跑一万五并发该怎么设置？

要支持一万五千并发的设置，需要根据具体的场景和所使用的服务来调整。这里提供几个关键领域的配置建议：

MaxCompute导入数据增加并发

对于MaxCompute通过OTS外部表导入数据的场景，可以通过以下方式调节并发操作： - 参数调整：设置odps.stage.mapper.split.size以控制并发度。但请注意，1M是MaxCompute处理的最小粒度，如果已设为1M，则无法通过减小split大小进一步增加并发。此外，若作业中设置了odps.sql.executionengine.batch.rowcount=1;，建议移除该设置，因为它可能导致内存溢出(oom)问题。 - 作业模式：如果遇到在线作业失败转为离线作业的情况，可以尝试关闭在线模式，直接运行离线作业，通过设置set odps.service.mode=off;实现。

性能测试PTS满足高并发需求

进行性能测试时（如需达到5万并发），确保： - 资源包配置：选购适合的PTS资源包，考虑VUM额度、最大并发用户数、最大RPS（TPS）等指标，合理配置以满足测试需求。

实时同步任务优化延迟

针对实时同步任务出现延迟的问题，可采取如下措施： - 确认分区问题：检查是否因动态分区频繁切换导致缓存队列耗尽，日志中寻找uploader map size has reached uploaderMapMaximumSize的提示。 - 增加并发与内存：根据业务流量增长，适当增加任务并发数，并按比例增加内存（例如，每增加4个并发，增加1GB内存）。注意不同任务类型在DataStudio中的具体设置位置。 - 分布式运行模式：当单机资源成为瓶颈（超过32并发），且任务类型支持时，开启分布式运行模式以提升性能。

动态调整扫描并发控制

对于需要管理并发扫描的任务，比如在AnalyticDB for MySQL中： - 配置并发额度：通过调整MIN_RUNNING_SPLITS_LIMIT_PER_TASK、TARGET_RUNNING_SPLITS_LIMIT_PER_TASK及MAX_RUNNING_SPLITS_LIMIT_PER_TASK参数，动态控制Task的扫描并发量，以适应不同的查询需求和资源分配策略。

任务失败重跑与优先级设置

为了提高系统稳定性和效率，可以： - 设置任务优先级：在数据库层面设定任务执行优先级，确保重要任务优先执行，同时配置合理的最大锁等待时间避免长时间排队。 - 启用任务失败重跑：为任务节点开启失败自动重试功能，并合理设置最大重跑次数和重试间隔，以应对可能的执行失败情况。

综上所述，针对一万五千并发的设置，需综合考虑具体应用场景，从并发度调整、资源配置、任务优化、并发控制以及任务管理等多个维度进行细致配置和调优。