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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内存版样例 点操作 边操作 元数据操作 索引操作 查询语言 算法 路径 图统计 图操作 子图操作 Job管理 自定义操作 Filtered-query 按文件更新/删除数据 父主题： Java SDK样例参考

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"1094e5d3-c140-4095-9b13-242de267c175" } 响应示例 状态码： 202 Accepted. { "job_id" : "04efe8e2-9255-44ae-a98b-d87cae411890" } 状态码 请参见状态码。 错误码 请参见错误码。 父主题： 实例管理

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a468/dbcache/rule { "dbcache_mapping_id" : "e6f8526c-8b9c-4811-9218-4d2d7c1ddde1", "name" : "mysql_a1-to-redis_01", "source_db_schema"

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删除内存加速规则 功能介绍 删除内存加速规则。 接口约束 该接口支持GeminiDB Redis 主备版。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE

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请求示例 更新内存加速规则。 PUT https://{endpoint}/v3/054e292c9880d4992f02c0196d3ea468/dbcache/rule { "dbcache_rule_id" : "0231e002-d278-4df8-815c-8284164168e5"

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原因分析 存在部分SQL语句使用内存资源过多，造成内存资源耗尽，其余语句执行作业时无法分配到内存就提示内存不足。 处理方法 调整业务执行时间窗，与高并发执行业务的时间错峰执行。 查询当前集群的内存使用情况，找到内存使用过高的语句并及时终止，释放资源之后集群内存就会恢复。具体的操作步骤如下：

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550 16 8 KVM e3.26xlarge.14 104 1466 30/20 550 16 8 KVM e3.52xlarge.14 208 2932 40/40 1000 32 8 KVM e3.52xlarge.20 208 4096 40/40 1000 32 8 KVM

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4xlarge.8 16vCPU 128 m3.6xlarge.8 24vCPU 192 m3.8xlarge.8 32vCPU 256 m6.large.8 2 16 m6.xlarge.8 4 32 m6.2xlarge.8 8 64 m6.3xlarge.8 12 96 m6

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系统使用E CS 弹性云 服务器 （m3系列）具体如表1所示。 表1 小型规格配置方案 场景 vCPU 内存（GB） 规格 开发系统 4 32 m3.xlarge.8 测试系统 4 32 m3.xlarge.8 生产系统 8 64 m3.2xlarge.8 中型规格配置方案 对于中型规模

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怎样配置Windows弹性云服务器的虚拟内存？ 开启弹性云服务器的虚拟内存后，会导致内存I/O性能下降。当弹性云服务器内存不足时，建议通过变更规格操作来扩大内存。若因业务需要，必须开启虚拟内存，请参见本节内容进行配置。 内存使用率已经非常高，同时I/O性能也不是很好的情况下，如果配置虚拟内存会起到反

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建表后，在“内存加速”界面，创建一条映射规则，将students表中的每一行转换为一个Redis Hash。该Hash的键（Key）由”数据库名:数据表名:sid:<sid的值>”构成，域-值由选中的“sname，sclass，sgender，sbirthday”构成。 图8 配置映射规则

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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 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小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GC情况（在客户端的conf/spark-default

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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降低内存的处理方案 如果当前集群内存负载较高，或出现“memory is temporary unavailable”内存报错，首先利用日志信息确定内存异常节点，然后连接到该节点查询pv_total_memory_detail视图确认当前是否还存在内存不足问题，可比较proces

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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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15xlarge.8 KVM M6型 8 64 m6.2xlarge.8 KVM M6型 16 128 m6.4xlarge.8 KVM M6型 32 256 m6.8xlarge.8 KVM M6型 64 512 m6.16xlarge.8 KVM M7型 8 64 m7.2xlarge

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获取系统内存大小 接口名称 WEB_GetSystemMemSizeAPI(后续废弃) 功能描述 获取系统内存大小 应用场景 获取系统内存大小 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetSystemMemSizeAPI 参数 无 返回值 表1

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业务发生踩内存导致内存节点控制头被踩，长时间后才触发业务异常，业务逻辑复杂，难以定位发生踩内存的位置。开启该功能后，在动态内存申请接口中增加内存合法性检查，对动态内存池中所有节点控制头的合法性进行检查，若已发生动态内存节点被踩，及时触发异常，输出error信息，缩小问题定位范围。通过make menuconfig打开内存合法性检查。功能依

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小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GC情况（在客户端的conf/spark-default

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