内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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32MB（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）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/

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24G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G内存）；32MB（4核CPU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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32MB（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）；16MB（72核CPU/576G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CPU/64G内存）

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out”日志文件过大，造成OS盘/var/log分区空间不足。 原因分析 在HBase长时间运行场景下，操作系统会把JVM创建的“/tmp/.java_pid*”文件定期清理。因为HBase的内存监控使用了JVM的jinfo命令，而jinfo依赖“/tmp/.java_pid*”文件，当该文件不存在时，jinfo会执行kill

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Memory）：为保证程序运行系统分配的堆内存总量，在程序运行期间根据使用情况，会在初始堆内存和最大堆内存之间波动变化。 使用的堆内存（Used Heap Memory）：当前程序运行时已经使用的堆内存，这个内存小于分配的堆内存。 非堆内存：在JVM中堆之外的内存称为非堆内存（Non Heap Me

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。当堆内存不足时，任务无法分配，将频繁触发GC，导致Elasticsearch进程异常退出。 处理步骤 如果集群长期处于高负载状态，则集群会存在写入、查询缓慢等情形，建议根据业务需要升级节点规格或者对集群节点的数量和存储容量进行扩容，使集群更好的满足业务需求。升级节点规格、扩容节

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监控项列表 通过图实例运维监控功能提供的相关监控项，用户可以从中获取有关图实例的状态以及可用资源数量等，并深入了解当前实例实时的资源消耗情况。 图引擎服务(GES)相关监控项指标，具体请参见表 图引擎服务(GES)监控列表。 表1 图引擎服务(GES)监控列表 监控对象 指标名称

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的值，这样可以避免JVM动态调整堆内存大小时影响性能。 调整“-XX:NewSize”大小的时候，建议把其设置为“-Xmx”大小的1/8。 RegionServer需要的内存一般比HMaster要大。在内存充足的情况下，堆内存可以相对设置大一些。 根据机器的内存大小设置“-Xmx

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Kafka”，单击“配置”，选择“全部配置”，发现“KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS”的中“-XX:MaxDirectMemorySize”值为“1G”。 直接内存配置过小导致报错，而且一旦直接内存溢出，该节点将无法处理新请求，会导致其他节点或者客户端访问超时失败。

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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： 用户指南

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内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API（2.2.16） Filtered-query

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规划存储大量文件的HDFS系统容量，就是规划NameNode的容量规格和DataNode的容量规格，并根据容量设置参数。 容量规格 NameNode容量规格 在NameNode中，每个文件对象对应DataNode中的一个文件、目录或Block。 一个文件至少占用一个Block，默认每个B

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ResourceManager非堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例非堆内存使用量过大，或分配的非堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用量。 在 FusionInsight

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8GB 单个Worker节点使用的内存大小 * 0.8。 Worker JVM进程最大可用内存。 worker.jvm.config query.max-memory-per-node 5GB Worker JVM * 0.7。 Query单节点最大可用内存。 worker.config

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NameNode非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode非堆内存使用率，并把实际的HDFS NameNode非堆内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode非堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode非堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。

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景可进行不同程度的优化配置，此处主要提供日志配置log4j2.properties、jvm.options运行内存优化配置。 jvm运行内存配置 图1 jvm.options 表1 jvm运行内存配置 配置项 配置类型 默认值 配置说明 -Djava.awt.headless boolean

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规划存储大量文件的HDFS系统容量，就是规划NameNode的容量规格和DataNode的容量规格，并根据容量设置参数。 容量规格 以下相关参数可以参考修改集群服务配置参数进入HDFS服务全部配置页面，搜索对应参数查看。 NameNode容量规格 在NameNode中，每个文件对象对应DataNode中的一个文件、目录或Block。

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