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    堆内存监控 更多内容
  • 内存资源监控

    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。

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  • 内存资源监控

    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。

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  • 配置Spark Executor堆内存参数

    配置Spark Executor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

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  • 配置Spark Executor堆内存参数

    配置Spark Executor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

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  • JVM监控界面内存监控中,为何最大内存比分配内存小?

    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设置了内存的最大值,内存的分配值也不一定比设定的内存的最大值小,JVM是动态申请内存的,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

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  • 为什么JVM堆内存使用率出现明显波动?

    为什么JVM内存使用率出现明显波动? JVM内存使用率在监控页面呈现锯齿状属于正常现象,在扩容规格升级Kafka实例内核版本后,可能导致JVM内存使用率最大值升高、波动幅度变大,这种波动属于JVM内存回收的正常机制,对业务无影响。 父主题: 监控告警问题

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  • 配置MRS集群告警阈值

    JobHistoryServer内存使用百分比统计。 95% Oozie 内存 Oozie内存使用率 Oozie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非内存使用率 Oozie非内存使用率。 80% GC Oozie垃圾回收(GC)总时间

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  • MRS集群阈值类告警配置说明

    Flume内存使用率 24006 Flume Server内存使用率超过阈值 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非内存使用率 24008

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  • JVM监控

    如图1所示,展示设置的时间段内某个实例的总内存内存、非内存等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。

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  • CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办?

    cene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使用率”和“平均JVM使用率”这两个指标来监控集群内存使用情况。 父主题: CSS 集群监控与运维

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  • ALM-23004 Loader堆内存使用率超过阈值

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

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  • ALM-50217 FE节点堆内存的使用率超过阈值

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

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  • ALM-23005 Loader非堆内存使用率超过阈值

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

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  • JVM监控

    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 内存 内存使用的大小

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  • JVM监控

    DOUBLE AVG 内存 (memory,JVM内存数据统计) isHeap 内存 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

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  • ALM-17004 Oozie堆内存使用率超过阈值

    ALM-17004 Oozie内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Oozie服务内存使用状态,当检测到Oozie实例内存使用率超出阈值(最大内存的95%)时产生该告警。内存使用率小于阈值时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 17004

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  • Elasticsearch集群最大堆内存持续过高(超过90%)

    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%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。

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  • DLI支持的Prometheus基础监控指标

    M_Memory_Heap_Used JobManager的内存使用量 flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Committed 保证JobManager的JVM可用的内存量 flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Max

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  • ALM-26054 Nimbus堆内存使用率超过阈值

    对系统的影响 Storm Nimbus内存使用率过高时可能造成频繁GC,甚至造成内存溢出,进而影响Storm任务提交。 可能原因 该节点Storm Nimbus实例内存使用量过大,或分配的内存不合理,导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查内存使用量。 在 FusionInsight

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  • 基础监控

    超时等待状态线程数量。 内存内存的使用 非内存的使用大小。 内存使用 内存使用的大小。 直接内存使用 直接内存使用大小。 类加载 已加载类数量 类加载器已加载类数量。 总加载类数量 类加载器总加载类数量。 卸载类数量 类加载器卸载类数量。 内存池 可使用内存 当前可使用的内存大小。 初始化内存

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  • 内存

    。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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