选择监控指标，选择“自定义创建”，参照配置参数说明完成参数配置。 以CPU使用率为例，由于需要给 服务器 预留部分处理性能保障服务器正常运行，所以建议将CPU告警阈值设置为80%，连续三次超过阈值后开始报警。 配置完成后，单击“立即创建”，完成创建告警规则。 告警规则创建完成后，当业务量飙升，

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任务出现异常时，因为没有预留异常处理时间，容易造成基线破线，基线报警频繁。 场景二：当预警余量设置不合理，即基线预警时间（基线承诺时间-余量）在基线上任务最晚完成时间段内。 任务出现异常时，因为预留的异常处理时间不够，容易造成基线破线，基线报警频繁。 场景三：当基线承诺时间设置不合理，即基线承

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对于串行无并发的简单查询场景，平均每个查询有2-5个关联操作，建议work_mem=50%内存/5。 对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。 对于BitmapScan的哈希表也会受到work_mem的限制，但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况下，哈希表每

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bigint cpu使用率。 mem_top1_value bigint 内存使用量。 mem_top2_value bigint 内存使用量。 mem_top3_value bigint 内存使用量。 mem_top4_value bigint 内存使用量。 mem_top5_value

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对于串行无并发的简单查询场景，平均每个查询有2-5个关联操作，建议work_mem=50%内存/5。 对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。 query_mem 参数说明：设置执行作业所使用的内存。如果设置的query_mem值大于0，在生成执行计划时，优化器会将作业的估算内存调整为该值。

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aml.so库文件获取。 ≥ 0 云服务器 云服务器 - DAVP 1分钟 Windows系统暂不支持DAVP类监控指标。 维度 维度 Key Value 云服务器 instance_id 云服务器ID。 云服务器 - 磁盘 disk 云服务器磁盘。 该取值可通过 云监控服务 的“查询主机监控维度指标信息”获取。

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对于串行无并发的简单查询场景，平均每个查询有2-5个关联操作，建议work_mem=50%内存/5。 对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。 开启内存自适应后，收集统计信息后不再需要使用work_mem进行算子内存使用调优，由系统根据当前负载情况，为每个语句生成计

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bigint cpu使用率。 mem_top1_value bigint 内存使用量。 mem_top2_value bigint 内存使用量。 mem_top3_value bigint 内存使用量。 mem_top4_value bigint 内存使用量。 mem_top5_value

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对于串行无并发的简单查询场景，平均每个查询有2-5个关联操作，建议work_mem=50%内存/5。 对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。 对于BitmapScan的哈希表也会受到work_mem的限制，但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况下，哈希表每

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用send_report脚本以邮件报警的方式来获得failover报告，从而使得用户可以及时了解现在的数据库状态。请参考示例获取网易邮箱授权码或获取QQ邮箱授权码获取您部署MHA时发送邮件账户的授权码，以便MHA发送故障转移或其他错误停止的报警邮件。 图8 开启POP3/SMTP服务

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监控告警问题 云监控无法展示RabbitMQ监控数据 云监控显示通道数一直上升报警有影响吗？

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1_1}!=${2_1}，表示当左侧表行数与右侧表行数不一致时，触发报警并显示报警状态。 单击“下一步”，配置订阅信息，如下图所示。 勾选触发告警表示作业报警时发送通知到对应的smn主题，勾选运行成功表示不报警时发送通知到SMN主题。 单击“下一步”，配置调度方式，如下图所示。

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bigint cpu使用率。 mem_top1_value bigint 内存使用量。 mem_top2_value bigint 内存使用量。 mem_top3_value bigint 内存使用量。 mem_top4_value bigint 内存使用量。 mem_top5_value

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handle) mem = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(f"|Device {i}| Mem Free: {mem.free/1024**2:5.2f}MB / {mem.total/1024**2:5

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对于串行无并发的简单查询场景，平均每个查询有2-5个关联操作，建议work_mem=50%内存/5。 对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。 对于BitmapScan的哈希表也会受到work_mem的限制，但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况下，哈希表每

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对于串行无并发的简单查询场景，平均每个查询有2-5个关联操作，建议work_mem=50%内存/5。 对于并发场景，建议work_mem=串行下的work_mem/物理并发数。 对于BitmapScan的哈希表也会受到work_mem的限制，但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况下，哈希表每

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memory: "100Mi" args: - -mem-total - 250Mi - -mem-alloc-size - 10Mi - -mem-alloc-sleep - 1s 在配置文件里的args段里，可以

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maintenance_work_mem is *** MB]。 可能原因 目标库创建索引时，需要的内存大于数据库配置maintenance_work_mem的大小。 解决方案 参考修改实例参数内容，修改目标数据库RDS for PostgreSQL配置参数maintenance_work_mem至合适值。

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基于关键岗位检测算法，可以检测指定岗位区域的人员在岗情况，当指定区域内人员离岗超过设定时间时，触发报警。 图5 离岗检测1 图6 离岗检测2 消防通道占用检测 通过消防通道占用算法，检测消防通道内物品占用和堆积的情况，并触发报警，可以有助于园区智慧高效管理。 图7 消防通道占用检测1 图8 消防通道占用检测2

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