选择“高级”页签，并单击“性能”栏的“设置”。 系统打开“性能选项”窗口。 图1 性能选项 选择“高级”页签，并单击“处理器计划”栏的“后台服务”。 单击“虚拟内存”栏的“更改”。 系统打开“虚拟内存”窗口。 根据业务需求配置虚拟内存： 自动管理所有驱动器的分页文件大小：取消勾选。 驱动器：选择虚拟内存文件存放的驱动器。

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场景选择时应避免以下因素的影响： 弱纹理场景。例如特征点稀少的白墙、镜面、地面。 重复纹理场景。例如茂密的树林、各楼层重复的洗手间。 动态场景。例如场地中存在来往的行人、车辆，变化频繁的广告牌。 AR地图服务应用成功的典型场地有：敦煌莫高窟的九层楼广场、上海的南京东路街道。 父主题：

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：2个未被使用的内网地址；单机实例：1个未被使用的内网地址；只读实例：1个未被使用的内网地址），否则变更规格会失败。 变更过程中若存在大事务，可能导致变更失败。 变更规格会导致业务中断，请确保您的应用有自动重连机制。请在业务低峰期变更规格，在业务高峰期执行会导致变更时长变长。 关于变更规格所需的时间（非业务高峰期）：

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对于按需计费的实例，变更规格后，依旧按使用时长实时计费。 对于包年/包月的实例，规格差价需补交或被退回。 若变更后新规格的价钱高于旧规格，需结合已使用的时间周期，补交差价费用。 若变更后新规格的价钱低于旧规格，需结合已使用的时间周期，退回差价费用。费用将退回至用户的账户，可在控制

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不同RDS实例的CPU和内存是否共享 不同规格类型的CPU和内存共用资源的情况不同： 通用型CPU和内存规格： 与同一物理机上的其他通用型规格实例共享CPU资源，通过资源复用换取CPU使用率最大化，性价比较高，适用于对性能稳定性要求较低的应用场景。 独享型CPU和内存规格： 完全独享

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务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。如“ -XX:NewRatio=2”，则表示老年代与新生代的比值为2:1，新生代占整个堆空间的1/3，老年代占2/3。

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注意事项 了解坐标系 VPS坐标系 VPS坐标系是基于UTM坐标定义的，北向Y轴正向和东向X轴正向如图1所示。 图1 VPS坐标系示意图 Three.js渲染引擎坐标系 摆放虚拟物体时需要注意：Three.js的相机朝向是Z轴的反向。 图2 Three.js渲染引擎坐标系示意图 坐标系转换

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参数名称 参数含义 APMAC AP的MAC地址。 APName AP的名称。 ApMemRate AP的内存占有率。 APID AP ID。 对系统的影响 表明当前内存的占有率超过了阈值，如果阈值设置的不高，如50、60等，对业务没有影响，但是当阈值设置的比较高，如90，而AP上报了告警，则AP有可能会丢包甚至下线。

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调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。如“ -XX:NewRatio=2”，则表示老年代与新生代的比值为2:1，新生代占整个堆空间的1/3，老年代占2/3。

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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执行计划的效率，还提供了catalog，relation等缓存机制。长连接场景下这些缓存中的某些缓存是不会主动释放的，因此可能导致长连接占用大量的内存不释放。 PMS是 MRS 的监控进程，此进程会经常创建表分区或者新表，由于PostgreSQL会缓存当前会话访问过的对象的元数据，且

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业务发生踩内存导致内存节点控制头被踩，长时间后才触发业务异常，业务逻辑复杂，难以定位发生踩内存的位置。开启该功能后，在动态内存申请接口中增加内存合法性检查，对动态内存池中所有节点控制头的合法性进行检查，若已发生动态内存节点被踩，及时触发异常，输出error信息，缩小问题定位范围。通过make menuconfig打开内存合法性检查。功能依

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参数说明 id int 32位整数 错误id， code int 32位整数 错误码 param Object param 对象 失败响应的附带参数。 父主题： 硬终端开放性

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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ter节点的IP地址（即主机名称前带有实心五角星的节点），并登录该节点后台。 执行如下命令重启进程。 su - omm sh /opt/knox/bin/restart-knox.sh 父主题： 集群管理类

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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务器的管理内存容量”。物理 服务器 的管理内存容量通常包括XEN，Kdump等管理 弹性云服务器 时所需要的内存总量，该部分内存无法作为弹性 云服务器 操作系统所使用的内存，约占分配给用户的可用物理内存的2%~3%。 分配：已用内存容量，统计已经分配给用户的可用物理内存上被已创建的弹性云服务

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}) } 对于并发异步请求捕获的错误信息（err.message），这里仅提供创建会话（hwar.createARSession）的错误信息，如表1所示。您可以对并发请求中的其他Promise对象抛出自定义错误信息，用于处理不同情况下的异常事件。 表1 hwar.createARSession中错误信息说明

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函数内存超限返回“runtime memory limit exceeded”，如何查看内存占用大小？ 请在函数请求返回界面查看。 图1 查看oom内存大小 父主题： 函数执行

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