是父线程向子线程传递的唯一结构、线程唤醒所需的锁和条件变量。 定义结构体 StreamThreadPool 表征线程池，其中 size 表示线程池中拟预留的ThreadSlot 个数，ThreadSlot被保存在threadSlots数组中；无锁队列emptyRing用来保存未创建线程ThreadSlot，对应地，idleRing 用来保存空闲的已创建Stream线程的ThreadSlot。定义结构体StreamPool，由 于 Stream线程的初始化信息和database是强相关的，如果不保留 database 相关的信息，那么线程初始化的时间代价仍然较高，所以线程池中的线程复用时，需要满足database信息匹配，所以一个emptyRing 和一个database相匹配，保存在链表PoolListHead中。 

Stream 线程池为了高效管理线程的出/入池操作，采用无锁队列实现。定义结构体ThreadSlot 保存线程池中每一个线程的信息，包含：线程状态、线程号、线程对应的database oid、线程执行所需的信息StreamProducer、线程唤醒所需的锁和条件变量。 当线程还未被创建时，初始化一定数量的ThreadSlot数量以预留Stream线程，这些ThreadSlot 被保存在数组threadSlots中 。当 Stream线程执行完毕，需要将Stream线程放置到表征可复用线程的无锁队列，称之为 idleRing；当线程因为超时、异常等原因不再复用，需要退出时，将Stream线程对应的ThreadSlot放置到表征未创建线程的无锁队列，称之为emptyRing。 idleRing 的作用是为了快速获取并复用线程池中的线程，emptyRing的作用是快速获取一个未被使用的ThreadSlot结构，以创建一个新的Stream线程。由于Stream线程的初始化信息和database是强相关的，如果不保留database相关的信息，那么线程初始化的时间代价仍然较高，所以线程池中的线程复用时，需要满足 database 信息匹配。对于设计线程池而言，每一个database都应该对应一个idleRing。 

Stream 线程是临时线程，随query启动和退出，负责Stream算子的执行，Stream线程初始化和退出都会争抢锁等进程级资源，在 Stream 线程个数无法进一步优化的场景下，需要设计有效方案以减少 Stream 线程初始化和退出的时间代价，将进程初始化耗时稳定在ms级，保障数据库的确定性时延查询。Stream 线程池的核心思想是等 Stream线程执行完计划任务，保留必要且可复用的线程信息，将线程放入线程池中。 线程池中的线程执行过程如上图所示，其具体步骤为： 步骤一：线程信息初始化； 步骤二：线程待唤醒后轻量级初始化（query级初始化）； 步骤三：线程任务执行； 步骤四：线程清理； 返回步骤二：继续等待下条query执行。 在返回步骤二时，当线程等待超时、超出线程池容量（最大Stream线程个数）、异常时线程已不可用，需要销毁。 其中步骤一中在线程初始化时，需要执行的操作有：线程创建、创建相关内存上下文、信号处理函数注册、内存追踪信息初始化、初始化GUC选项等操作； 步骤二中在线程轻量级/查询级初始化时，需要执行的操作有恢复GUC参数、初始化BackendParams、重置GUC参数等操作。

清理Session持有的连接 cache_connection，是否使用pooler连接池缓存连接，默认开； session_timeout，客户端连接空闲超时后报错退出归还连接； enable_force_reuse_connections，事务结束后强制归还连接； conn_recycle_timeout（8.2.1）， CN 空闲session超时后归还连接。pg_clean_free_conn视图/函数，清理1/4的空闲连接池连接，CM定期调用；CLEAN CONNECTION 语法，清理对应DB或user的所有空闲连接 clean connection to all for database postgres to USER user1。GaussDB(DWS)分布式架构的Stream 算子作为SQL join操作时频繁发生的执行算子，共存在三种模式：Gather、Redistribute、Broadcast，分别负责CN节点GATHER数据，DN节点REDISTRIBUTE和BROACAST数据。大集群高并发场景下，Stream算子过多可能会导致通信的性能瓶颈，引起性能劣化（2000个stream同时启动，进程初始化耗时从ms级劣化到s级），因此需要尽可能减少Stream算子。但是在某些现场环境下，存在数据倾斜、join查询不包含必要分布键等客观情况，Stream算子无法有效减少，为多表join 场景下的查询时延保障带来挑战。因此 GaussDB(DWS)对于线程初始化->线程任务执行->线程退出执行的流程方面做了stream线程池优化，减少了线程初始化与线程退出所带来的开销。

对于每起一个线程 session（即连接），都会有一个 PoolAgent 与之对应，即从DatabasePool->NodePool->pool取出来的连接。 cnDef、dnDef：初始化时从pgxc_node中拿到，即cn定义、端口、ip (session级别)dnConn、cnConn：从 databasePools->nodePools-> pool拿真正对应的连接 (query级别)dnHandles、cnHandles：从dnConn、cnConn里边dop出来使用，确保两者是一一对应的状态，当query结束时，只需要close handles就行，cnConn不需要close Pooler 连接池具体的复用流程如下： 1) session 需要连接时，通过DB+USER为key找到正确的pooler连接池，优先从中取走现有连接，如果连接池中没有连接的话，则新建连接； 2) query结束后，CN的postgres线程并不会归还连接，连接可以用于当前session的下一个查询； 3) session结束后，CN的postgres线程会将连接还到对应的pooler，连接对应的DN上的postgres线程并不会退出，处于ReadCommand中，等待复用后CN新的postgres线程发起任务。

CN的pooler连接池中会保存与其他CN/DN的连接，每一个连接在对端会对应一个postgres工作线程。 postgres 工作线程是带状态属性的，如database，所以可以认为pooler连接池中的连接也是带属性的。不同属性间的连接是不能复用的，按不同属性切分为pool A/B/C 等连接池。每个连接池中会存有连接往不同节点的空闲连接的数组，提供接口给外部使用或放入连接。 CN上的postgres工作线程在需要连接其他节点时，会创建一个本地agent，尝试从pooler 连接池取跟本线程相同属性的空闲连接，pooler如果没有空闲连接，就会新建一个连接。连接交给 agent 后，可以视为线程私有。在线程退出时，agent 才会将连接还给pooler。 DatabasePool 用于存储空闲连接，根据database，user_name，pgoptions 三者来确定如果通过三者查找到了，那么就取其中对应的nodePools，找不到则新加nodePools 中对应的数据结构为 PGXCNodePool，用于存储本节点与其他每个cn/dn 的连接。

GaussDB(DWS)为MPP型分布式数据库，使用Shared Nothing架构，数据分散存储在各个DN节点，而CN不存储数据，CN作为接收查询的入口，生成的计划会尽量下推到 DN 并行执行以提升性能，此过程中会产生大量的建连操作，使得通信开销变得很大。因此在大数据时代，集群规模越来越大，业务并发越来越高，数据库集群各节点间的通信压力也越来越大。GaussDB(DWS)集群通信技术，在大规模集群中可以承载高并发业务，能够实现高性能分布式通信系统。客户端向CN的监听端口发起连接； CN postmaster主线程accept连接，创建postgres线程并将连接交给此线程处理； 客户端下发query到CN； CN的postgres线程将查询计划下发给其他 CN/DN，查询结果沿原路径返回到客户端； 客户端查询结束，关闭连接； CN上对应的postgres线程销毁退出。CN与DN建连立流程，和客户端与CN建连立流程基本相同。因此为了减少CN与DN建立连接，以及DN进程中postgres线程创建、销毁的开销，CN端实现了Pooler连接池。