docker审计日志量过大影响磁盘IO如何解决？ 问题描述 部分集群版本的存量节点docker审计日志量较大，由于操作系统内核缺陷，会低概率出现IO卡住。该问题可通过优化审计日志规则，降低问题出现的概率。 影响范围 受影响的集群版本： v1.15.11-r1 v.1.17.9-r0

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ClickHouse系统表日志过大，如何添加定期删除策略？ 问题现象 客户使用ClickHouse，系统表产生的日志过大，一次性删除会耗费较长时间，客户可以添加定期删除策略，即添加TTL。 处理步骤 MRS 3.3.0及之后版本，在Manager页面，选择“集群 > 服务 > ClickHouse>

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源端磁盘过大，是否可以迁移到磁盘较小的 服务器 ？ 迁移Windows服务器 Windows 源端磁盘过大，系统分区和启动分区总和大于1 TB时，无法迁移。 Windows 源端磁盘大小超过1 TB，系统分区和启动分区总和小于1 TB时，可以通过修改配置文件把源端磁盘迁移到较小的目的端磁盘上。

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因。 图1 内存使用率高的排查思路 序号 可能原因 解决方案 1 内存相关参数设置不合理。 请参见原因一：内存相关参数设置不合理。 2 存在大量消耗内存的查询语句。 请参见原因二：存在大量消耗内存的查询语句。 3 开启了消耗内存的特性。 请参见原因三：开启了消耗内存的特性。 原因一：内存相关参数设置不合理

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而已，对于如果耗费内存过多，会导致其他作业运行内存空间不足，导致作业不稳定，因此需要对查询语句的作业内存使用进行限制，保证作业运行的稳定性。 假如作业想要使用500M内存，但实际上因为内存限制最终只分配到300M内存，则需要把临时不用的数据写到磁盘上，内存中只保留正在使用的数据，

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当业务压力过大时，备机的回放速度跟不上主机的速度如何处理？ 问题描述 当业务压力过大时，备机的回放速度跟不上主机的速度。在系统长时间的运行后，备机上会出现日志累积。当主机故障后，数据恢复需要很长时间，数据库不可用，严重影响系统可用性。 解决方案 GaussDB 提供极致RTO能力，开启极致RTO（Recovery

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JobHistory进程直接内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory进程直接内存使用率过大，或配置的直接内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查直接内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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业务发生踩内存导致内存节点控制头被踩，长时间后才触发业务异常，业务逻辑复杂，难以定位发生踩内存的位置。开启该功能后，在动态内存申请接口中增加内存合法性检查，对动态内存池中所有节点控制头的合法性进行检查，若已发生动态内存节点被踩，及时触发异常，输出error信息，缩小问题定位范围。通过make menuconfig打开内存合法性检查。功能依

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获取系统内存大小 接口名称 WEB_GetSystemMemSizeAPI(后续废弃) 功能描述 获取系统内存大小 应用场景 获取系统内存大小 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetSystemMemSizeAPI 参数 无 返回值 表1

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单击“高级”页签，在“虚拟内存”区域单击“更改”。 弹出“虚拟内存”对话框。 图1 “虚拟内存”对话框 清除勾选“自动管理所有驱动器的分页文件大小”。 如果需要关闭虚拟内存，请选择“无分页文件”；如果需要为虚拟内存设置上限，选择“自定义大小”，建议将虚拟内存最大值设置在2G以内。

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Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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Spark Core内存调优 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-default

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/ 单个机器DN数。 不建议该参数值设置过大，因为comm_max_stream会占用内存（占用内存=256byte*comm_max_stream*comm_max_datanode），若并发数据流数过大，查询较为复杂及smp过大都会导致内存不足。 如果comm_max_data

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hstore_buffer_size 参数说明：用于控制HStore的CU槽位数量，该槽位用于存储每个CU的更新链，能显著提升更新与查询效率。 为避免占用内存过大，系统会根据内存大小计算出一个槽位值，再与该参数相比取最小的值。 参数类型：POSTMASTER 取值范围：整型，100~10000000 默认值：100000

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”列的“更多 > 规格变更”，进入“规格变更”页面。 您也可以单击目标实例名称，进入“基本信息”页面，在“实例信息”模块的“性能规格”处，单击“规格变更”，进入“规格变更”页面。 在“规格变更”页面，选择所需修改到的性能规格，您可以根据自己的需求缩小或扩大规格，并设置“切换时间”，单击“下一步”。

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元，才可变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。 独享型规格的实例不支持变更为其他规格类型

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Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 可能原因 该节点Kafka实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。 单击“ALM-38002 Kafka堆内存使用率超过阈值

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活跃连接数超过{THRESHOLD} 2 cause 瞬时流量过大 3 cause 底层磁盘异常 4 cause 持久化失败 5 cause 内存使用量超过{THRESHOLD} 6 cause 已开启RDB,内存使用量超过{THRESHOLD} 7 cause Redis内部内存碎片率过高 8 cause 缓存命中率低于{THRESHOLD}

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通过异常信息定位问题，参见问题定位实例。

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内存使用超限风险与优化 RDS for MySQL内存说明 RDS for MySQL的内存大体可以分为GLOBAL级的共享内存和SESSION级的私有内存两部分： 共享内存是实例创建时根据参数即分配的内存空间，并且是所有连接共享的。 私有内存用于每个连接到My SQL服务器 时才分配各自的缓存，且只有断开连接才会释放。

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