问题一：大表加字段为什么会引起线程池满？
大表加字段为什么会引起线程池满？
参考回答：
大表加字段时，如果未采用Online DDL，可能会在最后阶段对表加Metadata Lock原子锁，这会使得大量相关联的SQL语句进入锁等待状态，从而产生慢SQL。大量的慢SQL会快速打满应用线程池，导致线程池满。
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问题二：如何避免深分页引发的慢SQL问题？
如何避免深分页引发的慢SQL问题？
参考回答：
深分页引发慢SQL问题时，可以采用NextToken或游标的方式进行查询，以避免一次性查询大量数据。当数据量巨大时，这种方法能显著提高查询效率，避免线程池因处理慢SQL而满载。
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问题三：远程调用连接池需要关注哪些点来避免线程池满？
远程调用连接池需要关注哪些点来避免线程池满？
参考回答：
远程调用连接池需要关注两个主要点来避免线程池满：
1）尽量减少远程调用本身的超时时间，以实现fast-fail快速失败；
2）在连接池满了以后，获取新的连接的超时时间也需要设置得小一些，以实现快速失败。这可以通过设置如ConnectionTimeout、SocketTimeout（针对业务执行超时）以及MaxWait或ConnectionRequestTimeout（针对获取新连接的超时）等参数来实现。
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问题四：如何对线程池进行隔离以避免互相影响？
如何对线程池进行隔离以避免互相影响？
参考回答：
为了避免线程池互相影响，应该对其进行隔离。例如，可以将内部运维接口和对外服务的接口进行隔离，以及对外服务中的核心接口和非核心接口进行隔离。
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问题五：Dubbo consumer侧的timeout设置有什么建议？
Dubbo consumer侧的timeout设置有什么建议？
参考回答：
为了避免线程池互相影响，应该对其进行隔离。例如，可以将内部运维接口和对外服务的接口进行隔离，以及对外服务中的核心接口和非核心接口进行隔离。
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