基于Tomcat快速构建Java Web环境

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    tomcat内存溢出 更多内容
  • 内存版

    内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API(2.2.16) Filtered-query

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  • 内存加速

    内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题: 用户指南

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  • JVM监控

    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,展示设置的时间段内某个实例的总内存、堆内存、非堆内存

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  • 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象

    0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时,Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套,会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下,在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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  • 内存size检查定位踩内存方法

    通过内存size检查定位问题,参见内存size检查。

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  • 内存使用率高问题排查

    系统性能急剧下降。 集群实例,请参见变更集群实例的CPU和内存规格。 副本集实例,请参见变更副本集实例的CPU和内存规格。 单节点实例,请参见变更单节点实例的CPU和内存规格。 父主题: 性能调优

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  • Doris UDF开发规范

    UDF开发规则 UDF中方法调用必须是线程安全的。 UDF实现中禁止读取外部大文件到内存中,如果文件过大可能会导致内存耗尽。 需避免大量递归调用,否则容易造成栈溢出或oom。 需避免不断创建对象或数组,否则容易造成内存耗尽。 Java UDF应该捕获和处理可能发生的异常,不能将异常给服务处理

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  • 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象

    0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时,Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套,会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下,在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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  • 支持的监控指标

    CDM集群实例 1分钟 tomcat_heap_usage 堆内存使用率 该指标为从物理机层面采集的堆内存使用率,数据准确性低于从弹性云服务器内部采集的数据。 单位:%。 0.001%~90% CDM集群实例 1分钟 tomcat_connect tomcat并发连接数 该指标为从

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  • 增强有限内存下的稳定性

    有限内存并不意味着内存无限小,它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时,通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行,但依然有一些数据是必须留在内存的,如在做涉及到Join的查询时,对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中,如果该数据量较大而内存较小依

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  • 增强有限内存下的稳定性

    有限内存并不意味着内存无限小,它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时,通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行,但依然有一些数据是必须留在内存的,如在做涉及到Join的查询时,对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中,如果该数据量较大而内存较小依

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  • 支持的监控指标

    CDM集群实例 1分钟 tomcat_heap_usage 堆内存使用率 该指标为从物理机层面采集的堆内存使用率,数据准确性低于从弹性云服务器内部采集的数据。 单位:%。 0.001%~90% CDM集群实例 1分钟 tomcat_connect tomcat并发连接数 该指标为从

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  • 内存优化型

    DDR4的内存实例,是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属主机分为两类:m3、m6。 m6型专属主机可用于部署M6型云服务器。 专属主机规格 表1 m3型专属主机规格说明 专属主机类型 CPU数量(Sockets) 物理内核 硬件规格 vCPUs m3 2 18 CPU:Intel®

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  • Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间

    Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时,如果数据量达到合并的最大内存时,Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存,请增加spark executor的内存和添加“hoodie.memory.merge.fraction”选项,如: option("hoodie

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  • 内存备份机制

    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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  • 内存泄露检测

    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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  • 内存资源监控

    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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  • 内存资源监控

    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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  • 内存加速概述

    、不可靠的缺点。而采用云数据内存加速的“全自动主动缓存方案”,支持界面可视化配置,配置完成后即可实现数据自动同步。同时还支持数据过滤及过期等功能,极大提高了开发效率及数据的可靠性。 图1 内存加速 父主题: 内存加速

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  • 内存优化型

    内存优化型 内存优化型实例类型总览 内存优化型云服务器擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高,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。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 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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  • 配置Spark事件队列大小

    各自的处理。 因此当队列存放的速度大于获取的速度时,就会导致队列溢出,从而丢失了溢出的事件,影响了UI、EventLog、动态资源调度等功能。所以为了更灵活的使用,在这边添加一个配置项,用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口: 在执行应用之前,在Sp

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