200（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C

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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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Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 集群服务部署架构 服务规模与业务容量参数配置 Flink作为流数据处理引擎，依赖内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增

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满足其一即触发异常诊断： 收到用户通过CES配置的“CPU利用率”的告警后 连续5min内“CPU利用率”有超过一半时间超过95% 内存超限风险 满足其一即触发异常诊断： 收到用户通过CES配置的“内存使用率”告警后 或者5min存在“内存使用率”超过95%情况 慢SQL高频 满足其一即触发异常诊断：

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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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开启内存加速后，是否会对源端MySQL有影响 内存加速的主要工作原理是订阅MySQL的binlog，对源端MySQL几乎无影响。 父主题： 内存加速

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RDS for MySQL数据库内存使用率过高怎么处理 对于用户核心业务相关的库 请扩容实例规格，具体请参见变更实例的CPU内存规格。 对于非用户核心业务相关的库 查看本地计算机的内存使用率，如果使用率曲线持续平缓，则无需处理。 对于用户核心业务相关但是数据库规格配置很高的库 在

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帮助您所见即所得了解实例的健康情况。 资源使用情况 查看实例的CPU利用率、内存利用率、磁盘空间利用率和磁盘IOPS指标数。 重点性能指标 查看实例的近一小时的重点性能指标，包括CPU和慢SQL数、连接数、内存使用率、硬盘读写吞吐量。 告警统计 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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查询资源实时利用率 功能介绍 查询当前项目下所有资源池的实时利用率。 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 GET /v2/{project_id}/metrics/runtime/pools

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RDS for MySQL实例 1分钟 rds079_vm_hwm 进程的物理内存占用峰值 监控RDS进程的物理内存占用峰值，以KB为单位。 ≥ 0 KB RDS for MySQL实例 1分钟 rds080_vm_peak 进程的虚拟内存占用峰值 监控RDS进程的虚拟内存占用峰值，以KB为单位。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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内存加速 开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 开启内存加速，GeminiDB Redis数据会不断增长，需要扩容吗？如何进行缓存数据管理？ 客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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配置内存 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-defaults

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设计，优化代码逻辑。 Spark任务跑的比较慢，cpu利用率低：检测室executor线程不能全部吃满，此时应减少每个executor的core数量，增加executor个数，同事增加partition个数。 任务容易出现内存溢出：部分数据分片较大，单个task处理数据过大，或者

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有助于确保在高峰期拥有足够的资源，并防止在低需求时段过度预配。虚拟机弹性伸缩和容器弹性伸缩都是实现应用自动化扩容和缩容的方式，但虚拟机弹性伸缩需要更多的资源和时间来启动和部署，而容器弹性伸缩可以更快速地响应变化，同时具有更高的资源利用率。虚拟机场景可以使用AS，容器场景充分考虑CA和HPA的弹性策略。

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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： RDS for MySQL用户指南

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系统”。但随着进一步调研发现，应用部署在Kubernetes集群后，大部分用户节点的CPU利用率不足15%。在调研不同类型客户，排除一些闲置资源、套餐活动等干扰因素后，发现造成资源利用率低的主要因素可归纳为如下几点： 集群规划粒度过细，节点分布过散：集群规划粒度过细，节点分布在多

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