调度器配置

scheduler 管理 Datalayers 系统的作业调度，包括 memtable 数据落盘、垃圾回收（GC）和SST Compact等任务。这些设置帮助控制系统在负载下可以并发运行多少作业，以及可以排队多少作业。

这些配置确保了系统作业如刷新、垃圾回收和压缩的良好管理，提供最佳性能，同时防止资源过载。

Flush Job 配置

flush Job 负责将数据从内存写入持久化存储。

concurrence_limit:
定义当前节点可以同时运行的最大flush作业数。限制这一数值可以确保系统不会因多个刷新操作同时进行而过载。
- 默认值：3。
- 示例：concurrence_limit = 3。
queue_limit:
指定当前节点等待执行的最大待处理刷新作业数。这可以防止系统排队过多作业，从而导致性能下降。
- 默认值：10000。
- 示例：queue_limit = 10000。

完整示例:

[scheduler.flush]
concurrence_limit = 1
queue_limit = 10000

垃圾回收作业用于删除未使用或过时的数据，以确保资源的有效使用。

concurrence_limit:
定义当前节点可以同时运行的垃圾回收作业数。这通常保持较低，以避免在关键操作期间影响系统性能。
- 默认值：1。
- 示例：concurrence_limit = 1。
queue_limit:
确定当前节点可以排队的垃圾回收作业数。
- 默认值：10000。
- 示例：queue_limit = 10000。

完整示例:

[scheduler.gc]
concurrence_limit = 1
queue_limit = 10000

compact Job 负责对数据进行压缩、重组和优化，有助于提高存储和检索的效率。

concurrence_limit:
定义当前节点可以同时运行的 Compact 作业数。这通常保持较低，以避免在关键操作期间影响系统性能。
- 默认值：1。
- 示例：concurrence_limit = 1。
queue_limit:
确定当前节点可以排队的 Compact 作业数。
- 默认值：10000。
- 示例：queue_limit = 10000。

完整示例:

[scheduler.compact]
concurrence_limit = 1
queue_limit = 10000

集群模式下，控制所有节点同时运行的针对活跃窗口数据的 Compact 作业数量。活跃窗口是指当前正在写入数据的时间窗口，和表引擎中定义的 COMPACT_WINDOW 有关。

数据压缩是资源密集型操作，全局控制总作业数量有助于防止集群资源使用过载，影响关键操作。

concurrence_limit:
指定所有节点可以同时运行的针对活跃窗口数据的 Compact 作业数。
- 默认值：4。
- 示例：concurrence_limit = 4。

完整示例:

[scheduler.cluster_compact_active]
concurrence_limit = 2

集群模式下，控制所有节点同时运行的针对非活跃窗口数据的 Compact 作业数量。非活跃窗口是指活跃窗口之前的时间窗口，和表引擎中定义的 COMPACT_WINDOW 有关。

concurrence_limit:
指定所有节点可以同时运行的针对非活跃窗口数据的 Compact 作业数。
- 默认值：2。
- 示例：concurrence_limit = 2。

完整示例:

[scheduler.cluster_compact_inactive]
concurrence_limit = 1