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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

查看更多 →

JVM监控界面内存监控中，为何最大内存比分配内存小？ 通过-Xmx设置了堆内存的最大值，堆内存的分配值也不一定比设定的堆内存的最大值小，JVM是动态申请堆内存的，即使配置了-Xms最小值，也不是一开始就分配到-Xms值，会根据2的倍数申请，很可能稍微超过-Xmx的限制，可增加-X

查看更多 →

配置executor堆外内存大小 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中调整如下参数。

查看更多 →

消息上下行）。 压测执行机：Jmeter执行机1台，规格如下： 表1 压测执行机 实例类型 规格名称 vCPUs 内存 通用计算型s6 s6.xlarge.2 4vCPUs 8GiB 单台Jmeter执行机最多能模拟5万设备在线，如果需要模拟更高规格的在线设备数可以使用华为云的C

查看更多 →

JobHistoryServer堆内存使用百分比统计。 95% Oozie 内存 Oozie堆内存使用率 Oozie堆内存使用率。 95.0% Oozie直接内存使用率 Oozie直接内存使用率。 80.0% Oozie非堆内存使用率 Oozie非堆内存使用率。 80% GC Oozie垃圾回收（GC）总时间

查看更多 →

出现此告警时，说明当前Loader实例设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议打开实例监控界面，在页面上调出“Loader堆内存资源状况”监控图表，观察该监控图表中“Loader使用的堆内存大小”的变化趋势，根据当前堆内存使用的大小，调整“-Xmx”的值为当前堆内存使用量的两倍（或根据实际情况进行调整）。

查看更多 →

JMeter工程使用 性能测试服务的JMeter引擎和开源JMeter有什么异同？ 性能测试服务的JMeter引擎支持哪些脚本？ 性能测试服务的JMeter引擎不支持脚本中哪些操作？ JMeter测试工程中，jmx文件导入报错可能有哪些原因？ 上传JMeter脚本/CSV/第三方jar包/安装包等出错怎么办？

查看更多 →

Flume堆内存使用率 24006 Flume Server堆内存使用率超过阈值 堆内存溢出可能导致服务崩溃。 95.0% Flume直接内存使用率 24007 Flume Server直接内存使用率超过阈值 直接内存溢出可能导致服务崩溃。 80.0% Flume非堆内存使用率 24008

查看更多 →

出现此告警时，说明当前Doris实例设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议打开实例监控界面，在页面上查看“Doris堆内存资源状况”监控图表，观察该监控图表中“Doris使用的堆内存大小”的变化趋势，根据当前堆内存使用的大小，调整“-Xmx”的值为当前堆内存使用量的两倍（或根据实际情况进行调整）。

查看更多 →

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、非堆内存等JVM不同内存区域的最大值、分配值和使用情况的趋势，也展示设置的时间段内某个实例的垃圾收集堆的GC时间和GC次数趋势。 图1 内存指标图 JVM内存介绍 JVM区域总体分为Heap memory和Non-Heap memory。

查看更多 →

考创建节点，设置节点参数。 节点规格至少为vCPU为4核，内存8GB。 操作系统需选择欧拉EulerOS。 创建的节点数量至少需要2台（1台调试节点、1台执行节点），具体数量由压测对象要求规格决定。例如，压测10万并发用户数，vCPU为4核，内存8GB的资源需要21个执行节点（1个调试节点，20个执行节点）。

查看更多 →

ne用于缓存文件，因此节点内存占用会一直很高，平均已用内存比例达到98%是正常现象，请您放心使用。 解决方案 您可以关注“最大JVM堆使用率”和“平均JVM堆使用率”这两个指标来监控集群内存使用情况。 父主题： 集群监控与运维

查看更多 →

出现此告警时，说明当前Loader实例设置非堆内存大小无法满足当前业务使用场景，建议打开“Loader非堆内存资源状况”监控图表，观察该监控图表中“Loader使用的非堆内存大小”的变化趋势，根据当前非堆内存使用的大小，调整“-XX:MaxPermSize”的值为当前非堆内存使用量的两倍（或根据实际情况进行调整）。

查看更多 →

SUM 内存（memory，JVM内存数据统计。） directMemoryUsage 直接内存 直接内存使用大小 M INT AVG directMemoryCapacity 直接内存最大值 直接内存总容量 M INT AVG heapMemoryUsage 堆内存 堆内存使用的大小

查看更多 →

DOUBLE AVG 内存 (memory，JVM内存数据统计) isHeap 堆内存 堆内存 - ENUM LAST init 初始化内存 初始化内存大小 - INT AVG max 最大内存 最大内存大小 - INT AVG used 已使用内存 已经被使用的内存大小 - INT AVG

查看更多 →

。enabled是内存流控开关，heap_limit是指节点堆内存的阈值。 “flowcontrol.memory.heap_limit”默认值90%是一个比较保守的阈值，即堆内存大于90%使用量时会停止读取客户端超过64KB的大请求，直至堆内存下降。如堆内存下降到85%，会开始允许最多一次读取5%

查看更多 →

Elasticsearch集群最大堆内存持续过高（超过90%） 问题描述 关于Elasticsearch集群的最大堆内存持续超过90%的问题。其中如果节点在90%堆内存上下波动，有增有减，则无异常；持续高内存时，集群存在一定的风险。 原因分析 排查集群的写入和查询队列，查看是否有大量任务堆积。

查看更多 →

为JMeter设置智能分析 为创建成功的JMeter测试工程创建分析对象。 当前性能测试服务已对接APM2.0，性能测试服务上APM1.0的配置已失效，设置智能分析时请使用APM2.0。 前提条件 已开通应用性能管理（APM），并部署APM探针，生成APM应用节点。 已开通应用运维管理（AOM），并部署探针。

查看更多 →

如果测试计划已关联智能分析对象中的应用监控（APM），测试报告则体现“调用分析”页签。在“调用分析”页签，通过设置查询条件，可以查看符合查询条件的APM调用详细记录。 如果测试计划已关联智能分析对象中的主机监控（AOM），测试报告则体现“监控指标”页签。在“监控指标”页签可以查看CPU使用率、内存使用率、磁盘读取速度、磁盘写入速度信息。

查看更多 →