处理大量文档时，可以使用以下策略来提高Linux Tesseract的性能和效率：
分批处理：将大量文档分成多个批次，逐个批次使用Tesseract进行识别，以避免内存和处理器的过度占用。
并行处理：利用Linux系统的多核处理器和多线程的特性，使用并行处理技术同时处理多个文档，加快识别速度。
使用OCR优化参数：在使用Tesseract进行文档识别时，可以根据实际情况选择合适的OCR优化参数，如语言设置、字体识别等，以提高识别准确率和速度。
使用预处理技术：在进行文档识别之前，可以先对文档进行预处理，如去除噪声、调整对比度等，以提高Tesseract的识别效果。
缓存结果：对于已经识别过的文档，可以将识别结果缓存起来，避免重复识别，节省时间和资源。
使用分布式系统：如果需要处理大规模文档，可以考虑使用分布式系统来部署Tesseract，利用多台服务器共同处理文档，提高处理效率和可扩展性。
通过以上策略的组合使用，可以有效提高Linux Tesseract处理大量文档的性能和效率。