GaussDB (for MySQL)实例连接数过多，存在什么隐患 GaussDB(for MySQL)连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接，也会导致实例全量备份和增量备份失败，影响业务的正常使用。 解决方案 请及时排查业务侧连接是否有效，优化实例连接，释放不必要的连接。 云监

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GaussDB(for MySQL)数据库连接数满的排查思路 数据库连接数表示应用程序可以同时连接到数据库的数量，与您的应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 数据库连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接，也会导致实例全量备份和增量备份失败，影响业务的正常使用。 排查思路

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Hive分区数过多导致删除表失败 问题现象 Hive创建的二级分区表有两万多个分区，导致用户在执行truncate table ${TableName},drop table ${TableName}时失败。 原因分析 删除文件操作是单线程串行执行的，Hive分区数过多导致在元数据数

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GaussDB(for MySQL)标准版数据库连接数满的排查思路 数据库连接数表示应用程序可以同时连接到数据库的数量，与您的应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 数据库连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接，也会导致实例全量备份和增量备份失败，影响业务的正常使用。 排查思路

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RDS数据库连接数满的排查思路 数据库连接数表示应用程序可以同时连接到数据库的数量，与您的应用程序或者网站能够支持的最大用户数没有关系。 数据库连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接，也会导致实例全量备份和增量备份失败，影响业务的正常使用。 排查思路 请及时排查业务侧连接是否有效，优化实例连接，释放不必要的连接。

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定GaussDB(for MySQL)标准版账户允许的最大同时连接数。 查看实例的连接数指标是否已达上限，可查看目标实例的“数据库总连接数”和“当前活跃连接数”，判断是否需要释放连接。 可能原因：数据库连接数过多，可能会导致业务侧无法正常连接，也会导致实例全量备份和增量备份失败，影响业务的正常使用。

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大数据连接数是多少。 max_user_connections：特定RDS for MySQL账户允许的最大同时连接数。 查看实例的连接数指标是否已达上限，可查看目标实例的“数据库总连接数”和“当前活跃连接数”，判断是否需要释放连接。 可能原因：数据库连接数过多，可能会导致业务侧

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定位到导致内存消耗增加的SQL，对SQL进行优化，或扩大内存规格。 TPS事务数过高 降低事务数，或扩大内存规格。 长连接数量多/连接存活时长久 避免长连接，长连接的缓存可能较大，导致内存不足，建议定期释放长连接。 常见问题 Q：使用pg_dump时导出数据时，为什么内存使用率会升高，如何避免出现该问题？

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当表的条数过多时，作业会划分较多的分片，从而占用过多的内存导致内存问题，请解决表的条数适当调整该值。 当scan.incremental.snapshot.backfill.skip为false时，实时处理集成作业会缓存单个分片的数据，此时分片越大，占用内存越多，引发内存溢出，在此场景下，可以考虑降低分片大小。

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ult，表示该参数随内存规格变化，具体请参见GaussDB(for MySQL)数据库实例支持的最大数据连接数是多少。 max_user_connections：特定GaussDB(for MySQL)账户允许的最大同时连接数。 通过 云监控服务 查看实例的连接数指标是否已达上限，可

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GaussDB(for MySQL)的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启自动扩缩容，以便在过载时自动扩容规格和/或只读节点。

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当表的条数过多时，作业会划分较多的分片，从而占用过多的内存导致内存问题，请解决表的条数适当调整该值。 当scan.incremental.snapshot.backfill.skip为false时，实时处理集成作业会缓存单个分片的数据，此时分片越大，占用内存越多，引发内存溢出，在此场景下，可以考虑降低分片大小。

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实例解除只读状态，恢复写操作。 MySQL实例连接数满 mysqlConnectionsFull 重要 由于实例业务量冲高，导致连接数满，无法建立新连接。 调整连接数到合理值。 通过限流等方式降低负载。 变更到更高规格，扩大连接数上限。 实例无法建立新连接。 MySQL实例连接数满已恢复 mysqlCon

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实例解除只读状态，恢复写操作。 MySQL实例连接数满 mysqlConnectionsFull 重要 由于实例业务量冲高，导致连接数满，无法建立新连接。 调整连接数到合理值。 通过限流等方式降低负载。 变更到更高规格，扩大连接数上限。 实例无法建立新连接。 MySQL实例连接数满已恢复 mysqlCon

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新增Binlog未清理导致磁盘占用高。 新增业务死锁导致响应变慢。 新增MySQL只读实例磁盘占用远超主实例。 新增RDS for MySQL CPU升高定位思路。 新增冷热数据问题导致sql执行速度慢。 新增CPU/内存配置与TPS和QPS性能相关的问题。 新增表碎片率过高可能导致的问题。 新增复杂查询造成磁盘满。

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for PostgreSQL数据库时，业务创建了大量的表。某一时间连接数与业务量激增，数据库进程内存耗尽发生OOM，从而导致数据库重启，但重启过程非常缓慢，导致业务较长时间不可用。 原因分析 由于数据库发生了OOM进而导致进程重启，在启动时会进入故障恢复模式，这时内核进程会遍历所有表

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Mongo时，可能会遇到因为mongod连接数用满了，导致客户端无法连接的问题。mongod的服务模型是每个网络连接由一个单独的线程来处理，每个线程配置了1MB的栈空间，当网络连接数太多时，过多的线程会导致上下文切换开销变大，同时内存开销也会上涨。 客户端使用GeminiDB Mongo驱动连接数据库的时候，

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扩容CPU规格，满足计算型业务需求。 RDS for MySQL CPU使用率高的问题处理 内存使用率 (%) 该指标用于统计测量对象的内存使用率。 扩容实例规格，满足业务需求。 优化SQL，减少临时表等的使用。 会话定期重连，及时释放session级别内存。 内存使用超限风险与优化

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mongos的连接数满了，导致客户端无法连接的问题。在Mongod/dds mongos的服务端，收到一个新的连接由一个单独的线程来处理，每个线程配置了1MB的栈空间，当网络连接数太多时，过多的线程会导致上下文切换开销变大，同时内存开销也会上涨。 客户端连接数据库的时候，要计算

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mongos的连接数满了，导致客户端无法连接的问题。在Mongod/dds mongos的服务端，收到一个新的连接由一个单独的线程来处理，每个线程配置了1MB的栈空间，当网络连接数太多时，过多的线程会导致上下文切换开销变大，同时内存开销也会上涨。 客户端连接数据库的时候，要计算

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executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark

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