make menuconifg中的 (2) Maximum number of consumers per trigger 介 绍

"Maximum number of consumers per trigger" 是指每个触发器（trigger）可以同时启动的最大消费者（consumer）数。在使用消息队列时，当有消息到达时触发器会将消息发送给消费者进行处理，这时如果有多个消费者在等待处理消息，就需要通过设置最大消费者数来控制同时处理消息的数量，防止系统资源过度占用。通常情况下，这个值需要根据具体的业务场景和系统硬件资源进行调整，以达到最优的性能表现。

相关问题

统计每个User的用餐人数和消费金额。利用info_user表中的'number_consumers','expenditure'两列来计算用餐人数和消费金额，使用groupby语句，对'USER_ID'进行分组，计算'number_consumers','expenditure'的sum和，新的数据存于info_user2中，使用info_user2 = info_user2.reset_index()语句，使得'USER_ID'也成为info_user2的一列，使用语句info_user2.columns = ['USER_ID', 'numbers', 'amount']，对三列数据进行重命名。打印info_user2，结果如下：

抱歉，我无法直接访问您的数据库或数据表。但是，我可以提供相应的SQL语句供您参考：

SELECT USER_ID, SUM(number_consumers) AS numbers, SUM(expenditure) AS amount
FROM info_user
GROUP BY USER_ID;

这条SQL语句会根据`USER_ID`对`info_user`表中的记录进行分组，并计算每个分组内`number_consumers`和`expenditure`的总和。结果会包括`USER_ID`、用餐人数和消费金额三列，其中用餐人数和消费金额的列会分别命名为`numbers`和`amount`。您可以使用类似以下的代码将查询结果存储到`info_user2`数据框中：

import pandas as pd

# 连接数据库并查询数据
conn = create_engine('数据库连接信息')
info_user2 = pd.read_sql_query('SELECT USER_ID, SUM(number_consumers) AS numbers, SUM(expenditure) AS amount FROM info_user GROUP BY USER_ID;', conn)

# 重命名列
info_user2.columns = ['USER_ID', 'numbers', 'amount']

# 打印结果
print(info_user2)

Michigan Surveys of Consumers中文名是？这是什么机构？主要发布什么数据？主要职责是什么？

Michigan Surveys of Consumers的中文名为密歇根消费者调查（简称MSC）。它是密歇根大学的一个调查机构，主要发布美国消费者信心指数（Consumer Sentiment Index）和美国经济状况指数（Index of Consumer Expectations）等经济数据。MSC的主要职责是通过定期的问卷调查了解美国消费者的信心和预期，为政府、企业和投资者提供宏观经济分析和市场预测。