源实例或加速实例运行状态不是正常时，不能解除映射。 查看映射列表 登录管理控制台。 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，可以在“内存加速管理”页面查看全部映射关系，也可以在通过搜索关键字（如映射名称、映射ID等），找到具体的映射。 图1

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在“实例管理”页面，选择目标实例名称。 在左侧导航栏选择“内存加速”，单击“创建GeminiDB实例”。 填写并选择实例相关信息后，单击“提交”，完成实例创建。 表1 基本信息 参数 描述 GeminiDB实例规格 实例的CPU和内存，详细规格见表2。 数据库端口 数据库的访问端口号。 GeminiDB

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处设置堆内存使用限制时，可以阻断API的请求，达到保护节点的目的。而内存流控可以配置节点全局流控和基于单个请求Path的精细化内存控制，其中单个请求Path的流控通过配置请求Path和堆内存阈值，在请求处理前判断配置的堆内存阈值，超过阈值中断当前的请求Path。 开启内存流控会消耗部分请求性能。

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通过内存备份机制定位问题，参见内存备份机制。

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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

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系统业务模块化清晰，用户需统计各模块的内存占用情况。Huawei LiteOS提供了一套基于内核内存接口的封装接口，增加模块ID作为入参。不同业务模块进行内存操作时，调用对应封装接口，可统计各模块的内存使用情况，并通过模块ID获取指定模块的内存使用情况。通过make menuconfig打开多模块内存统计功能。目前只有bestfit内存管

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n最小内存峰值、dn最大内存峰值、dn每秒最大io峰值、dn每秒最小io峰值和内存使用平均值等信息。 根据“dn最大内存峰值”和“内存使用平均值”查询结果，值较大的就是消耗内存较多的语句。 如果已确认所查询的占用内存高的语句需要被终止，勾选指定的查询ID后，单击“终止查询”按钮，终止查询。

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超大内存型 超大内存型实例类型总览 超大内存型 弹性云服务器 内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理以及低延迟的存储资源。提供超大内存，且有很高的计算、存储、网络能力。 该类型弹性 云服务器 默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。

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则使用kubelet top node查看节点内存使用率： 节点内存使用率 = 节点已使用量 / 节点可分配 = 2413824Ki / 2213604Ki = 109% 实际节点内存使用率： 实际节点内存利用率 = 节点已使用量 / 节点内存总量 = 2413824Ki / 4030180Ki

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通过内存合法性检查定位问题，参见内存合法性检查。

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超高网络收发包能力 实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 最大网络收发包：400万PPS 最大内网带宽：30Gbps 规格 表2 kM1型弹性云 服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 （Gbps） 最大收发包能力 （万PPS） 网卡多队列数 网卡个数上限

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软件环境 软件环境 推荐环境 支持环境 操作系统 linux FineBI单机版: Windows、Linux、Unix、Solaris 、Aix、IRIX; 应用服务器 Tomcat8.5.32、Weblogic12c、Websphere8.5 Tomcat、Jboss、Weblogic、Websphere

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系统中使用多个动态内存池时，需对各内存池进行管理和使用情况统计。系统内存机制中通过链表实现对多个内存池的管理。内存池需回收时可调用对应接口进行去初始化。通过多内存池机制，可以获取系统各个内存池的信息和使用情况，也可以检测内存池空间分配交叉情况，当系统两个内存池空间交叉时，第二个内存池会初始化失败，并给出空间交叉的提示信息。通过make m

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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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/opt/knox/bin/gateway.sh start 在其他Master节点上重复执行如上步骤。 执行ps -ef |grep knox命令可查看已设置的内存信息。 图1 knox内存 父主题： 集群管理类

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优化Flink内存GC参数 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

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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