MetaSpace内存池中保证可供JVM使用的内存量 flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Metaspace_Max JobManager MetaSpace内存池中可以使用的最大内存量 flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Direct_Count

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Memory）：为保证程序运行系统分配的堆内存总量，在程序运行期间根据使用情况，会在初始堆内存和最大堆内存之间波动变化。 使用的堆内存（Used Heap Memory）：当前程序运行时已经使用的堆内存，这个内存小于分配的堆内存。 非堆内存：在JVM中堆之外的内存称为非堆内存（Non Heap Me

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超时等待状态线程数量。 内存 非堆内存的使用 非堆内存的使用大小。 堆内存使用 堆内存使用的大小。 直接内存使用 直接内存使用大小。 类加载 已加载类数量 类加载器已加载类数量。 总加载类数量 类加载器总加载类数量。 卸载类数量 类加载器卸载类数量。 内存池 可使用内存 当前可使用的内存大小。 初始化内存

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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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用户高频问题 APM采集探针对 服务器 的资源消耗大吗？例如内存。 APM的应用性能指标采集，包含调用链、SLA、SQL调用、JVM等性能指标采集。 资源消耗：此类指标采集资源消耗和使用APM的探针个数、服务间调用次数、采样率配置等强相关。 使用建议：单节点使用APM的探针个数建议控制在20个以内。

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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200（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C

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U/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；128kB（4核CPU/16G内存）

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配置AM自动调整分配内存 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建Container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 参考修

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service 监控iDME服务 通过控制台监控 登录应用运维管理控制台，实时监控各云服务器的使用情况，包括CPU、内存、网络等各种看板，监控云服务器的负载水平。 通过云服务器监控 登录云服务器。 执行如下命令，进入arthas目录。 cd /opt/arthas 执行如下命令，

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保证JobManager的JVM可用的堆内存量。 字节（Byte） flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Max JobManager中可用于内存管理的最大堆内存量。 字节（Byte） flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Used

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level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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U/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存） 企业版： 32MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，80核CP

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urceManager实例的JVM参数建议配置为：-Xms4G -Xmx4G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=1G 集群中的NodeManager实例数量达到200，ResourceManager实例的JVM参数建议配置为：-Xms6G -Xmx6G

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配置AM自动调整分配内存 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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”。 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

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如何配置MRS集群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

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IoTDB性能调优 配置场景 IoTDB主要利用堆内存完成读写操作。提高IoTDB内存可以有效提高IoTDB读写性能。 配置描述 登录集群 FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务 > IoTDB > 配置 > 全部配置”，进入IoTDB配置界面搜索并修改参数。

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