鲲鹏实例 2 基于擎天架构的鲲鹏本地存储型裸金属实例上线 基于擎天软硬件协同架构的裸金属 服务器 ，采用华为鲲鹏920 CPU，整机128核，256GB、512GB DDR4 2933MHz内存，8内存通道；配置12*10 SATA HDD，支持40G带宽、千万级pps。适用于大数据本地存储业务。

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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1000 32 8 256 24/无 内存优化型aM7 概述 aM7型弹性云服务器搭载新一代可扩展处理器，在性能、安全、稳定性等方面全面升级，最大核数升级至232U，内存频率升级至3200MHz，适用于高内存计算应用。 使用须知 aM7型云服务器的内网最大带宽可达100Gbps，最

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内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低

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300 否 max_threads 执行请求的最大线程数。默认情况下是按照机器CPU核数自动确定的。单并发情况下线程数越大越好（该值要小于CPU核数），多并发情况建议设置为CPU核数/2的值。 CPU核数/2 64 否 max_result_rows 限制返回结果行数，默认为0不限制。

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调用创建Deployment接口创建nginx容器负载。 负载名称为nginx，使用开源镜像中心的nginx:latest镜像，容器的资源规格为0.25核CPU、1G内存。调用接口后，云容器实例会创建一个运行nginx的容器。 { "apiVersion": "apps/v1",

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-Xmx164G -XX:NewSize=12G -XX:MaxNewSize=12G” 解决办法 按照规格修改NameNode的内存参数，如这里3600万block，将内存参数调整为“-Xms32G -Xmx32G -XX:NewSize=2G -XX:MaxNewSize=3G”。

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String CPU初始 memory_size String 内存限制 memory_size_init String 内存初始 label String 展示标签 custom boolean 是否是自定义资源规格 示例 无 响应示例 { "flavors": [

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CN：2GB（60核CPU/480G内存）；1GB（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；512MB（8核CPU/64G内存）；256MB（4核CPU/32G内存）；128MB（4核CPU/16G内存） DN：70GB（60核CPU/480G内存）；38GB（32核CPU

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NodeManager进程的垃圾回收时间过长，可能影响该NodeManager进程正常提供服务。 可能原因 该NodeManager节点实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 在 FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 >

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数据量 CPU（推荐i7，性能优于E5） 可用内存 可用磁盘（推荐SSD） 网卡 0~1kw 8核，2.5GHz及以上 16G~32G 500G / 1kw~3kw 8核，2.5GHz及以上 32G 500G~700G / 3kw~5kw 16核，2.5GHz及以上 64G 700G~1T

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的最大CPU核数占总核数的百分比，取值范围为0-100的整数，0表示不限制。 说明： 所有资源池的总和不能超过99%。当配置CPU共享配额后，如果当前只有一个资源池时，该参数不生效。 共享配额非绝对限制，只有在发生CPU竞争时才生效。例如，资源池A和B被绑定在CPU1运行，当A和

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55000（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；40000（96核CPU/768G内存）；25000（64核CPU/512G内存）；24000（60核CPU/480G内存）；11000（32核CPU/256G内存）；5000（

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Matrix针对DVPP提供了内存申请接口HIAI_DVPP_DMalloc和释放接口HIAI_DVPP_DFree，申请接口用于申请满足DVPP对齐要求的内存。用户在使用时注意该接口需要成对使用，为有效预防内存泄露问题，推荐使用共享指针管理申请的内存，实现代码如下：此外，该接口仅在Device侧使用，Host侧无该接口。HIAI_DVP

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memset和memcpy操作动态内存，发生越界踩内存问题。对于memset和memcpy操作，当入参为动态内存节点时，增加对内存节点实际大小与入参指定大小的检查，若指定大小大于节点实际大小时，输出error信息，并且取消该次memset或memcpy操作，所以能够防止操作越界。动态内存越界场景下，可开启该功能定位问题。错误码定义见错误码

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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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专属主机规格中的vCPUs计算公式：vCPUs = (槽位数 * CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 m3型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 * 18 * 2 - 12) * 1.07 = 64 m6型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 *

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云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”，即可完成映射关系解除。 图3 解除映射 父主题： 内存加速

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