向量检索的索引构建与查询均使用堆外内存，所以集群容量与索引类型、总堆外内存大小等因素相关。通过预估全量索引所需的堆外内存大小，可以选择合适的集群规格。由于向量索引内存占用较高， CSS 对于内存规格为8GB及以下的集群默认禁用了向量检索插件。 不同类型的索引所需堆外内存大小的预估方式不同，计算公式如下：

查看更多 →

JobHistory2x进程非堆内存使用率过高，会影响JobHistory2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory2x进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory2x进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率 在 FusionInsight

查看更多 →

#设置堆内存的最小Heap值 - -Xmx80m #设置堆内存的最大Heap值 - -XX:HeapDumpPath=/mnt/oom/logs #发生OOM时，堆内存转储的路径

查看更多 →

“定制 > CPU和内存 > HMaster堆内存使用率与直接内存使用率统计” ，单击“确定”，查看HBase服务进程使用的直接内存是否已达到HBase服务进程设定的最大直接内存的90%。 是，执行4。 否，执行8。 图1 HMaster堆内存使用率与直接内存使用率统计 在FusionInsight

查看更多 →

Elasticsearch集群最大堆内存持续过高（超过90%） 问题描述 关于Elasticsearch集群的最大堆内存持续超过90%的问题。其中如果节点在90%堆内存上下波动，有增有减，则无异常；持续高内存时，集群存在一定的风险。 原因分析 排查集群的写入和查询队列，查看是否有大量任务堆积。

查看更多 →

JobHistoryServer堆内存使用率过高，会影响Mapreduce 服务日志归档的性能，甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。

查看更多 →

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，展示设置的时间段内某个实例的总内存、堆内存、非堆内存等

查看更多 →

DataNode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HDFS DataNode非堆内存使用率，并把实际的HDFS DataNode非堆内存使用率和阈值相比较。HDFS DataNode非堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS DataNode非堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。

查看更多 →

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

查看更多 →

JobHistory2x进程堆内存使用率过高，会影响JobHistory2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory2x进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory2x进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率 在FusionInsight

查看更多 →

IndexServer2x进程非堆内存使用率过高，会影响IndexServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致IndexServer2x进程不可用。 可能原因 该节点IndexServer2x进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率 在FusionInsight

查看更多 →

通过内存size检查定位问题，参见内存size检查。

查看更多 →

ne用于缓存文件，因此节点内存占用会一直很高，平均已用内存比例达到98%是正常现象，请您放心使用。 解决方案 您可以关注“最大JVM堆使用率”和“平均JVM堆使用率”这两个指标来监控集群内存使用情况。 父主题： 集群监控与运维

查看更多 →

IndexServer2x进程堆内存使用率过高，会影响IndexServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致IndexServer2x进程不可用。 可能原因 该节点IndexServer2x进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率 在FusionInsight

查看更多 →

NameNode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HDFS NameNode非堆内存使用率，并把实际的HDFS NameNode非堆内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode非堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode非堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。

查看更多 →

IoTDBServer进程堆内存使用率过高，会影响IoTDBServer进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致IoTDBServer进程不可用。 可能原因 该节点IoTDB进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 在FusionInsight

查看更多 →

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 M

查看更多 →

ResourceManager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 ResourceManager非堆内存使用率，并把实际的Yarn ResourceManager非堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn ResourceManager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。

查看更多 →

“-XX:MaxDirectMemorySize”为IoTDB JVM直接内存，建议值为堆内存的“1/4”，主要影响写入性能，如果写入性能明显下降，可以适当调整该参数，参数值按照0.5倍速率调大。注意：需要保证“堆内存+直接内存 <= 80% * 系统可用内存”， 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调

查看更多 →

Spark读写Hudi任务资源配置规则，内存和CPU核心的比例2:1，堆外内存和CPU核心比例0.5:1；即一个核心，需要2G堆内存，0.5G堆外内存 Spark初始化入库场景，由于处理的数据量比较大，上述资源配比需要调整，内存和Core的比例推荐4:1，堆外内存和Core的比例1:1。 示例：

查看更多 →

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。

查看更多 →