配置JVM启动参数 默认的jvm启动参数内存都比较大，可以根据机器情况适当调整，不然有可能会启动失败；有3个脚本需要修改（注意内存单位m不能缺少，否则会启动失败）： # vim /opt/rocketmq-4.4.0/bin/runserver.sh JAVA_OPT="${JAVA_OPT}

查看更多 →

配置JVM信息监控项 在“编辑【JVM信息】监控配置”页面配置以下参数： 采集间隔：默认60s，此处不支持修改。 父主题： 应用监控配置

查看更多 →

SUM 内存（memory，JVM内存数据统计。） directMemoryUsage 直接内存 直接内存使用大小 M INT AVG directMemoryCapacity 直接内存最大值 直接内存总容量 M INT AVG heapMemoryUsage 堆内存 堆内存使用的大小

查看更多 →

JVM监控界面内存监控中，为何最大内存比分配内存小？ 通过-Xmx设置了堆内存的最大值，堆内存的分配值也不一定比设定的堆内存的最大值小，JVM是动态申请堆内存的，即使配置了-Xms最小值，也不是一开始就分配到-Xms值，会根据2的倍数申请，很可能稍微超过-Xmx的限制，可增加-X

查看更多 →

JVM信息 介绍APM采集的JVM信息指标的类别、名称、含义等信息。 表1 JVM信息指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 jvm基本信息（info，JVM和javaagent的基本信息数据统计。） arch cpu架构 cpu架构 - STRING

查看更多 →

配置内存 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full

查看更多 →

配置内存 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-defaults

查看更多 →

配置内存 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full

查看更多 →

配置JVM监控监控项 在“编辑【JVM监控】监控配置”页面配置以下参数： 采集间隔：默认60s，此处不支持修改。 调用链堆栈采集阈值：请求时延超过阈值时自动打印堆栈，默认值为0，输入值不能超过10000。 图1 JVM监控项 父主题： 应用监控配置

查看更多 →

配置内存 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

查看更多 →

JVM监控 JVM监控展示基于Java应用的JVM运行环境的内存和线程指标，您可以实时监控指标趋势进行性能分析。 JVM监控功能提供JVM内存和线程指标，您可以单击“内存”和“线程”两个页签，查看内存和线程指标图，快速分析定位内存泄漏、线程异常等问题。 内存指标图表 如图1所示，

查看更多 →

DOUBLE AVG 内存 (memory，JVM内存数据统计) isHeap 堆内存 堆内存 - ENUM LAST init 初始化内存 初始化内存大小 - INT AVG max 最大内存 最大内存大小 - INT AVG used 已使用内存 已经被使用的内存大小 - INT AVG

查看更多 →

JVM参数优化 操作场景 当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有HBase服务

查看更多 →

JVM参数优化 操作场景 当集群数据量达到一定规模后，JVM的默认配置将无法满足集群的业务需求，轻则集群变慢，重则集群服务不可用。所以需要根据实际的业务情况进行合理的JVM参数配置，提高集群性能。 操作步骤 参数入口： HBase角色相关的JVM参数需要配置在安装有HBase服务

查看更多 →

配置内存管理 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。 表1

查看更多 →

配置内存管理 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。 表1

查看更多 →

8GB 单个Worker节点使用的内存大小 * 0.8。 Worker JVM进程最大可用内存。 worker.jvm.config query.max-memory-per-node 5GB Worker JVM * 0.7。 Query单节点最大可用内存。 worker.config

查看更多 →

如何配置knox内存？ 以root用户登录集群Master节点。 在Master节点执行如下命令打开gateway.sh文件。 su omm vim /opt/knox/bin/gateway.sh 将“APP_MEM_OPTS=""” 修改为 “APP_MEM_OPTS="-Xms256m

查看更多 →

”。 图2 添加请求头并调用 未开启动态内存，调用接口时默认取创建函数时设置的内存大小； 若配置了动态内存，未设置value值，调用同步执行接口或异步执行接口时仍默认取创建函数设置的内存大小，调用成功返回“200”。 若配置了动态内存，内存值设置错误，未包含在128、256、51

查看更多 →

t”参数的值。 建议您的实例预留内存值至少配置为30%，2021年之后创建的实例预留内存默认值已经修改为30%。 预留内存百分比是以实例规格的最大可用内存为基数，而不是以内存规格为基数的，最大可用内存可参考实例规格中实例产品规格表中“实例可使用内存”列的值。 父主题： Redis使用

查看更多 →

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

查看更多 →