ALM-18018 NodeManager堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn服务堆内存使用状态，当检测到NodeManager实例堆内存使用率超出阈值（最大内存的95%）时产生该告警。 堆内存使用率小于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： 用户指南

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内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API（2.2.16） Filtered-query

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建议配置 安卓客户端 CPU：双核 1.5GHz 内存：2G 硬盘可用空间：800M CPU： 四核2GHz及以上 内存： 6G及以上 硬盘可用空间： 1G iOS客户端 CPU：- 内存：1G 硬盘可用空间：500M CPU：- 内存：3G 硬盘可用空间：1GB 下载 您可以通过以下3种方式下载移动客户端。

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NodeManager非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn NodeManager非堆内存使用率，并把实际的Yarn NodeManager非堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn NodeManager非堆内存使用率超出阈值（默认为最大非堆内存的90%）时产生该告警。

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： RDS for MySQL用户指南

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ResourceManager堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn ResourceManager堆内存使用率，并把实际的Yarn ResourceManager堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn ResourceManager堆内存使用率超出阈值（默认为最大堆内存的95%）时产生该告警。

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ResourceManager非堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例非堆内存使用量过大，或分配的非堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用量。 在 FusionInsight

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通过内存size检查定位问题，参见内存size检查。

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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内存管理函数 内存管理函数仅9.1.0及以上集群版本支持。 pg_shared_chunk_detail(contextname char(64)) 描述：查询指定共享内存下内存上下文申请的所有chunk信息。 参数contextname，表示内存上下文名称。 使用该函数需先使用

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DR4的内存实例，适用于高内存计算应用。 使用须知 M3型弹性 云服务器 没有IB网卡和SSD卡。 M3型弹性云 服务器 支持同类型云服务器之间的规格变更。 适用场景 高性能数据库 内存数据库 分布式内存缓存 数据分析和挖掘 Hadoop/Spark集群以及其他企业应用程序 规格 表7 M3型弹性云服务器的规格

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anager传输Shuffle数据，因此NodeManager的内存将成为瓶颈。 在当前版本的FusionInsight中，NodeManager的默认内存只有1G，在数据量比较大（1T以上）的Spark任务下，内存严重不足，消息响应缓慢，导致FusionInsight健康检查认

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icsearch############ #elasticsearch #es节点内存,最高不能超过31g,最小1g es_heap_size_max=1g es_heap_size_min=1g #集群名(默认为dce-es) cluster_name=dce-es #数据目录

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icsearch############ #elasticsearch #es节点内存,最高不能超过31g,最小1g es_heap_size_max=1g es_heap_size_min=1g #集群名(默认为dpe-es) cluster_name=dpe-es #数据目录

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anager传输Shuffle数据，因此NodeManager的内存将成为瓶颈。 在当前版本的FusionInsight中，NodeManager的默认内存只有1G，在数据量比较大（1T以上）的Spark任务下，内存严重不足，消息响应缓慢，导致FusionInsight健康检查认

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-Xmx164G -XX:NewSize=12G -XX:MaxNewSize=12G” 解决办法 按照规格修改NameNode的内存参数，如这里3600万block，将内存参数调整为“-Xms32G -Xmx32G -XX:NewSize=2G -XX:MaxNewSize=3G”。

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