管控复杂作业）所有作业的CPU、IO和内存使用情况，不再受限于仅监控慢车道作业。 当前快车道作业内存和CPU不受控，在快车道运行作业占用资源较多情况下，可能出现已用资源大于资源限制的情况。 DN监控视图中，IO、内存和CPU显示的是本DN上资源池资源使用和资源限制信息。 CN监控

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示通用型II代。 C表示规格，当前系列中的规格大小，例如：medium、large、xlarge。 D表示内存、CPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和CPU的比值为4。 规格 表1 IO优化型（IO2型） 裸金属服务器 的规格 规格名称/ID CPU 内存（GB） 本地磁盘 扩展配置

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Limit值，默认为Pod内所有业务容器设置CPU Burst。 例如容器的CPU Limit值为4时，CPU Burst默认值为400000（此处1核=100000），表示达到Limit值后最多可以额外使用4核CPU。 验证CPU Burst。 您可以使用wrk工具对工作负载进行加压，观察开启和关闭CPU Burst时业务的时延、限流情况、突破CPU

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通过内存size检查定位问题，参见内存size检查。

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影响因素 说明 - CPU和内存占用率 迁移过程中会占用源端主机的一部分内存和CPU，占用情况根据主机的实际情况有所不同。迁移前确保源端主机CPU和内存占用率不高于75%，实际预留内存不少于520MB。 网络带宽 主机迁移 对网络有较为严格的要求，需要保证源端和目的端网络通畅，源端

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是否支持CPU架构的变更？ 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构，可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式，创建新的CPU架构的实例，并进行数据迁移，实现CPU架构的变更。具体操作请参考交换D CS 实例IP。 父主题： Redis使用

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针对众包平台中使用的ECS和BMS，ECS作为业务的计算资源，数据库部署在BMS上。因此，BMS的磁盘速度会影响数据库操作速度，ECS的内存和CPU占用大小等会影响业务执行速度，为了监控更细颗粒度的监控指标，可以在 弹性云服务器 中安装配置Agent。 具体监控指标方面，可设置CPU使用率>80%

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什么是鲲鹏CPU架构与X86 CPU架构 弹性 云服务器 实例主要包含两种架构，X86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC（Complex Instruction Set Computer），CISC是一种计算机体系结构，其中每个指令可以执行一些

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怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况？ 在大数据分析的日常工作中，合理分配和管理计算资源，可以提供良好的作业执行环境。 您可以根据作业的计算需求和数据规模分配资源、调整任务执行顺序，调度不同的弹性资源池或队列资源以适应不同的工作负载。待提交作业所需的CUs需小于等于弹性资源池的

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Redis实例总容量是总内存吗，内存和容量之间是什么联系 不是。在开源Redis中，全量数据存储在内存中，总容量由内存大小决定。在GeminiDB Redis中，全量数据存储在高性能共享存储池中，热数据存储在内存中，通常用户仅需关注实例总容量和使用情况即可。如果QPS增大，CPU使用率会上涨，需要进行规格扩容。

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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当设置为fullexec模式时，输出信息和executor模式相同，但可能增加部分内存上下文分配信息，因为所有申请内存（无论是否申请成功）相关的信息都会被打印出来。由于仅记录内存申请信息，故记录中内存上下文使用的峰值均为0。 父主题： 资源监控

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、不可靠的缺点。而采用云数据内存加速的“全自动主动缓存方案”，支持界面可视化配置，配置完成后即可实现数据自动同步。同时还支持数据过滤及过期等功能，极大提高了开发效率及数据的可靠性。 图1 内存加速 父主题： 内存加速

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DR4的内存实例，适用于高内存计算应用。 使用须知 M3型弹性云 服务器 没有IB网卡和SSD卡。 M3型弹性云服务器支持同类型云服务器之间的规格变更。 适用场景 高性能数据库 内存数据库 分布式内存缓存 数据分析和挖掘 Hadoop/Spark集群以及其他企业应用程序 规格 表7 M3型弹性云服务器的规格

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当设置为fullexec模式时，输出信息和executor模式相同，但可能增加部分内存上下文分配信息，因为所有申请内存（无论是否申请成功）相关的信息都会被打印出来。由于仅记录内存申请信息，故记录中内存上下文使用的峰值均为0。 父主题： 资源监控

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如何修改CPU的阈值？ SAP应用弹性伸缩安装后，默认CPU的阈值为85%，当CPU的使用率超过85%，自动扩展实例，根据实际业务可修改CPU的阈值，保障系统稳定运行。 操作步骤 登录公有云管理控制台。 在公有云管理控制台首页上，选择“服务列表 > 管理与部署 > 云监控”。 在左侧的导航栏，单击“告警

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0 (6 rows) 该视图在CN和DN上均有效，DN上CPU、内存和IO为本DN资源消耗情况，CN上CPU、内存和IO为集群内所有DN上资源消耗的累加和； estimate_mem仅在动态负载管理情况下CN上有效，显示资源池估算内存记账情况； IO监控信息仅在enable

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2xlarge、4xlarge、8xlarge等。 D表示内存、CPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和CPU的比值为4。 您可以在IEC总览页面单击“边缘实例 ”，在边缘实例列表页面查看已创建实例的规格信息。 父主题： 边缘实例

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543 (6 rows) 该视图在CN和DN上均有效，DN上CPU、内存和IO为本DN资源消耗情况，CN上CPU、内存和IO为集群内所有DN上资源消耗的累加和； estimate_mem仅在动态负载管理情况下CN上有效，显示资源池估算内存记账情况； IO监控信息仅在enable

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如果继续产生告警，则请执行步骤4. 请收集告警信息、日志信息和配置信息，联系技术工程师进行处理。 原因74300：单板上数据面CPU使用率超过告警阈值，数据面CPU使用率包含基础转发业务和其他数据面业务CPU使用率。 参考display cpu-usage中服务的使用率确认具体业务，根据业务需要扩容。

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